Python初学者手搓AI Agent:深度RAG+LLM实战拆解

你想亲手打造一个能搜索、阅读、整理Markdown笔记的AI助手吗？只需200行Python代码，调用DeepSeek API即可实现。这个项目没有框架依赖，完美契合初学者从零学AI的需求。通过实战，你将理解AI Agent的底层逻辑，掌握RAG与LLM的协同应用。这是从会用AI到会造AI的关键一步。【关键词】从零手写 AI Agent；本地知识库 AI Agent

一个本地知识库AI Agent，它能自动搜索、阅读、整理你的 Markdown 笔记。全程 Python，调用 DeepSeek API，没有任何框架依赖。

选择DeepSeek API作为LLM接口，是因为它提供了强大的自然语言处理能力，且调用简单。Python的基础语法，如函数定义、列表操作、文件读写，都是实现这个项目的核心技能。例如，使用Python的os模块可以方便地遍历文件系统，pandas库则可用于数据处理。掌握这些基础，你就能开始构建Agent的核心功能。调用DeepSeek API，将用户查询与向量数据库进行相似度匹配，获取最相关的文档片段。【关键词】DeepSeek API；Python基础

Retrieval-Augmented Generation（RAG）是Agent智能的关键。首先，用Python编写脚本扫描本地Markdown文件，提取文本内容存入向量数据库。然后，调用DeepSeek API，将用户查询与向量数据库进行相似度匹配，获取最相关的文档片段。最后，结合这些片段生成回答。这个流程实现了本地知识库与云端LLM的无缝对接，提升了Agent的准确性和效率。🔗 完整代码已开源：GitHub - Hao-max1/knowledge-agent · GitHub【关键词】RAG；向量数据库

下面是核心代码片段：

python

# 扫描Markdown文件

import os

def scan_md_files(directory):

for root, dirs, files in os.walk(directory):

for file in files:

if file.endswith('.md'):

yield os.path.join(root, file)

# 向量数据库存入

import faiss

import numpy as np

def create_vector_db(documents):

# 创建FAISS索引

dimension = 1536 # DeepSeek向量维度

index = faiss.IndexFlatL2(dimension)

vectors = []

texts = []

for doc in documents:

with open(doc, 'r', encoding='utf-8') as f:

text = f.read()

# 假设已有向量化函数

vector = vectorize_text(text)

vectors.append(vector)

texts.append(text)

index.add(np.array(vectors))

return index, texts

这段代码展示了如何用Python构建知识库的基础架构。告别通宵改 Bug：AI Agent 如何一键闭环搞定编码与部署，重构智能体全链路工程思维。【关键词】Python脚本；FAISS向量数据库

完成代码编写后，你将得到一个完整的本地知识库AI Agent。下一步是优化用户体验：增加命令行交互界面，支持多线程处理提高响应速度，甚至可以添加Web界面。记住，真正的AI开发是一个持续优化的过程。比如，可以引入用户反馈机制，根据使用情况调整向量数据库的更新策略，让Agent越来越懂你。💡【关键词】用户体验；多线程处理