零代码搭建企业级 RAG 智能体：摹图平台 5 分钟实战全教程

振兴300
0 阅读11分钟

本文适合人群：AI 应用开发者、大模型落地从业者、企业 IT / 数字化负责人、想要零代码快速落地 AI 能力的个人与企业用户核心收益：全程无代码，5 分钟完成企业级 RAG 智能体的搭建、调试、上线与 API 集成，彻底告别复杂技术栈与胶水代码

引言

2026 年，大模型应用早已进入企业规模化落地的深水区，但绝大多数开发者和企业，依然被 AI 落地的核心痛点卡住：

  • 技术栈过于复杂：要搞定向量数据库、Embedding 模型、RAG 框架、大模型 API 对接，光环境搭建就要半天，还要编写大量胶水代码踩坑；
  • 落地周期极长：从可运行 Demo 到可上线的企业级应用，要处理对话记忆、意图路由、多模态兼容、接口封装，少则一周多则数月；
  • 集成成本极高：做好的应用要对接企业内部系统，还要手写接口文档、处理流式响应、做权限管控，二次开发成本居高不下；
  • 生态兼容困难：RAGFlow、LightRAG 等主流开源 RAG 框架各有优势，很难统一整合，复用已有知识库的迁移成本极高。

有没有办法，不用写一行代码，5 分钟就能搭建一套可上线、可集成、符合企业级要求的 RAG 智能体？这篇教程，就带大家用摹图智能体平台，从零完成企业级 RAG 问答智能体的搭建、调试、发布全流程，全程可视化操作，小白也能一步到位。

一、极简介绍：摹图智能体平台，到底能解决什么问题？

摹图智能体平台，是一套面向开发者与企业的可视化工作流智能体编排平台，核心是把「知识检索 / 多模态理解 / 大模型推理 / 工具调用」全链路 AI 能力，封装成可拖拽的标准化节点，通过简单连线即可串联成完整可复用的 AI 应用，开箱支持对外 API 接口 / Embed 嵌入式集成，全面适配私有化部署、定制化开发需求。

它的核心能力，精准命中企业 AI 落地的所有痛点：

  • ✅ 零代码可视化编排：内置 69 + 开箱即用节点，拖拽连线即可搭建工作流，30 秒完成核心逻辑搭建，彻底告别胶水代码；
  • ✅ 原生兼容开源 RAG 生态：深度适配 RAGFlow、LightRAG 两大主流框架，可直接对接已有知识库，无需二次迁移；
  • ✅ 全栈多模态能力：覆盖图像、音频、视频的理解与生成全场景，一套平台搞定文本 / 音视频全品类 AI 应用；
  • ✅ 企业级一键集成：应用发布自动生成 REST/SSE 流式 API、Embed 嵌入地址，无需二次开发，无缝对接企业业务系统；
  • ✅ 全链路内容安全：支持租户级敏感词全局拦截、语义相似度拦截，开箱满足企业合规需求。

简单来说：你不用管底层的模型对接、向量存储、接口封装、服务部署，只需要聚焦业务逻辑，5 分钟就能把 AI 能力落地成可商用的应用。

二、核心实战：5 分钟零代码搭建企业级 RAG 智能体

前置准备

  1. 申请摹图智能体平台演示账号（文末附获取方式）
  2. 准备好企业私有文档（支持 PDF/Word/TXT 等常见格式，本次教程以企业产品手册为例）
  3. 电脑端 Chrome/Edge 浏览器（兼容性最佳）

全程分为 4 步，总耗时不超过 5 分钟，我们一步一步来：

步骤 1：登录平台，创建空白应用
  1. 打开摹图智能体平台登录地址，输入账号密码完成登录，进入「我的应用」控制台

01-login.png

  1. 点击「新建应用」，填写应用名称（如「企业产品手册 RAG 问答助手」），选择「空白工作流」，点击确认，即可进入可视化编排界面

03-appwall.png

进入编排界面后，核心分为 3 个区域：左侧是节点库，包含开始、大模型、知识检索等 69 + 全量功能节点；中间是画布，用于拖拽节点搭建工作流；右侧是节点参数配置面板，全程可视化操作，无需编写一行代码。

