具备 agent 能力：工具调用，浏览器操作等能力的开源 LLM 可以本地部署（48GB）

✅ 原生支持✅ 对非常稳定✅ 中文 + 英文 Agent 表现都极强✅ 官方文档明确支持 Agent 场景✅ 和 LangChain / LangGraph / AutoGen / CrewAI 适配成熟若您主要需要浏览器自动化，可选择Fara‑7B或AutoWebGLM。若您需要完整的 Agent 能力（工具调用、浏览器操作、代码解释等），推荐，它在 48GB 显存下资源利用最均衡。若您专注 A

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「Datawhale」RAG技术全栈指南 Task 2

本文介绍了文档处理中的两个关键环节：数据加载和文本分块。数据加载部分详细说明了如何将各种格式文档转换为结构化数据，并提供了Unstructured工具的使用示例及常见错误解决方法。文本分块部分阐述了分块的必要性（如模型长度限制）、常见策略（固定大小、递归字符、语义分块等）以及工具应用（Unstructured、LlamaIndex）。文章强调应根据文档特点选择合适分块方式，避免过大分块导致信息模糊