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## 什么是AppBuilder-SDK
百度智能云千帆AppBuilder-SDK是百度智能云千帆AppBuilder面向AI原生应用开发者提供的一站式开发平台的客户端SDK。
### AppBuilder-SDK 有哪些功能？
百度智能云千帆AppBuilder-SDK提供了以下AI应用开发者的必备功能：
调用
调用大模型，可自由调用您在百度智能云千帆大模型平台的模型，开发并调优prompt
调用能力组件，提供40+个源于百度生态的优质组件，赋能Agent应用
调用AI原生应用，通过AppBuilderClient可访问并管理在百度智能云千帆AppBuilder网页端发布的AI原生应用，并可注册本地函数联动端云组件
编排
配置知识库，通过KnowledgeBase管理知识库，进行文档及知识切片的增删改查，配合网页端开发产业级的RAG应用
编排工作流，提供了Message、Component、AgentRuntime多级工作流抽象，实现工作流编排，并可与LangChain、OpenAI等业界生态能力打通
监控
提供了可视化Tracing、详细DebugLog等监控工具，助力开发者在生产环境应用
部署
AgentRuntime支持部署为基于Flask与gunicorn的API服务
AgentRuntime支持部署为基于Chainlit的对话框交互前端
提供了appbuilderbcedeploy工具，可快速部署程序到百度云，提供公网API服务，联动AppBuilder工作流
### 使用 AppBuilder-SDK 可以构建什么应用？
#### 产业级RAG应用
AppBuilder-SDK提供多类型组件，覆盖以下构建产业级RAG应用的完整步骤：
文档解析（Parser）
文档切片（Chunker）
切片向量化（Embedding）
索引构建（Indexing）
切片召回（Retrieval）
答案生成（Answer Generation）
AppBuilder-SDK不仅提供了百度智能云提供的基础能力组件，同时提供经过深度优化的大模型高级能力组件，可以组合下表提供的原子能力组件，构建个性化的RAG应用RAG 原子能力 CookBook：
| 阶段 |组件名称 | 组件类型 |组件链接 |
| 文档解析 | 文档矫正增强 (DocCropEnhance) | 基础能力组件 | 链接 |
| 文档解析 | 文档格式转换 (DocFormatConverter) | 基础能力组件 | 链接|
| 文档解析 | 文档解析（DocParser）| 基础能力组件 | 链接 |
| 文档解析 | 表格抽取组件（ExtractTableFromDoc）| 基础能力组件 | 链接 |
| 文档解析 | 通用文字识别-高精度版（GeneralOCR）| 基础能力组件 | 链接 |
| 文档切片 | 文档切分（DocSplitter）| 基础能力组件 | 链接 |
| 切片向量化 | 向量计算（Embedding） | 基础能力组件 | 链接 |
| 索引构建及切片召回 | 向量检索-VectorDB（BaiduVectorDBRetriever） | 基础能力组件 | 链接 |
| 索引构建及切片召回 | 向量检索-BES（BaiduElasticSearchRetriever） | 基础能力组件 | 链接 |
| 文档切片及答案生成 | 问答对挖掘（QAPairMining）| 高级能力组件 | 链接 |
| 文档切片及答案生成 | 相似问生成（SimilarQuestion）| 高级能力组件 | 链接 |
| 答案生成| 标签抽取（TagExtraction）| 高级能力组件 | 链接 |
| 答案生成 | 复杂Query判定（IsComplexQuery）| 高级能力组件 | 链接 |
| 答案生成 | 复杂Query分解（QueryDecomposition）| 高级能力组件 | 链接 |
| 答案生成 | 多轮改写 (QueryRewrite)| 高级能力组件 | 链接 |
| 答案生成 | 阅读理解问答（MRC）| 高级能力组件 | 链接 |
| 答案生成 | 幻觉检测（Hallucination Detection）| 高级能力组件 | 链接 |
## 如何安装AppBuilder-SDK
#### 百度智能云千帆AppBuilder-SDK 最新版本 1.1.0 (2025-06-20)
百度智能云千帆AppBuilder-SDK 更新记录&最新特性请查阅我们的版本说明
Python版本安装，要求Python版本 >= 3.9
bash
python3 -m pip install --upgrade appbuilder-sdk
Java 及 Go 版本安装，以及通过Docker镜像使用，请查阅安装说明
## 快速开始你的AI原生应用开发之旅
> - 请在>=3.9的Python环境安装appbuilder-sdk后使用该端到端应用示例
> - 示例中使用请替换为您的个人Token
### 1. 调用大模型
使用Playground组件可自由调用，您在百度智能云千帆大模型平台有权限的任何模型，并可自定义prompt模板 与 模型参数
#### 代码示例
python
import appbuilder
import os
# 设置环境中的TOKEN，请替换为您的个人TOKEN
os.environ["APPBUILDERTOKEN"] = "your api key"
# 定义prompt模板
templatestr = "你扮演{role}, 请回答我的问题。\n\n问题：{question}。\n\n回答："
# 定义输入，调用playground组件
input = appbuilder.Message({"role": "java工程师", "question": "请简要回答java语言的内存回收机制是什么，要求100字以内"})
playground = appbuilder.Playground(prompttemplate=templatestr, model="DeepSeek-V3.1")
# 以打字机的方式，流式展示大模型回答内容
output = playground(input, stream=True, temperature=1e-10)
for streammessage in output.content:
print(streammessage)
# 流式输出结束后，可再次打印完整的大模型对话结果，除回答内容外，还包括token的用量情况
print(output.modeldumpjson(indent=4))
#### 回答展示
shell
Java语言的
内存回收机制是通过垃圾回收器（Garbage Collector）来实现的。
垃圾回收器会自动检测不再使用的对象，并释放其占用的内存空间，从而确保系统的内存不会被耗尽。
Java提供了多种垃圾回收器，如串行回收器、并行回收器、CMS回收器和G1回收器等，以满足不同场景下的性能需求
"content": "Java语言的内存回收机制是通过垃圾回收器（Garbage Collector）来实现的。垃圾回收器会自动检测不再使用的对象，并释放其占用的内存空间，从而确保系统的内存不会被耗尽。Java提供了多种垃圾回收器，如串行回收器、并行回收器、CMS回收器和G1回收器等，以满足不同场景下的性能需求。",
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