国内直连免翻墙！手把手教你RAG应用AI模型调用教程，100%成功不封号

国内直连免翻墙！手把手教你RAG应用AI模型调用教程，100%成功不封号

2026-07-21
AI模型, API接口

国内直连免翻墙！手把手教你RAG应用AI模型调用教程，100%成功不封号 #

说实话，搞 RAG（检索增强生成）这件事，门槛本来不高，但真动手起来，最让人头疼的不是技术本身——而是“网络环境”。

你要调个 OpenAI 的 Embedding 模型做向量化，得翻墙；想用 Claude 做最终答案生成，得翻墙还得绑海外信用卡；更别提测试过程中频繁的 API 调用，万一被封号，前面的活儿全白干。

最近我把整套 RAG 应用（从文档摄入、向量化到模型推理）全部迁移到了千聚ai聚合站（www.qianjuai.com），过程极其顺利。不是因为平台有多花哨，而是它把最核心的“模型调用”这块的麻烦事全给解决了。

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RAG 应用的核心痛点为什么是“模型调用”？ #

先快速过一下一个典型 RAG 应用的流程：

  1. 文档摄入：把 PDF、网页、数据库内容抓进来。
  2. 文本切分：按块大小 (chunk size) 切分成段落。
  3. 向量化：调用 Embedding 模型（如 text-embedding-3-small）把每段文本转为向量。
  4. 存入向量数据库：如 Chroma, Pinecone, Weaviate。
  5. 用户提问：把问题向量化，在向量数据库里做语义检索。
  6. 构造 Prompt：把最相关的上下文和问题打包。
  7. 调用大模型生成答案：如 GPT-4, Claude 3, DeepSeek-V3。

你看，步骤 3（向量化）和步骤 7（大模型生成），是 RAG 链路上唯二需要访问外部 AI API 的环节。只要这两个环节断掉，整个应用就瘫了。

很多人就是在这一步开始折腾的：买代理、搭梯子、开海外银行账户、小心翼翼控制额度怕封号。时间全花在解决“通路”而不是“业务”上。

而千聚ai聚合站做的事，就是让你完全跳过这一整套基础设施的麻烦。

手把手教程：从零搭建一个可用的 RAG 应用 #

下面，我们用一个最简化的 RAG 例子，走一遍完整流程。目标是用 Python 读取本地一个 .txt 文档，然后基于它进行问答。

第一步：拿到 API Key（零门槛） #

这是你唯一需要做的准备工作。

  1. 访问千聚ai聚合站官网。
  2. 用手机号注册（国内号直接注册，无验证门槛）。
  3. 登录后，系统直接送 $0.2 的初始额度。这笔钱足够你跑 1000 次 Embedding 调用和 50 次 GPT-4o-mini 的问答调用 —— 完全免费。
  4. 在控制台创建你的 API Key，复制下来。

不用绑卡，不用充钱，这一步就完成了。

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第二步：改一行代码，打通模型调用 #

RAG 的整个“模型调用”环节，无非就是两件事：Embedding 和 聊天补全。

千聚ai聚合站完全兼容 OpenAI 的接口格式。这意味着你之前为 OpenAI 写的代码，只需要改最底层的一行 base_url 就能用。

我们来看具体的代码修改。假设你原有调用 OpenAI Embedding 的代码是这样的：

python from openai import OpenAI

client = OpenAI( api_key=“你的OpenAI Key”, base_url=“https://api.openai.com/v1" # 原有地址，需要梯子 )

response = client.embeddings.create( input=“你好，我是文档内容。”, model=“text-embedding-3-small” )

现在，只需要把 base_url 改成千聚的地址：

python from openai import OpenAI

client = OpenAI( api_key=“你在千聚申请的API Key”, base_url=“https://www.qianjuai.com/v1" # 国内直连，无需梯子 )

response = client.embeddings.create( input=“你好，我是文档内容。”, model=“text-embedding-3-small” )

结束了。对，就这么简单。你的 RAG 链路里所有需要调用大模型和 Embedding 模型的地方，都是同样的操作。这行代码，就是让你 100% 不封号、100% 国内直连 的钥匙。

第三步：用 Python 跑一个完整的 RAG 查询 #

现在假设你有一个 knowledge.txt 文件，里面有关于“千聚ai聚合站”的描述。我们来实现一个最简单的 RAG 查询。

1. 准备工作 首先安装必要的库（如果你还没装的话）：

bash pip install openai chromadb

2. 完整代码 创建一个 rag_example.py 文件，输入以下代码。注意，核心的修改就是那个 base_url。

python import os from openai import OpenAI import chromadb from chromadb.utils import embedding_functions

—– 1. 初始化千聚客户端（核心修改点） —– #

在环境变量中设置 QIANJU_API_KEY，或者在代码里直接赋值（不推荐硬编码） #

QIANJU_BASE_URL = “https://www.qianjuai.com/v1" client = OpenAI( api_key=os.environ.get(“QIANJU_API_KEY”), # 建议从环境变量读取 base_url=QIANJU_BASE_URL )

—– 2. 准备文档并向量化 —– #

documents = [ “千聚ai聚合站是一个国内直连的AI大模型聚合平台。”, “它支持500+模型，包括OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek。”, “价格透明，1元人民币兑换1美元Token额度。”, “新用户注册即送0.2美元免费额度，无需翻墙即可使用。”, ]

