# CBCC全栈实践-AI问答助手

**Repository Path**: mdalang/cbcc_rag

## Basic Information

- **Project Name**: CBCC全栈实践-AI问答助手
- **Description**: AI智能问答助手是一款基于RAG（检索增强生成）技术的智能问答系统，支持用户上传PDF和Word文档，通过大语言模型进行智能问答。系统采用前后端分离架构，提供流式输出、文档预览、会话管理等核心功能
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-03-26
- **Last Updated**: 2026-04-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AI智能问答助手系统

基于RAG技术的智能文档问答系统，支持上传PDF/Word文档，通过向量检索和大语言模型实现智能问答。

## 技术架构

### 后端
- **框架**: FastAPI + Uvicorn
- **数据库**: SQLite + SQLAlchemy
- **认证**: JWT + bcrypt
- **文档解析**: PyPDF2 + python-docx
- **向量数据库**: ChromaDB
- **嵌入模型**: BAAI/bge-small-zh
- **LLM**: 阿里云 Qwen3.5-Plus

### 前端
- **框架**: Vue 3 + TypeScript + Vite
- **UI库**: Arco Design Vue
- **样式**: Tailwind CSS
- **状态管理**: Pinia

## 快速开始

### 后端启动

```bash
# 进入后端目录
cd backend

# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 激活虚拟环境
# Windows:
venv\Scripts\activate
# 例如 .\env\Scripts\Activate.ps1
# Linux/Mac:
source venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务
python -m uvicorn app.main:app --reload --port 8000
```

后端API文档：http://localhost:8000/docs

### 前端启动

```bash
# 进入前端目录
cd frontend

# 安装依赖
npm install

# 启动开发服务器
npm run dev
```

前端访问地址：http://localhost:5173

## 功能特性

- 用户注册与登录
- 历史会话管理（创建、删除、切换）
- 文档上传（支持PDF、Word格式）
- 文档自动解析和向量化处理
- 基于文档内容的智能问答
- 答案来源引用展示
- 流式输出（打字机效果）
- 响应式界面设计

## 项目结构

```
CBCC_AI/
├── backend/                    # 后端代码
│   ├── app/
│   │   ├── api/               # API路由
│   │   │   ├── auth.py        # 认证API
│   │   │   ├── conversations.py # 会话API
│   │   │   ├── documents.py   # 文档API
│   │   │   └── qa.py          # 问答API
│   │   ├── core/              # 核心配置
│   │   │   ├── config.py      # 应用配置
│   │   │   └── database.py    # 数据库连接
│   │   ├── models/            # ORM模型
│   │   ├── schemas/           # Pydantic模型
│   │   ├── services/          # 业务服务
│   │   │   ├── document_processor.py # 文档处理
│   │   │   ├── vector_store.py       # 向量存储
│   │   │   ├── llm_service.py        # LLM服务
│   │   │   ├── rag_service.py        # RAG服务
│   │   │   └── conversation_service.py # 会话服务
│   │   ├── utils/             # 工具函数
│   │   └── main.py            # 应用入口
│   ├── data/                  # 数据存储
│   ├── uploads/               # 上传文件
│   ├── requirements.txt       # Python依赖
│   └── .env                   # 环境变量
│
├── frontend/                   # 前端代码
│   ├── src/
│   │   ├── api/               # API封装
│   │   ├── assets/            # 静态资源
│   │   ├── router/            # 路由配置
│   │   ├── stores/            # 状态管理
│   │   ├── types/             # TypeScript类型
│   │   ├── views/             # 页面组件
│   │   ├── App.vue
│   │   └── main.ts
│   ├── package.json
│   ├── vite.config.ts
│   └── tailwind.config.js
│
└── README.md
```

## API端点

### 认证
- `POST /api/auth/register` - 用户注册
- `POST /api/auth/login` - 用户登录
- `GET /api/auth/me` - 获取当前用户

### 会话管理
- `GET /api/conversations` - 获取会话列表
- `POST /api/conversations` - 创建会话
- `GET /api/conversations/{id}` - 获取会话详情
- `DELETE /api/conversations/{id}` - 删除会话
- `GET /api/conversations/{id}/messages` - 获取会话消息

### 文档管理
- `POST /api/documents/upload` - 上传文档
- `GET /api/documents` - 获取文档列表
- `GET /api/documents/{id}/status` - 获取处理状态
- `DELETE /api/documents/{id}` - 删除文档

### 问答
- `POST /api/qa/ask` - 同步问答
- `POST /api/qa/ask/stream` - 流式问答(SSE)

## 使用流程

1. 注册账户并登录
2. 创建新对话
3. 上传PDF或Word文档
4. 等待文档处理完成
5. 输入问题，获取AI回答
6. 查看答案来源引用

## 注意事项

- 首次运行时，嵌入模型(BAAI/bge-small-zh)会自动下载，约100MB
- 支持的文档格式：PDF、DOCX、DOC
- 文档大小限制：10MB
- 建议使用Chrome或Firefox浏览器