📄️ DeepSeek
微语对接 DeepSeek 大模型的配置说明和步骤指南
📄️ Ollama
微语对接 Ollama 本地大模型的配置说明和步骤指南
📄️ Zhipu
微语对接智谱 AI 大模型的配置说明和步骤指南
📄️ DashScope
微语对接阿里云通义千问 DashScope 大模型的配置说明和步骤指南
📄️ SiliconFlow
微语对接硅基流动 SiliconFlow 大模型的配置说明和步骤指南
📄️ GiteeAi
微语对接 Gitee AI 魔力方舟大模型的配置说明和步骤指南
📄️ Tencent
微语对接腾讯混元大模型的配置说明和步骤指南
📄️ Baidu
微语对接百度千帆大模型的配置说明和步骤指南
📄️ OpenRouter
微语对接 OpenRouter 大模型的配置说明和步骤指南
📄️ VolcEngine
微语对接 火山引擎 大模型的配置说明和步骤指南
📄️ MiniMax
微语对接 MiniMax 大模型的配置说明和步骤指南
📄️ OpenAI
📄️ LiteLLM
📄️ LM Studio
📄️ LiteLLM
📄️ MCP
微语已经具备与 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）相关的技术基础。MCP 的价值在于，让 AI agent 与外部工具、资源和服务之间通过统一协议进行互通，而不是依赖大量一次性的定制集成。
📄️ Moonshot
微语对接 Moonshot Kimi 大模型的配置说明和步骤指南
📄️ MultiAgent
📄️ Tools
微语中的 Tools，是 AI 工作流调用实际业务能力的执行层。它的核心作用，不是让模型只输出文本，而是让模型在需要时能够查询数据、触发动作、协同后端流程，从而完成真正可执行的业务操作。
📄️ Memory
📄️ Skills
微语已经具备面向 AI 工作流的 Skills 基础能力。Skills 可以理解为一类可复用的能力包，用来封装任务说明、流程知识和辅助资源，让 AI 或 agent 在处理某类任务时更加稳定、可复用、可维护。
📄️ Harness
📄️ 多模态
微语系统支持多模态能力，可以理解和处理用户上传的图片、视频和音频内容，并结合知识库给出精准回答。本文档将介绍微语系统的多模态功能及其应用场景。
📄️ 文本模型配置
本页介绍如何为微语系统配置文本对话（Chat）模型，适用于智能问答、对话机器人等场景。推荐按需选择合适的模型和服务商。
📄️ 向量模型配置
本页介绍如何为微语系统配置向量（Embedding）模型，适用于知识库、智能问答等场景。推荐按需选择合适的模型和服务商。
📄️ 视觉能力总览
微语的视觉能力主要面向客服场景中的截图理解、图片文本提取和图像信息结构化处理，帮助客服团队更高效地处理客户发送的图片类信息。
📄️ 语音与视觉能力
微语正在逐步形成面向客服场景的语音与视觉能力体系，帮助企业从纯文本客服扩展到截图理解、语音识别、文本播报等多模态服务能力。
📄️ 重排序模型指南
本页介绍如何为微语系统配置重排序模型。Rerank 模型通常位于检索之后、模型生成之前，用于对候选结果再次打分和重新排序，从而提升知识库检索与 RAG 场景下的最终相关性。
📄️ OCR能力介绍
微语客服系统支持 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）能力，可将图片、截图、聊天图片和 PDF 中的文字内容快速提取为可编辑文本，用于客服辅助、知识整理、工单录入、质检分析以及后续 AI 自动处理等场景。
📄️ ASR能力介绍
微语客服系统支持 ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）能力，可将语音内容实时或离线转换为文本，适用于语音消息转文字、语音输入辅助、客服质检、音视频内容文本化等场景。
📄️ TTS能力介绍
微语客服系统支持 TTS（Text To Speech，文本转语音）能力，可将文本内容实时合成为语音，用于客服播报、语音回复、辅助沟通、无障碍服务和 AI 语音交互等场景。
📄️ 对接 微语
这不是一个第三方模型平台接入页，而是微语原生 AI 能力总览页。仓库中已经包含独立的 AI 模块，用来统一承接模型路由、机器人编排、知识库检索、SSE 流式回复与多模态能力扩展。
📄️ 对接 Coze
社区版不支持，请升级到企业版或平台版。请替换licenseKey
📄️ 对接 Dify
社区版不支持，请升级到企业版或平台版。请替换licenseKey
📄️ 对接 FastGpt
📄️ 对接 MaxKB
本页说明微语如何将 MaxKB 作为第三方知识库与问答服务进行集成。
📄️ 对接 N8N
本页说明 n8n 在微语中的当前集成定位。
📄️ 对接 RagFlow
社区版不支持，请升级到企业版或平台版。请替换licenseKey
📄️ 对接 WeKnora
参考链接
📄️ 对接 Xinference
📄️ 可观测性
微语已经具备一定的可观测性基础，用于跟踪系统运行状态、记录运行轨迹、分析服务性能，并为问题定位和生产运维提供支撑。对于持续扩展中的 AI 工作流、多模态处理和自动化能力来说，可观测性会越来越重要。