hiagent平台支持零代码搭建智能体，5分钟内可完成客服问答、合同审核或知识助手的快速验证；sdk提供python直连、websocket和http三种接入方式；微调需准备jsonl数据、lora训练及云上部署三步。
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用HiAgent平台零代码搭建智能体
想快速验证一个客服问答、合同审核或内部知识助手的想法，又不想写一行后端代码，HiAgent就是最直接的路径。
打开火山引擎控制台→进入AI开发板块→点击“HiAgent AI应用创新平台”→新建智能体项目。
在画布界面拖入“知识库”节点，上传PDF/Word/Excel格式的业务文档，系统自动解析并构建向量索引；这一步必须等右上角显示“索引构建完成”，【未完成就跳过会导致后续所有问答都返回空结果】。
接着拖入“大模型”节点，选择豆包Doubao-1.5或DeepSeek-R1-V3，把知识库节点输出连到大模型节点输入；最后加一个“回复格式化”节点，设置输出为纯文本或带标题分段样式。
点击右上角“发布”，生成专属链接或嵌入代码，整个流程5分钟内可对外使用。
用SDK接入自有系统做深度集成
如果你已有Web后台、CRM或ERP系统，需要把大模型能力嵌入具体业务动作中，比如销售录入客户信息时自动补全行业标签、审批流中实时分析合同风险条款，就得走SDK调用路线。
方法一：Python SDK直连（推荐测试阶段）
安装火山引擎官方SDK：pip install volcengine → 初始化Client时填入Access Key ID和Secret → 调用invoke_model接口，传入model_id（如deepseek-r1-v3）、input_text和temperature参数。
方法二：WebSocket长连接（适用于实时语音/多轮对话）
前端建立WebSocket连接至wss://api.volcengine.com/v1/ws/chat → 发送JSON消息体包含{"model": "doubao-1.5", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]} → 后端收到流式响应后逐帧拼接，注意处理event: message_delta事件类型。
方法三：HTTP POST（适合批处理）
向https://api.volcengine.com/v1/chat/completions发送POST请求，Header中携带Authorization: Bearer <your_token></your_token>，Body为标准OpenAI格式JSON；【token需通过火山引擎IAM控制台申请，且必须绑定对应模型调用权限】。
从本地模型微调到云上部署全流程
当通用大模型无法满足专业术语理解、固定话术风格或私有数据不出域要求时，必须走微调路线。整个过程分三步走：
第一步：准备高质量微调数据
每条样本必须是严格遵循{"prompt": "用户输入", "completion": "理想回复"}格式的JSONL文件；提示词中禁止出现“请回答”“请解释”等引导性表述，模型会照搬进输出；建议每类业务场景准备至少800条标注数据。
第二步：在火山引擎训练平台启动LoRA微调任务
上传数据集→选择基础模型（如deepseek-r1-v3）→配置LoRA Rank=64、学习率=2e-5、训练轮次=3→点击“开始训练”；训练耗时取决于数据量，800条约需22分钟，GPU资源自动按秒计费。
第三步：部署为API服务
训练完成后，在模型列表页点击“部署”→选择实例规格（g4il.xlarge起步）→设置QPS上限和自动扩缩容策略→获取专属Endpoint；此时即可用标准HTTP请求调用，无需修改原有SDK接入逻辑。
