ARGO 快速开始

创建第一个bot

1. 在首页"workspace"下，选择顶部导航栏的"Bots"

2. 点击"Ceate a bot"

3. 填写bot名称和描述，并提交

4. 点击新创建的bot，进入bot编辑页面

5. 在右上角选择要用的模型（如llama3.2:8b、qwen2.5:7b）

6. 编辑 "Prompt"

7. 保存并开始对话

8. 在编辑页，鼠标悬浮助手回复的消息，会显示"Prompt Logs"，点击查看实际输入给大模型的提示词内容，用于调试

9. 返回首页，点击bot，可以进入助手的会话页，发起多轮会话，会话会被保存于左侧会话列表中

下载模型

1. 在首页"workspace"下，选择顶部导航栏的"Models"

2. "Installed Model" 是已安装模型列表，"Models Store" 是热门ollama模型下载市场

3. 可以在"URL Download"中选择huggingface下载方式，输入huggingface社区中的模型repo id即可完成开源社区的模型下载

4. 可以在"URL Download"中选择ollama下载方式，输入ollama官网模型列表的 "模型名:模型tag"，即可完成ollama模型下载

5. 可以在"Models Store"中选择热门模型，直接点击下载，如果该模型有不同的参数大小，则可以选择指定参数量的模型进行下载

6. 模型下载会显示下载进度，下载完成后可以在Bot编辑页选择该模型

创建知识库

1. 支持的文档类型：pdf、docx、csv、markdown、txt、yaml、json等

2. 在"Workspace"下的Knowledge中，创建知识库

3. 选择知识库解析的模型很重要，关系到知识库检索的准确度，这里从模型大小、中英文的准确率角度推荐了2个模型： a) 英文文档：nomic-embed-text b) 中文文档：shaw/dmeta-embedding-zh c) 其他选项可参考模型排名 https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard

4. 在Bot编辑页，添加知识库，可以让Bot在回答问题时，先进行知识库的RAG检索，再基于检索结果作为知识来跟用户对话

5. 在Bot编辑页中，添加了知识库并对话后，可在"Prompt Logs"中，看到知识库返回的内容会拼接到Prompt提示词中输入给大模型，完成对话。

推荐使用的模型

聊天对话 ( 从 "Models → Models Store" 下载 )

• 英文: llama3.1:8b
• 中文: qwen2.5:7b
• 其他模型建议, 看排行榜 对话模型 排行榜

知识库解析 ( 从 "Models → Models Store" 下载 )

• English: nomic-embed-text
• Chinese: shaw/dmeta-embedding-zh
• 其他模型建议, 看排行榜 向量模型 排行榜