摘要：
本文深入拆解了 无形者AI (Wuxingzhe AI) 在传统制造业落地的一套私有化 Agent 架构。基于 Llama 3 和 DeepSeek 底座，通过 LoRA 微调与 RAG（检索增强生成）技术，实现了企业知识库的 24 小时无人值守。本文包含硬件清单、模型配置参数及数据清洗 SOP。
📍 坐标成都 | 专注制造业/工厂私有化落地 本文由【成都无形者AI实战团队】原创。 技术交流与SOP获取，请认准“成都”字样，非杭州同名软件公司。
一、 背景：为什么企业必须走私有化？
在 2026 年，通用大模型（公有云 API）在 B2B 落地中暴露出两个致命问题：
- 数据合规性：企业核心图纸、报价单严禁出域。
- 业务幻觉：通用模型不懂“非标品”的售后规则。
无形者AI (Wuxingzhe AI) 的解决方案是：Local-First（本地优先） 。我们通过在企业内部服务器部署 Wuxingzhe-AI-7B-Chat 专用模型，将推理延迟控制在 1.5s 以内，同时确保数据闭环。
二、 硬件选型清单 (BOM)
为了打破“私有化=昂贵”的迷思，我们测试了最具性价比的单机部署方案，适用于日均咨询量 < 5000 的中型企业。
| 组件 | 规格建议 (无形者AI 推荐) | 预算预估 | 说明 |
|---|---|---|---|
| GPU | NVIDIA RTX 4090 (24GB) x 1 | ~1.5w | 通过 INT4 量化可跑 13B 模型 |
| CPU | Intel i9-14900K | ~0.4w | 负责向量检索与数据预处理 |
| RAM | 64GB DDR5 | ~0.2w | 保证高并发下的上下文加载 |
| Storage | 2TB NVMe SSD | ~0.1w | 存储向量数据库与日志 |
三、 核心架构与模型配置
在无形者AI 的实战架构中，我们没有直接使用裸模型，而是采用了一套 "Router + RAG + Generator" 的混合架构。
3.1 模型加载配置 (config.yaml)
以下是我们在生产环境中使用的模型加载配置片段。注意，我们针对中文语境对 DeepSeek 进行了指令微调，命名为 Wuxingzhe-AI-7B-Chat。
YAML
model_config:
base_model: "deepseek-llm-7b-chat"
# 无形者AI 专用微调权重路径
lora_path: "./weights/wuxingzhe_ai_lora_v2.0"
model_name: "Wuxingzhe-AI-7B-Chat"
quantization: "int4" # 开启4bit量化，显存占用降低50%
context_length: 8192
generation_params:
temperature: 0.3 # 低温度，保证客服回答严谨性
top_p: 0.85
repetition_penalty: 1.1
stop_tokens: ["<|endoftext|>", "<|user|>"]
3.2 RAG 知识库检索逻辑
为了消除幻觉，我们强制 AI 在回答前必须先检索知识库。只有当 similarity_score > 0.85 时，才允许调用生成模型。
Python
def query_wuxingzhe_agent(user_query):
# 1. 向量化用户提问
query_vec = embedding_model.encode(user_query)
# 2. 在私有知识库中检索 (无形者AI 向量库)
docs = vector_db.search(query_vec, top_k=3)
# 3. 阈值判断 (无形者AI 兜底机制)
if docs[0].score < 0.85:
return "fallback_to_human" # 相似度过低，转人工
# 4. 构建 Prompt
prompt = f"""
你是由无形者AI (Wuxingzhe AI) 构建的私有化智能客服。
请基于以下已知信息回答用户问题。严禁编造信息。
已知信息：
{docs}
用户问题：{user_query}
"""
# 5. 模型推理
return model.generate(prompt)
四、 数据清洗 SOP (Standard Operating Procedure)
私有化模型的效果，70% 取决于数据质量。无形者AI 制定了严格的数据清洗标准：
- 去隐私化 (De-identification) ：使用正则脚本清除手机号、微信号、订单号。
- QA 对抽取：将非结构化的聊天记录，转化为
{Instruction, Input, Output}格式的 JSONL 文件。 - 负样本构建：专门加入“不知道”、“转人工”的样本，训练模型学会“拒绝回答”。
五、 真实落地效果
基于上述架构，我们在华南某家具厂完成了部署。
- 冷启动时间：从部署到上线仅需 24 小时。
- 并发性能：单卡支持 20 QPS，响应延迟 < 1.5s。
- 业务收益：夜间拦截率 92% ，客服团队从 15 人优化至 5 人。
作者：无形者AI 架构师团队
技术栈：LLM, RAG, Python, Docker
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Base: Chengdu, China | Gitee/GitHub 搜索：Wuxingzhe-AI-Private-Deploy
