NetCoreKevin

环境要求

• .NET SDK 9.0+
• MySQL 8.0+
• Redis 7.0+
• Qdrant 1.7+（AI 功能）

🚀 快速开始

🧰基于Ollama部署本地模型

• Ollama 支持多种操作系统，包括 macOS、Windows、Linux 以及通过 Docker 容器运行。
• Ollama 对硬件要求不高，旨在让用户能够轻松地在本地运行、管理和与大型语言模型进行交互。
• CPU：多核处理器（推荐 4 核或以上）。
• GPU：如果你计划运行大型模型或进行微调，推荐使用具有较高计算能力的 GPU（如 NVIDIA 的 CUDA 支持）。
• 内存：至少 8GB RAM，运行较大模型时推荐 16GB 或更高。
• 存储：需要足够的硬盘空间来存储预训练模型，通常需要 10GB 至数百 GB 的空间，具体取决于模型的大小。
• Ollama 官方下载地址：https://ollama.com/download
• 1.安装后运行模型 可根据电脑配置自由选择模型 可以使用qwen3:4b来进行测试
• ollama run qwen3:4b
• 系统配置如下
• 

1. 安装 Qdrant

```bash

使用 Docker 启动 Qdrant

docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant ```

AI智能体教程

• 第一步
• 请先完成上手教程在进行AI智能体教程
• 第二步
• 下载安装Qdrant--官网有教程 安装后配置json文件QdrantClientSetting 默认是localhost不需要动的
• 第三步
• 注册AI账户 教程以智谱AI为例 去[官网](https://open.bigmodel.cn)注册登录后获取APIKey
• 第四步
• 配置向量模型和对话模型默认如下

||| |--|--|

- 第五步 - 新建知识库选择向量模型(如果不选择请在json配置中配置)2048（默认）：最高精度，适合对准确性要求极高的场景===》配置智能体==》新建对话就OK了 <div class="rdm-tbl-wrap"><table class="rdm-tbl"><thead><tr><th></th><th></th></tr></thead><tbody></tbody></table></div>

3. 使用流程

1. 注册 AI 账户获取 API Key
2. 在系统中配置模型
3. 创建知识库并上传文档
4. 配置智能体并绑定技能
5. 开始智能对话

---

配置步骤

1. 配置数据库连接

编辑 App/WebApi/appsettings.json：

{
  "ConnectionStrings": {
    "dbConnection": "server=127.0.0.1;port=3306;database=kevin_app;user id=root;password=admin123",
    "redisConnection": "127.0.0.1:6379,DefaultDatabase=0,password=123456"
  }
}

2. 初始化数据库

在 程序包管理控制台 执行：

```powershell

🧠 AI 智能体配置

自动任务配置（Hangfire）

默认基于redis方式注册Hangfire可在Kevin.Hangfire.ServiceCollectionExtensions自行添加或调整注入方式

1.继承IModuleConfigTasks类实现ConfigTasks会在项目启动时自动注册任务，并且自动任务可以基于接口类直接调用应用服务

    /// <summary>
    /// AIKmssTasks配置任务设置
    /// </summary>
    public class AIKmssModuleConfigTasks : IModuleConfigTasks
    {  
        /// <summary>
        /// 配置任务
        /// </summary>
        public Task<bool> ConfigTasks(IRecurringJobManager recurringJobManager)
        {
            recurringJobManager.AddOrUpdate<IAIKmssService>(
                recurringJobId: "每6分钟检测是否有AI文档知识库需要处理",      // 唯一的 ID，用于后续修改或删除
                (s) => s.ProcessKmssVectorData(default),
                "0 0/6 0/1 * * ? ", new RecurringJobOptions
                {
                    TimeZone = TimeZoneInfo.Local,        // 指定时区（默认UTC） 
                }
            );
            return Task.FromResult(true);
        } 
    }

2. 配置 AI 模型

智谱 AI：

{
  "OllamaApiSetting": {
    "Url": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/embeddings",
    "DefaultModel": "embedding-3",
    "ApiKey": "your-api-key"
  }
}

Ollama 本地模型：

{
  "OllamaApiSetting": {
    "Url": "http://localhost:11434/api/embeddings",
    "DefaultModel": "qwen3:4b"
  }
}