05-editor.png

步骤 2：拖拽节点，30 秒搭建 RAG 核心工作流

企业级 RAG 问答的核心逻辑是：接收用户问题 → 检索知识库匹配内容 → 注入大模型结合上下文推理 → 返回最终答案。我们仅需 4 个核心节点，就能完成完整工作流搭建，全程拖拽连线即可：

  1. 添加「开始」节点：从左侧节点库拖拽「开始」节点到画布，这是工作流的入口，默认配置输入变量为{{query}}（即用户的提问内容），无需额外配置；

  2. 添加「知识检索」节点：拖拽「知识检索」节点到画布，将「开始」节点的输出端，连线到「知识检索」节点的输入端；在右侧配置面板，选择提前上传好的「企业产品手册知识库」，配置输出变量为{{search_ctx}}（即检索到的知识库内容）；

image.png

  1. 添加「大模型」节点：拖拽「大模型」节点到画布，将「知识检索」节点的输出端，连线到「大模型」节点的输入端；在右侧配置面板，选择底层大模型（如 qwen3-max 等），填写 Prompt 模板：

    plaintext

    你是专业的企业产品问答助手，仅可基于以下参考内容回答用户问题，禁止编造虚假信息，语言简洁专业。
参考内容：{{search_ctx}}
用户问题：{{query}}

image.png

  1. 添加「结束」节点：拖拽「结束」节点到画布，将「大模型」节点的输出端，连线到「结束」节点的输入端，配置输出内容为大模型的返回结果，整套 RAG 工作流搭建完成！

整个搭建过程不超过 30 秒，全程无代码，仅通过拖拽连线，就完成了一套标准企业级 RAG 智能体的核心逻辑搭建。

image.png

步骤 3：一键调试，验证应用效果

工作流搭建完成后，无需部署，直接在线调试，所见即所得：

  1. 点击画布右上角的「保存」按钮，保存当前工作流配置；

  2. 点击「调试」按钮，在弹出的调试窗口中，输入测试问题，比如「你们的产品支持私有化部署吗？」；

  3. 平台会自动执行完整工作流，实时返回每一步的执行日志和最终结果，可直接验证知识库检索是否精准、大模型回答是否符合预期；

image.png

09-知识图谱.png

  1. 如需优化，直接修改节点配置、Prompt 模板，重新保存调试即可，无需重启服务、重新部署。
步骤 4：一键发布，生成 API/Embed 集成入口

调试通过后，即可将应用正式发布对外提供服务，全程一键完成，无需处理服务器部署、接口开发：

  1. 点击画布右上角的「发布」按钮，选择发布版本，确认后应用即刻上线，状态变为「已发布」；

  2. 点击「API」按钮，即可自动生成完整的应用集成信息，包含 3 种开箱即用的集成模式，直接复制即可使用：

image.png

##### ① 一次性 REST 接口调用

接口地址、请求头、请求体、curl 示例全部自动生成，直接复制即可对接业务系统，示例如下：

bash

运行

```
curl -X POST "http://你的平台地址/api/run" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer <你的专属Token>" \
-d '{
    "appId": "你的应用ID",
    "query": "你们的产品支持私有化部署吗？"
}'
```

##### ② SSE 流式接口调用

针对聊天场景，自动生成流式响应接口，支持`start/log/delta/done/error`全事件类型，完美还原类 ChatGPT 的打字机效果，前端无需额外开发。

