跳到主要内容

🚀快速开始

使用前请注意​

前提条件：本指南假设您已经完成 NextConsole 的部署安装。如果尚未部署，请先查阅 部署安装文档。如在部署过程中遇到问题，请参考 常见问题解答(FAQ)。

本页面内容概览​

本指南将帮助您快速上手 NextConsole 的核心功能，通过两个实际案例展示如何：

  1. 使用内置小亦助手 - 体验系统内置的智能问答能力

  2. 构建自定义应用 - 创建您的第一个AI应用：IT巡检助手

1. 小亦助手 - 内置智能助手体验​

小亦助手是 NextConsole 系统内置的官方智能助手，支持大模型对话、AI搜索、知识问答等多种能力。

功能路径示意图

Step 1: 依赖配置​

操作路径：请访问管理后台中的模型管理页面： http://<your_ip>:8082/#/next_console/app_center/llm_manage/llm

模型列表界面

  1. 编辑内置模型配置
  • 在模型列表中找到内置的第一个模型卡片。
  • 点击该卡片左上角的编辑图标。
  • 系统将弹出一个编辑窗口，请在其中填写以下模型配置信息：
配置项填写说明示例值
模型名称API 中使用的模型类型 (model type)deepseek-v3.1
模型类型用于后台分组的自定义类型deepseek-v3.1
模型描述在前端展示的模型描述字段deepseek-v3.1
模型API密钥用于模型调用的鉴权密钥 (API Key)sk-41ddd96****7e44e
模型API地址调用模型的端点地址 (到 /v1 为止)https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1

模型配置界面

  1. 保存并测试连接
  • 完成表格内容填写后，点击保存按钮。
  • 保存成功后，系统返回 “连接成功” 或类似提示，即表示模型配置完成。

Step 2: 大模型问答​

操作路径：AI工作台 → 小亦助手 → 新建对话

AI工作台

  1. 开启新对话

    • 点击"新建对话"按钮
    • 选择对话模型（默认使用已配置的模型）

  2. 开始问答

    AI工作台

  3. 对话管理

    • 支持多轮对话，保持上下文
    • 支持对话重命名和分类管理

step3：使用AI搜索探索实时信息​

通过AI搜索功能，小亦助手能直接联网获取最新资讯，为您提供基于实时信息的智能解答。

操作路径：工作台 → 小亦助手 → 创建新会话 → 点击启用「AI搜索」按钮

当按钮呈高亮状态时，即表示功能已激活。此时，您只需在输入框中提出问题，小亦便会自动为您搜索、阅读并总结网页内容，生成带有参考来源的可靠答案。

提示

🔧 前置配置（仅限私有化部署）​

为确保功能正常使用，管理员需预先配置API密钥。请参照以下路径进行设置：

  1. 编辑配置文件：

    vi docker/config/server/private.py

  2. 填入必要的API密钥：

    # 从 SiliconFlow 获取密钥，用于文档理解与重排序：https://www.siliconflow.cn/
    app.config["EMBEDDING_ENDPOINT"] = "https://api.siliconflow.cn/v1/embeddings"
    app.config["EMBEDDING_MODEL"] = "BAAI/bge-m3"
    app.config["EMBEDDING_KEY"] = "您的-SiliconFlow-API-KEY"

    app.config["RERANK_ENDPOINT"] = "https://api.siliconflow.cn/v1/rerank"
    app.config["RERANK_MODEL"] = "BAAI/bge-reranker-v2-m3"
    app.config["RERANK_KEY"] = "您的-SiliconFlow-API-KEY"

    # 从 Serper Dev 获取搜索引擎密钥：https://serper.dev/
    app.config["search_engine_endpoint"] = "https://google.serper.dev/search"
    app.config["search_engine_key"] = "您的-Serper-API-KEY"

