# ai

**Repository Path**: dozen729/ai

## Basic Information

- **Project Name**: ai
- **Description**: AI项目测试
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-03-18
- **Last Updated**: 2026-03-18

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AI 智能助手

基于 RAG（检索增强生成）的知识库问答系统，支持多模型对话、图文交互和微信通知集成。

## 项目简介

本项目是一个功能完整的 AI 对话系统，支持：

- **多种 AI 模型**：智谱 AI (GLM-4)、豆包
- **RAG 知识库**：基于文档的智能问答，支持多种嵌入模型
- **多模态支持**：图文混合对话
- **微信集成**：支持发送消息和图片到微信
- **Web 界面**：简洁美观的交互界面
- **对话管理**：历史记录保存和恢复

## 环境要求

### 系统要求

- **操作系统**：Windows 10+ / macOS / Linux
- **Python 版本**：Python 3.8 或更高版本

### 硬件建议

- **内存**：建议 8GB 及以上
- **存储**：至少 5GB 可用空间（用于模型存储）
- **网络**：稳定的互联网连接

## 安装流程

### 方式一：自动安装（推荐）

双击运行 `install.bat` 脚本，按提示完成安装。

### 方式二：手动安装

```bash
# 1. 克隆或下载项目到本地
cd D:\dozen\ai

# 2. 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```

### 依赖说明

项目包含以下主要依赖：

| 类别 | 依赖库 | 说明 |
|------|--------|------|
| AI 框架 | langchain, langchain-community, langchain-core | LangChain 框架 |
| LLM 支持 | zhipuai, openai | 智谱 AI 和 OpenAI 兼容接口 |
| RAG 相关 | chromadb, sentence-transformers, pypdf | 向量数据库和文档处理 |
| 深度学习 | torch, transformers, Pillow | 模型支持 |
| Web 服务 | fastapi, uvicorn | Web 服务器 |

## 配置说明

### API 密钥配置

创建 `.env` 文件（项目根目录），添加你的 API 密钥：

```env
# 智谱 AI API 密钥（必需）
ZHIPUAI_API_KEY=your_zhipu_api_key_here

# 豆包 API 密钥（可选，如需使用豆包模型）
DOUBAO_API_KEY=your_doubao_api_key_here
```

### 获取 API 密钥

- **智谱 AI**：访问 [智谱 AI 开放平台](https://open.bigmodel.cn/) 注册获取
- **豆包**：访问 [火山引擎](https://console.volcengine.com/ark) 注册获取

## 启动流程

### Windows 系统

```bash
# 双击运行启动脚本
start_web.bat
```

### macOS / Linux 系统

```bash
# 运行启动脚本
bash start_web.sh
```

### 手动启动

```bash
# 运行 Web 服务器
python web_server.py
```

启动成功后，终端会显示：

```
==================================================
🚀 AI对话服务器启动中...
==================================================
📁 静态文件目录: html/static
📁 对话历史目录: html/history
🌐 服务地址: http://localhost:8000
==================================================
```

## 使用方式

### 访问 Web 界面

1. 打开浏览器访问：`http://localhost:8000`
2. 首次使用需要配置 API 密钥（点击右上角设置按钮）
3. 选择对话模式开始使用

### 对话模式说明

| 模式 | 说明 | 适用场景 |
|------|------|----------|
| **智谱 AI** | 使用智谱 GLM-4 模型进行对话 | 日常问答、创作 |
| **智谱工具** | 支持微信工具调用的智谱 AI | 需要发送消息到微信 |
| **豆包** | 使用字节跳动豆包模型 | 备用对话模型 |
| **RAG BGE** | 基于 BGE 嵌入的知识库问答 | 基于 docs/ 目录文档的问答 |
| **RAG Qwen3** | 基于 Qwen3-VL 的多模态问答 | 支持图片/视频的文档问答 |

### RAG 知识库使用

**模型下载（必需步骤）**

在使用 RAG 模式前，需要手动下载以下嵌入模型到项目目录：

1. **BGE 中文嵌入模型**
   - 下载地址：https://hf-mirror.com/BAAI/bge-small-zh-v1.5
   - 下载后放置到项目目录：`./bge-small-zh-v1.5/`
   - 该模型用于 RAG BGE 模式的文本嵌入

2. **Qwen3-VL 多模态嵌入模型**
   - 下载地址：https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen3-VL-Embedding-2B/tree/main
   - 下载后放置到项目目录：`./Qwen3-VL-Embedding-2B/`
   - 该模型用于 RAG Qwen3 模式，支持图片/视频内容理解

**使用步骤**

1. **准备文档**：将 PDF、TXT 或 MD 文件放入 `docs/` 目录
2. **初始化索引**：首次使用会自动创建向量索引
3. **切换模式**：在设置中切换到 RAG 模式
4. **开始问答**：基于文档内容进行智能问答

### 微信功能使用

1. 确保微信桌面版已启动
2. 在设置中启用微信功能
3. 切换到"智谱工具"模式
4. 对话中要求发送消息到微信即可

## 项目结构

```
ai/
├── docs/                    # 知识库文档目录
├── html/                    # Web 前端文件
│   ├── static/             # 静态资源（CSS/JS）
│   ├── templates/          # HTML 模板
│   └── history/            # 对话历史记录
├── wechat-sender/          # 微信发送工具脚本
├── chroma_db/              # BGE 向量数据库（自动生成）
├── chroma_db_zhipu/        # 智谱嵌入向量数据库（自动生成）
├── chroma_db_qwen3/        # Qwen3 向量数据库（自动生成）
├── .env                    # 环境变量配置
├── requirements.txt        # 项目依赖
├── install.bat             # 安装脚本
├── start_web.bat           # 启动脚本
├── web_server.py           # Web 服务器主程序
├── vector_store.py         # 向量存储管理
├── rag_retriever.py        # RAG 检索器
└── README.md               # 项目说明文档
```

## 常见问题

### 1. 安装失败

- 检查 Python 版本是否为 3.8+
- 尝试使用清华镜像源安装
- 确保 pip 已升级到最新版本

### 2. RAG 模式无法使用

- 确保 `docs/` 目录存在并包含文档
- 检查是否已安装 sentence-transformers
- 首次使用需要等待向量索引创建

### 3. 微信功能不可用

- 确保微信桌面版已启动
- 检查 PowerShell 执行策略
- 确认 wechat_sender 模块已正确安装

### 4. 端口被占用

如 8000 端口被占用，可修改 `web_server.py` 中的端口号：

```python
uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)  # 修改为其他端口
```

## 技术栈

- **后端框架**：FastAPI + Uvicorn
- **AI 框架**：LangChain
- **向量数据库**：ChromaDB
- **嵌入模型**：BGE / Qwen3-VL / 智谱 AI
- **前端**：原生 JavaScript + CSS

## 更新日志

### v1.0.0 (初始版本)

- 支持智谱 AI 和豆包对话
- 实现 RAG 知识库问答
- Web 交互界面
- 微信通知集成
- 多种嵌入模型支持

## 许可证

本项目仅供学习和个人使用。

## 联系方式

如有问题或建议，欢迎提交 Issue。