##### ③ Embed 嵌入式集成

自动生成嵌入式 iframe 地址，一行代码即可嵌入到企业官网、OA 系统、微信公众号、小程序等任意前端页面，零开发成本完成应用落地。

到这里，一套完整的、可上线、可集成的企业级 RAG 智能体，我们就全部搭建完成了，全程零代码，耗时不超过 5 分钟。

三、进阶落地：不止 RAG，这些企业级场景都能一键搞定

除了基础的 RAG 问答智能体，摹图智能体平台还支持更复杂的多模态、知识图谱类场景，已在多个行业完成落地验证，给大家分享 2 个标杆案例：

案例 1：青藏文化多语言知识图谱智能体

落地场景

民族文化数字化保护、非遗知识问答、民族文化研究辅助，核心需求是实现彝汉双语多轮对话、史诗文献深度解析、知识图谱可视化交互。

实现方式

基于摹图智能体平台，通过「文档解析→知识图谱构建→大模型双语推理→可视化交互→API 发布」全流程节点编排，零代码完成整套系统搭建：

  1. 上传彝族英雄史诗《支格阿龙》的彝汉双语文献，通过平台文档解析节点完成结构化处理；
  2. 用知识图谱节点自动抽取文献中的人物、器物、地点、事件、文献等核心实体，构建 300 + 知识节点、432 + 关系边；
  3. 配置彝汉双语大模型 Prompt，结合知识图谱检索结果完成推理，支持多维度知识问答；
  4. 一键发布应用，生成嵌入式入口，直接对接文化数字化平台，支持知识图谱可视化交互、点击节点查看详情、多轮对话问答。
落地效果

系统可精准回答《支格阿龙》相关的人物关系、史诗脉络、文化背景等问题，完美还原彝族文化核心内容，助力民族文化数字化传承，无需定制开发，2 天内完成整套系统从搭建到上线。

08-知识图谱.png

案例 2：多模态视频合规理解智能体

落地场景

工业作业合规校验、安防场景识别、视频内容审核、媒资结构化管理，核心需求是对视频内容进行全量结构化识别，提取人物、动作、场景、文字、时间戳等核心信息，判断作业是否合规。

实现方式

基于摹图智能体平台的多模态能力，通过「视频上传→视频识别节点→大模型结构化解析→合规校验→结果输出」工作流编排，零代码完成视频理解智能体搭建：

  1. 拖拽「视频识别」节点，自动完成视频帧提取、画面内容识别、语音转写全流程处理；
  2. 配置大模型节点，对识别结果进行结构化解析，输出人物动作、场景、文字、时间戳等标准化内容；
  3. 添加条件分支节点，配置合规校验规则，自动判断视频内容是否符合合规要求；
  4. 一键发布 API，对接企业视频监控系统、媒资管理平台，支持批量视频处理、SSE 流式输出。
落地效果

10 秒内即可完成单条视频的全量内容解析，可精准识别视频中人物的违规操作、场景风险、画面文字信息，结构化输出 10 + 维度的识别结果，已应用于工业作业合规、安防监控等多个场景，大幅降低人工审核成本。

07-工业企业视频理解.png

四、最后总结

过去，我们搭建一套企业级 AI 智能体，需要搞定模型、框架、数据库、接口、部署全流程，少则一周多则数月；现在，用摹图智能体平台，零代码拖拽，5 分钟就能完成从搭建到发布的全流程，彻底打破了企业 AI 落地的技术门槛。

无论是个人开发者快速做 AI 应用 Demo，还是中小企业落地 RAG 知识库、智能客服，或是中大型企业做私有化部署、定制化 AI 系统，都能通过这套平台，大幅降低 AI 落地的时间与资金成本。

相关地址与体验获取

  1. 摹图智能体平台 Gitee 仓库（完整文档、操作手册、产品截图）：gitee.com/xingchaoren…
  2. 演示账号申请：前往 Gitee 仓库查看联系方式，或私信我，即可获取专属演示地址与账号，免费体验全量功能
  3. 支持服务：演示体验、私有化部署、企业版支持、定制化开发，均可通过仓库联系方式对接

AI 智能体 # RAG # 大模型落地 # 低代码 AI # 可视化编程 # 企业数字化 # 大模型应用开发

avatar
文章
阅读
粉丝