Mengapa Membangun Agen AI RAG di EdgeOne Makers
Platform menyediakan kemampuan pemrosesan file, memori yang melekat pada sesi untuk Q&A multi-giliran, dan pemanggilan alat LLM untuk pengambilan — bangun arsitektur agen rag lengkap tanpa database atau layanan vektor eksternal.
Penyebaran Satu Perintah
Terapkan dengan `git push` untuk auto-deploy atau `edgeone makers deploy` melalui CLI — tanpa Docker, tanpa Kubernetes, tanpa penyediaan server.
Runtime Agen Bawaan
Runtime yang dikelola dengan routing sesi yang lengket, waktu eksekusi hingga 1 jam, dan penggunaan kembali status dalam memori — dirancang khusus untuk panggilan LLM dan loop agen multi-langkah.
Model AI Terintegrasi
Akses DeepSeek, MiniMax, Hunyuan, dan lainnya melalui gerbang AI terpadu. Akun baru menerima 500K token gratis tanpa konfigurasi.
Pengamatan Penuh
Pelacakan terdistribusi tanpa instrumen — lihat rantai panggilan lengkap, interaksi LLM, pemanggilan alat, dan metrik latensi di dasbor lokal dan cloud.
Cara Membangun Agen AI RAG dalam 3 Langkah
Proses dokumen menjadi basis pengetahuan, tentukan alat pengambilan, dan sebarkan — platform menangani memori, routing, dan orkestrasi LLM untuk chatbot basis pengetahuan Anda.
1
Tulis Agen Anda
Bangun di direktori `agents/` dengan framework apa pun (OpenAI SDK, Claude SDK, LangGraph, CrewAI, DeepAgents).
2
Sebarkan ke Produksi
Dorong ke Git (GitHub/GitLab/Gitee) untuk auto-deploy, atau jalankan `edgeone makers deploy` melalui CLI.
3
Siap Siaran
Menerapkan secara global dalam beberapa menit dengan SSL otomatis dan routing edge.
Kemampuan Platform untuk Agen AI RAG
Bagaimana Pembuat EdgeOne memungkinkan agen rag ai Anda — penyimpanan file untuk basis pengetahuan, pemanggilan alat untuk pengambilan, memori sesi untuk tanya jawab multi-putaran, dan pola rag agen ai.
Feature | Description |
|---|---|
| Agent Runtime | Hosts LLM calls, Agent loop orchestration, and business logic, with session-based routing and automatic scaling. |
| Sandbox Tools | Provides two separate yet interoperable API layers for both LLMs and developers. Browser automation, code execution, Shell, and file operations all run in an isolated sandbox environment. |
| Conversation Storage | Provides framework-compatible memory management, with unified APIs for sessions and messages. |
| Observability | Automatically collects call traces with zero-intrusion instrumentation, enabling unified trace viewing in both local and cloud dashboards. |
| Built-in Models | Access Hunyuan and other mainstream Chinese models through AI Gateway with a limited-time free token quota. |
Kemampuan platform apa yang saya butuhkan untuk agen AI rag?
Penyimpanan/pemrosesan file untuk basis pengetahuan, pemanggilan alat LLM (pencarian + pengambilan) untuk pengambilan, dan memori yang melekat pada sesi untuk konteks multi-putaran. EdgeOne Makers menyediakan ketiga hal ini — memungkinkan arsitektur rag agen tanpa layanan eksternal.
Apakah saya perlu database vektor untuk membangun chatbot basis pengetahuan?
Tidak. Sistem file platform dan pemanggilan alat memungkinkan arsitektur rag agen ringan — proses PDF menjadi teks terstruktur, definisikan alat pencarian/pengambilan, dan biarkan LLM mengambil halaman yang relevan. Tidak perlu Pinecone atau Weaviate.
Bagaimana memori sesi membantu agen rag ai saya?
Routing yang mempertahankan konteks percakapan chatbot basis pengetahuan Anda tetap hidup di berbagai pertanyaan — agen mengingat apa yang telah dibahas dan dapat memperbaiki jawaban tanpa mengambil kembali.
Apakah membangun agen AI bebas RAG di EdgeOne Makers?
Ya. 500K token model/bulan, penyimpanan file permanen, memori sesi yang melekat, dan dukungan percakapan multi-putaran — semua komponen untuk agen ai rag tanpa biaya.
Bisakah saya menyesuaikan logika pengambilan dalam agen rag ai saya?
Ya. Anda mendefinisikan fungsi alat Anda sendiri (cari, ambil, filter) — platform menyediakan runtime dan akses LLM. Bangun pola arsitektur agen rag: kata kunci, semantik, hibrida, atau kustom.