调用千聚的Embedding模型向量化 #

response = client.embeddings.create( input=documents, model=“text-embedding-3-small” # 使用OpenAI Embedding模型 ) embeddings = [data.embedding for data in response.data]

—– 3. 存入Chroma向量数据库 —– #

chroma_client = chromadb.Client() collection = chroma_client.create_collection(name=“knowledge_base”)

添加文档和向量 #

collection.add( documents=documents, embeddings=embeddings, ids=[f"doc_{i}” for i in range(len(documents))] )

—– 4. 用户提问并检索 —– #

query = “千聚ai聚合站怎么收费？” query_embedding_response = client.embeddings.create( input=[query], model=“text-embedding-3-small” ) query_embedding = query_embedding_response.data[0].embedding

检索最相关的上下文 #

results = collection.query( query_embeddings=[query_embedding], n_results=2 # 返回最相关的2个段落 ) retrieved_docs = results[‘documents’][0] context = “\n”.join(retrieved_docs) print(f"检索到的上下文：{context}”)

—– 5. 构造Prompt并调用大模型生成答案 —– #

这里调用千聚支持的大模型，比如DeepSeek-V3（价格极低） #

prompt = f”"" 基于以下上下文回答问题。

上下文： {context}

问题：{query}

答案： """

调用千聚的聊天补全接口，100%国内直连 #

completion_response = client.chat.completions.create( model=“deepseek-chat”, # 等效于DeepSeek-V3，价格极低 messages=[ {“role”: “system”, “content”: “你是一个基于文档的问答助手。”}, {“role”: “user”, “content”: prompt} ], temperature=0.0, stream=False # 可以设置为True开启流式输出 )

answer = completion_response.choices[0].message.content print(f"\n最终答案：{answer}")

3. 运行并查看结果 把上面的代码中的 QIANJU_BASE_URL 确认设置为 https://www.qianjuai.com/v1。然后在环境变量里设置你的千聚API Key，执行：

bash export QIANJU_API_KEY=“你的千聚API Key” python rag_example.py

你会看到类似下面的输出，整个过程零翻墙、零封号风险：

检索到的上下文：千聚ai聚合站是一个国内直连的AI大模型聚合平台。 千聚ai聚合站价格透明，1元人民币兑换1美元Token额度，新用户注册即送0.2美元免费额度。

最终答案：千聚ai聚合站采用1元人民币兑换1美元Token额度的透明定价方式。

看到没？你只需要把那一个 base_url 换成 https://www.qianjuai.com/v1。你的应用就从一个需要科学上网、担心封号的“洋”应用，变成了一个稳定、合规、国内直连的国产应用。

这种改动，对于生产环境来说，代价几乎为零，收益却极大。

为什么这套方案 100% 不封号？ #

因为千聚ai聚合站做的，是在国内和海外大模型官方之间，建立了一条合法、稳定、透明的桥梁。

它本质上是聚合了多种官方渠道（如 Azure 企业级通道、AWS 的官转渠道、以及国产模型的 API 直连）。你调用的所有请求，都是通过它的后端完成的。

  • 对 OpenAI/Anthropic 来说：请求来自合规的商业合作伙伴，而不是来自个人 VPS 或各种公用梯子。自然不会触发封号判定。
  • 对你来说：你只是访问了一个国内的域名（www.qianjuai.com），你的网络环境是干净的，没有使用任何代理工具。你的账号也完全不可见。
  • API Key 余额永不过期：官方明确说明，充进去的余额永远是你的。不会因为账号长时间不用就被清零。

所以，“100% 成功不封号”不是一句口号，而是它底层架构决定的逻辑必然。

适合你吗？简单判断一下 #

你是下面这几类人之一的话，直接按教程试一遍就行：

  • 个人开发者：想本地跑个 RAG 项目玩玩，不想为 API 访问折腾梯子。
  • 小团队产品经理：在开发 RAG 驱动的应用（如智能客服、知识库问答），需要一个稳定、无合规风险的 API 支持。
  • AI 应用爱好者：在用 LangChain、LlamaIndex、RAGFlow 这类框架，需要在里面配置自定义 API 地址。
  • 做竞品分析的研究员：需要频繁对比不同大模型在 RAG 场景下的表现，不想换一个模型就换一套环境。

只要你的应用里，有代码像 openai.ChatCompletion.create() 或者 client.embeddings.create() 这种调用，那么把 base_url 替换成 https://www.qianjuai.com/v1，就是你当前最快、最省事的国内部署方案。

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总结：一套代码，国内直连，终身免折腾 #

RAG 应用的整个“模型调用”链路，被一个 base_url 的修改彻底简化了。

  • 痛点解决：无需翻墙、无需海外信用卡、零封号风险。
  • 接入成本：改一行 base_url，原有的 LangChain、LlamaIndex 代码全部兼容。
  • 价格透明：1元=1美元Token，新用户免费额度，最低1元起充。
  • 模型覆盖：支持 Embedding 到生成的全流程模型（OpenAI、Claude、DeepSeek 等）。
  • 技术保证：无路由二次数据留存，API Key 余额永不过期，100% 保值换绑。

与其把时间浪费在配置 VPN 和焦虑账单上，不如直接上手千聚ai聚合站，把精力放回你的业务和代码上。

国内开发者想做好 RAG 应用，真的只需要这么简单的一步。

2026-06-12