    💡 提示：请将 您的-SiliconFlow-API-KEY 和 您的-Serper-API-KEY 替换为您实际申请的密钥。

如何使用 🎯​

  1. 输入查询 💬 在输入框中直接提出您想搜索的问题，可以是行业动态、技术概念或任何需要最新信息的话题。

    例如：2024年人工智能领域有哪些最新的发展趋势？

  2. 获取智能摘要与分析 🤖

  • 小亦会自动执行以下操作：
  1. 在互联网上搜索最相关的信息。
  2. 阅读并理解这些网页的内容。
  3. 整合信息，生成一个简洁、全面且带有引用的摘要报告。
  • 回答中会以角标形式（如 [1]）注明参考来源，确保信息的可追溯性和可靠性。
  1. 深度探索与追问 🔍
  • 您可以直接基于当前的搜索结果进行追问，小亦会在之前的搜索上下文中进行深度探索。
  • 您可以定制搜索范围，例如限定时间（最近三个月）或地域（中国的政策），以获得更精确的答案。

功能示例 📌​

您提问：

“NextConsole是什么？”

小亦助手的回答¹²：

NextConsole 是一款面向开发者和企业的一体化开发与部署平台，它集成了AI辅助编程、云原生开发环境和应用部署管理等功能，旨在提升软件研发效率。

核心特性包括：

  • AI 智能编程：内置代码补全、错误检测和智能生成等功能。
  • 云开发环境：提供即开即用的云端 IDE，免除本地配置的烦恼。
  • 无缝部署：支持一键将项目部署到各类云服务器或容器平台。

该平台致力于通过智能化工具链简化从编码到上线的全过程。

¹: 来源：nextconsole.io 官网介绍 ²: 来源：某科技媒体评测文章

AI搜索

(此为模拟回答，实际效果以实时搜索结果为准)

启用「AI搜索」后，您就可以轻松获取此类融合了最新网络信息的智能解答啦！

Step 4: 知识问答​

操作路径：工作台 → 小亦助手 → 创建新会话 → 点击启用「文档问答」按钮 / 「知识库问答」 按钮

  1. 您可以选择两种方式构建知识库
  • 上传新文档：支持PDF、Word、Excel等多种格式
  • 选择已有知识库：从AI资源库中选取已构建的文档或文件夹

知识库选择示意图

  1. 基于知识的问答

输入您的问题，小亦助手将基于所选知识库内容提供精准答案。

示例：

问题：根据公司2024年销售政策，Q2季度的促销方案是什么？

小亦：根据2024年销售政策文档第三章第二节，Q2季度的促销方案包括：
1. 满减优惠活动（满1000减200）
2. 新品首发折扣（8折优惠）
3. 会员专享双倍积分
...
  1. 引用溯源
  • 回答中标注具体信息来源章节
  • 支持点击查看原文相关内容
  • 确保答案的可追溯性和准确性

引用溯源示意图

信息

文档处理时间​

  • 新上传文档：需要经过解析和构建处理，处理时间因文档格式和内容而异
  • 请等待文件状态显示为"成功"后方可进行问答
信息

AI资源库的优势​

  • 即时可用：在AI资源库完成构建的文档，在AI工作台可立即使用
  • 团队协作：适合需要重复使用和团队知识管理的场景
  • 统一管理：集中存储和管理企业知识资产

