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如何实现快速部署一个AI聊天机器人并集成多种大语言模型？

2025-08-22

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解决方案

要实现快速部署AI聊天机器人并集成多种LLM模型，可按照以下步骤操作：

环境准备：安装Docker和Python 3.8+，建议使用虚拟环境隔离依赖
部署核心服务：通过Docker Compose一键部署TaskingAI社区版（docker-compose -p taskingai up -d）
模型配置：在控制台添加OpenAI/Claude等模型的API密钥，或配置本地Ollama模型
代理创建：通过Python SDK创建AI代理并绑定模型（taskingai.assistant.create()）
多模型切换：调用API时通过model_id参数指定不同模型实现动态切换

进阶方案：使用任务队列实现模型负载均衡，通过RAG系统增强回答准确性。

本答案来源于文章《TaskingAI：开发AI原生应用的开源平台》

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