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在watsonx.ai中创建代理并构建可部署的笔记本 — 第2部分
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原文英文，约2200词，阅读约需8分钟。
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内容提要
本文介绍了如何在watsonx.ai平台上创建和部署自定义代理服务。用户需激活“代理”功能，使用LangGraph框架创建代理并选择向量索引。然后保存代理，选择部署类型，生成AI服务的笔记本，最后测试和部署AI服务以确保其正常运行。
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关键要点
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本文介绍了在watsonx.ai平台上创建和部署自定义代理服务的步骤。
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用户需激活“代理”功能，并使用LangGraph框架创建代理。
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选择向量索引并保存代理后，用户需选择部署类型。
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生成AI服务的笔记本，并测试和部署AI服务以确保其正常运行。
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创建代理时，用户需选择内存、Milvus或Elasticsearch等向量索引选项。
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部署代理需要API密钥和部署空间。
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生成的笔记本包含测试、推广和部署AI服务的步骤和代码。
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在运行笔记本之前，用户需连接到WML并提供IBM Cloud个人API密钥。
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定义AI服务功能时，用户需设置环境并初始化所需变量。
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用户需定义请求和响应模式以存储AI服务。
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成功部署后，用户可以通过REST API端点测试AI服务。
❓
延伸问答
如何在watsonx.ai中创建自定义代理服务？
用户需激活“代理”功能，使用LangGraph框架创建代理，并选择向量索引，最后保存代理并选择部署类型。
在部署代理时需要哪些资源？
部署代理需要API密钥和部署空间。
生成的AI服务笔记本包含哪些内容？
生成的笔记本包含测试、推广和部署AI服务的步骤和代码。
如何测试和部署AI服务以确保其正常运行？
用户需在生成的笔记本中执行测试步骤，并通过REST API端点进行测试。
在创建代理时可以选择哪些向量索引选项？
用户可以选择内存、Milvus或Elasticsearch等向量索引选项。
在运行笔记本之前需要做哪些准备？
用户需连接到WML并提供IBM Cloud个人API密钥。
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