💡 提示：如需详细了解AI资源库的使用方法，请参阅 AI资源库使用指南

信息
  1. 定期更新知识库内容，确保信息时效性
  2. 使用清晰的文档命名规范，便于快速检索
  3. 对于大型文档，建议分章节上传以提高处理效率

通过以上功能，您可以快速构建企业知识体系，实现高效的知识检索和问答体验

2. 构建第一个智能应用 - IT巡检助手​

信息

🏭 为什么需要AI应用工厂？

虽然通用大模型能够处理简单问答，但在构建生产级智能应用时，您会遇到以下挑战：

🎯 1. 复杂提示词工程需求​

当您的应用需要针对不同场景设计精细化提示词时：

  • 多轮对话模板：意图识别、优化建议、格式转换等不同阶段
  • 动态变量注入：用户输入、分析结果、个性化参数
  • 上下文管理：维持会话状态和历史信息

💡 AI应用工厂提供可视化提示词编辑器，支持模板变量和条件逻辑

提示词编辑界面

🔄 2. 工作流程与分支逻辑​

直接使用大模型难以处理复杂业务流程：

  • 条件分支：根据任务目标选择不同执行策略
  • 多步骤处理：分析 → 建议 → 改写 → 格式检查
  • 异常处理：输入验证、错误重试、降级方案

🛠️ 应用工厂提供拖拽式流程设计器，直观构建复杂工作流

工作流设计器

🌐 3. 外部API集成需求​

真实业务场景需要与外部系统交互：

  • 数据验证：连接企业数据库验证信息
  • 内容增强：调用行业术语库优化描述
  • 输出导出：集成Office 365或Google Docs

🔌 应用工厂支持RESTful API无缝集成，实现端到端自动化

🤖 4. 多模型协同工作​

不同模型各有优势，需要组合使用：

  • 分析模型：DeepSeek用于内容理解
  • 生成模型：GPT-4用于文本优化
  • 校验模型：Claude用于逻辑检查

📊 应用工厂实现智能模型路由，根据任务选择最佳模型

🔍 5. 完整过程透视与调试​

生产环境需要可观测性和可调试性：

  • 执行追踪：查看每个步骤的输入输出
  • 性能监控：分析模型响应时间和成本
  • 效果评估：A/B测试不同提示词效果

📋 应用工厂提供详细执行日志，支持全链路追溯

执行追踪界面

应用构建流程概览​

第一步：创建应用​

您可以通过两种方式创建「IT巡检助手」应用：

方式一：全新创建​

进入「AI应用工厂」→ 点击「创建应用」

方式二：模板导入（推荐）​

📥
下载应用模板

立即下载

文件名: ai-check-app.json

后续步骤：

  1. 通过「应用导入」功能上传模板文件
  2. 快速完成应用初始化

第二步：工作流配置与调试​

创建工作流​

工作流是确定性的流程管理对象，您可以选择：

  • 自主创建：从头开始构建工作流
  • 模板修改：在导入的模板基础上进行调整

关键配置步骤​

重要提示：每个用户的模型配置各不相同，需要手动更新模型参数。具体配置方法请参考 快速入门指南

调试与测试​

完成配置后：

  1. 点击「测试运行」按钮
  2. 在右侧对话框中进行体验调试 调试界面示例
  1. 点击调试图标查看节点执行数据 调试界面示例
  1. 双击单元格查看详细执行情况 调试界面示例

第三步：应用发布与授权​

版本发布流程​

  1. 点击「发布新版本」
  2. 填写版本信息：
    • 版本号：v1.0.0
    • 版本说明：初始发布版本
  3. 选择发布渠道：NextConsole智能体服务平台

📢 我们正在积极扩展更多发布渠道（API、钉钉等），敬请期待！

授权管理​

发布完成后：

  1. 进入授权页面
  2. 点击「新增授权」
  3. 从用户列表中选择目标用户
  4. 完成授权设置

第四步：使用AI工作台​

操作路径​

AI工作台 → 我的应用 → IT巡检助手 → 新建会话

核心功能体验​

  • 🔍 知识咨询：查询巡检相关知识
  • 📊 方法查询：获取巡检采集方法
  • 📈 数据分析：深入分析巡检数据
  • 📋 报告生成：自动输出巡检报告
  • 💡 行动建议：基于报告提供优化建议

快速体验​

我们提供了PostgreSQL测试数据供您立即体验：

📊
PostgreSQL 配置数据

下载样本

⚙️
系统配置数据

下载样本

📝
系统日志数据

下载样本

📈
系统状态数据

下载样本

使用步骤：

  1. 点击「巡检数据」表单
  2. 上传全部测试数据
  3. 体验完整巡检分析功能

预期效果如下：

完整效果

下一步建议​

🎯 深度探索​

  • 复制并修改现有模板，创建其他类型的文档处理应用
  • 探索更多内置模板和应用示例
  • 结合企业知识库构建专属智能应用

🛠 获取帮助​

开发者论坛

开始您的AI应用之旅吧！ 🚀