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2026-03-05 17:25:08 +08:00
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@@ -0,0 +1,102 @@
+# 总体目标
+
+1、支持 IBS 动态数据查询（工单进展、域名配置、运营数据、订购数据等）；  
+2、智能分析 CDN 优质客户；  
+3、团队纵向扩展：支持融合 CDN 配置一键下发下发、DNS动态数据查询等
+
+# 公司现状
+
+基于 vLLM 推理引擎部署 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
+
+> 32K tokens（32768 约 2.4 万字中文）
+> 使用 vLLM 框架，注意需开启工具调用相关配置。
+
+RAGFlow v0.18.0 2025-04-23（知识库）
+
+> 最新 v0.24.0
+> 完全支持 MCP v0.20.0
+> 依赖 MySQL、ES、Redis、MinIO
+
+# 概念
+
+bge 向量模型。
+
+Function Calling / Tool Call / Tool Calling
+
+[LangGraph](https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview) 个人理解为拖拽
+
+**MCP** 服务端 + **ReAct Agent** 智能体 + **RAGFlow** 知识库
+
+**MCP**（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种用于将 AI 应用连接到外部系统的开源标准。
+
+> 通俗点理解
+> 列出能力：服务器告诉客户端它提供哪些 tools/resources/prompts，以及每个 tool 的参数结构
+> 调用工具：客户端发起 call tool，带上符合 schema 的参数
+> 返回结果：服务器返回结构化结果（文本/数据/错误），客户端再交给模型继续推理
+
+**ReAct**: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
+
+> Question: 用户问题
+>
+> Thought: 我需要查一下数据
+> Action: 调用查询工具(search API)
+> Observation: 返回查询结果
+>
+> Thought: 根据结果我可以推理答案
+> Action: 再调用一个工具 / 或直接回答
+>
+> Final Answer: 最终结果
+
+**RAGFlow**（开源的 RAG 工程化平台 / 系统）Python TypeScript
+
+本质是 RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成
+
+> 用户问题
+> ↓
+> 去知识库检索相关内容
+> ↓
+> 把检索结果喂给大模型
+> ↓
+> 生成答案
+
+**DB-GPT** 开源的“AI 原生数据应用开发框架”，用大模型来操作数据库和数据系统。
+
+# 问题
+
+鉴权问题：哪个平台能调用哪些工具，哪个平台的哪些用户能调用哪些工具
+
+AI 平台颁发系统级别 Token 限制你能用的工具。
+
+也就是比如你在我们平台注册了你的 tool，然后调用我们 AI 接口，需要 MCP server Token 和 用户 Token。
+
+如果只用户 Token，那么是不是就需要一个  令牌置换 方案。
+
+你有什么工具？
+
+我想知道企业A的域名列表。
+
+我想查询 企业A a.com 近 5 天的峰值。
+
+# 备注
+
+RAGFlow 版本升级至少 v0.20.0。（注意一下是否可以开启自身当作 MCP 服务的功能。）
+
+dify 的整体使用流程流畅很多。
+
+后期 Tool 多了，我们是否提供 MCP 注册中心。
+
+Tool 代码的封装。
+
+dify API 的研究。
+
+DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 工具调用。
+
+![](../../../attachment/images-paste/image-20260304153545122.png)
+
+发指令 --》ibs-ai --> RAGflow --> 智能决策         a 工具          b  知识库
+
+需要 MCP server Token 和 用户 Token。
+
+后期 Tool 多了，我们是否提供 MCP 注册中心。
+
+DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 工具调用。