# AI-analyze

**Repository Path**: fenling18/ai-analyze

## Basic Information

- **Project Name**: AI-analyze
- **Description**: 天津大学，智能与数据分析大作业
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-10-14
- **Last Updated**: 2026-01-22

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

项目概述
AI-Analyze 是一个基于前后端分离架构的智能文档分析系统，集成了先进的 RAG（检索增强生成）技术，为用户提供智能化的文档处理和问答服务。

技术架构
后端技术栈
框架: Django 4.2+
语言: Python
数据库: 支持 SQLite 等数据库
AI/LLM:
LangChain 生态（核心框架、社区组件）
LlamaIndex（文档索引和检索）
ChromaDB（向量数据库）
Ollama（本地大语言模型）
其他: Django Ninja（API框架）、Celery（异步任务）
前端技术栈
框架: Vue.js 3.5
UI库: Pinea
图标: Vue Table Icons
构建工具: Vite 7.1
部署架构
容器化: Docker + Docker Compose
服务组件:
ai-analyze_frontend: 前端服务（端口8082）
ai-analyze_backend: 后端服务（端口8081）
ai-analyze_ollama: Ollama AI服务（端口11434）
核心功能
1. 增强型 RAG 系统
项目实现了多种高级 RAG 技术：

质量评估机制: 自动评估检索结果质量，包含相关性评分和上下文匹配度
自适应 Top-K 策略: 根据查询复杂度动态调整检索数量
智能检索决策: 基于查询特征选择最优检索策略
渐进式降级: 从复杂到简单的多层检索方案
上下文压缩: 智能压缩和优化检索内容
2. 智能文档处理
文档向量化存储
多格式文档支持
实时索引更新
语义相似度匹配
3. 多轮对话支持
对话历史管理
上下文保持
智能问答生成
项目特色
本地化部署: 基于 Ollama 的本地大模型，保护数据隐私
高度可定制: 模块化设计，易于扩展和定制
企业级架构: 完整的前后端分离，支持大规模部署
先进算法: 集成最新的 RAG 研究成果和实践经验
快速启动
bash

# 克隆项目
git clone https://gitee.com/fenling18/ai-analyze.git

# 启动所有服务
docker-compose up -d

# 访问应用
# 前端: http://localhost:8082
# 后端API: http://localhost:8081
应用场景
企业知识库管理
智能客服系统
文档智能检索
学术研究辅助
培训资料问答
这个项目展现了现代 AI 应用的完整技术栈，从传统的 Web 开发到前沿的大语言模型集成，为构建企业级智能应用提供了完整的解决方案。