? 低代码 + RAG 技术：多模型集成与私有化部署全攻略
?️ 低代码平台与 RAG 技术的黄金组合
低代码平台就像一个超级工厂，能让开发者用最少的代码搭建应用。而 RAG 技术呢，它就像一个超级大脑，能让 AI 更聪明、更准确地回答问题。当这两者结合在一起，开发者就能快速搭建出强大的 AI 应用，还能把这些应用部署在自己的服务器上，不用担心数据泄露的问题。
维信金科就是一个很好的例子。他们通过 RAG 结合私有化部署开源模型，解决了通用大模型在公有云上的数据安全隐患。具体来说，他们把大模型的各类能力平台化，以 API 形式给公司各个业务条线使用，开发了智能办公助手、客服催收智能话术小结、代码助手等场景应用。这种方式不仅提升了效率，还保证了数据的安全性。
? 多模型集成：让 AI 更全能
多模型集成就是把不同的 AI 模型整合在一起，让它们发挥各自的优势。比如，一个模型擅长图像识别，另一个模型擅长自然语言处理，把它们整合在一起，就能实现更复杂的功能。
商汤的 LazyLLM 框架就是一个很好的工具。它能帮助开发者以低至 10 行左右代码，就能轻松构建复杂、定制化的多 Agent 大模型应用。开发者可以像搭乐高积木一样，把意图识别、知识库检索能力、大模型能力等拼到一起，快速实现产品落地。
? 私有化部署：数据安全的保障
私有化部署就是把 AI 模型和应用部署在自己的服务器上，而不是放在公有云上。这样可以确保数据不会泄露，符合政府部门和企业对数据安全的严格要求。
DeepSeek R1 就是一个支持私有化部署的大模型。它能在政务内网或指定服务器上运行，确保敏感数据不出域。同时，它还能通过模型压缩技术，在国产化硬件上高效运行，降低部署成本。
? 操作步骤：从搭建到部署
- 选择低代码平台：根据自己的需求选择一个合适的低代码平台，比如商汤的 LazyLLM、太极的 TDP 低代码平台等。这些平台都提供了可视化的操作界面，让开发者可以轻松搭建应用。
- 集成 RAG 技术：在低代码平台上集成 RAG 技术，构建知识库。比如，腾讯云的向量数据库就能帮助企业快速构建专属知识库，提升知识接入效率。
- 多模型集成：选择需要的 AI 模型，通过低代码平台的接口将它们整合在一起。比如，清华的 UltraRAG 框架就能帮助开发者自动适配知识库，无需纠结模型选型。
- 私有化部署：将搭建好的应用部署在自己的服务器上。比如，神州鲲泰的 “神州鲲泰问学一体机 DeepSeek 版” 就能提供一站式模型私有化部署的 “全能工具箱”。
⚠️ 注意事项：避免常见问题
- 数据安全：在私有化部署过程中，要确保数据的安全性。比如，DeepSeek R1 通过数据隔离保障和灵活算力适配，确保敏感数据不出域。
- 性能优化：多模型集成可能会影响性能，需要进行优化。比如，鲲鹏 RAG 一体机解决方案通过量化加速、向标融合等技术，提升了检索性能和推理速度。
- 成本控制：私有化部署需要投入一定的成本，包括硬件设备和运维费用。比如，政府部门在部署 DeepSeek 模型时，需要考虑初期建设成本和运维成本。
? 总结
低代码 + RAG 技术是 AI 开发者的福音，它能让开发者快速搭建出强大的 AI 应用，并实现多模型集成和私有化部署。通过选择合适的低代码平台和 RAG 技术，开发者可以轻松应对各种挑战，提升开发效率和数据安全性。无论是企业还是政府部门，都可以通过这种方式实现数字化转型，提升服务效率和质量。
该文章由dudu123.com嘟嘟 AI 导航整理，嘟嘟 AI 导航汇集全网优质网址资源和最新优质 AI 工具。
