主要观点总结
本文详细介绍了如何使用PAI-LangStudio和Qwen3构建基于RAG和联网搜索的AI智能问答应用。该应用通过结合RAG、web search等技术以及阿里最新的推理模型Qwen3，提升了智能回答的效果，减少了幻觉。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发。
关键观点总结
关键观点1: 文章背景信息介绍
文章中介绍了Qwen3作为Qwen系列最新一代的大语言模型，提供了一系列密集（Dense）和混合专家(MOE）模型，在推理、指令跟随、代理能力和多语言支持方面取得了突破性的进展。
关键观点2: PAI-LangStudio的介绍
PAI-LangStudio是依托阿里云PAI平台核心能力构建的面向企业级用户的一站式LLM大模型应用开发平台，它提供了灵活的可编程、评测和调试能力，帮助开发者快速构建端到端的AI应用。
关键观点3: Qwen3与LangStudio结合的优势
通过Qwen3与LangStudio的结合，可以发挥SOTA LLM优秀的推理能力，以及平台产品在流程编排、开发调试、权限管控等方面的优势，帮助客户高效地构建适合生产部署的智能问答应用。
关键观点4: 方案的具体实施步骤
文章详细列出了从开通阿里信息查询服务-IQS、LangStudio向量数据库连接到部署Qwen3大模型和Embedding模型、构建知识库索引、开发Agent应用流、调试与优化、生产部署和API调用、监控与维护等具体步骤。
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