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论文AgentCloud 项目介绍
概述
AgentCloud 是一个开源平台，帮助企业构建和部署私有的大型语言模型（LLM）聊天应用（类似于 ChatGPT），以便团队能够安全地与其数据进行互动。这一平台旨在通过提供可靠的工具，使企业自行管理数据交互变得更加简单和可控。
核心组件
AgentCloud 项目由三个主要组件组成：
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Agent Backend：这是一个基于 Python 的应用，运行在 crewai 上，通过 socket.io 来处理 LLM 消息通讯。
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Webapp：这是一个基于 next.js 和 tailwind 打造的用户界面，使用 express 自定义服务器进行操作。
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Vector Proxy：这是一个使用 Rust 编写的应用，用于与 Qdrant 向量数据库进行通讯。
快速上手
要在本地运行 AgentCloud 项目，可以按照以下步骤进行：
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克隆仓库：使用命令
git clone https://github.com/rnadigital/agentcloud.git克隆项目代码。 -
安装 Docker：请从 Docker 官方网站 安装 Docker。
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启动服务：
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对于 Mac 和 Linux 用户，运行以下命令：
chmod +x install.sh && ./install.sh根据提示完成操作，或根据需要提供命令行参数。
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Windows 用户暂时未提供支持，敬请期待。
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教程资源
AgentCloud 提供了一系列如何构建 RAG（检索增强生成）聊天机器人的教程，包括使用 PostgreSQL、BigQuery、MongoDB 和 Google Sheets 等数据源的完整指导。
- 如何使用 AgentCloud 和 PostgreSQL 构建 RAG 聊天机器人
- 如何使用 AgentCloud 和 BigQuery 构建 RAG 聊天机器人
- 如何使用 AgentCloud 和 MongoDB 构建 RAG 聊天机器人
- 如何使用 AgentCloud 和 Google Sheets 构建 RAG 聊天机器人
对比分析
AgentCloud 还提供了一系列对比文章，以帮助用户理解这一平台在一些常见替代产品中的优势：
文档与支持
全面的文档在 Agent Cloud 文档 上提供，有关项目介绍、数据源、范例演示等内容可供查阅，帮助用户快速上手并进行项目配置。
项目路线图
用户可以查看我们的项目路线图，以便了解最近的功能发布和未来的开发计划。
开源许可
AgentCloud 项目采用 GNU Affero 通用公共许可证第 3 版，只适用于此版本。
参与与反馈
如果有兴趣参与贡献或提供反馈，欢迎按照贡献指南进行，项目欢迎来自社区的贡献和反馈。
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