# smart model chat system **Repository Path**: simon1239/smart-model-chat-system ## Basic Information - **Project Name**: smart model chat system - **Description**: No description available - **Primary Language**: Python - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2025-07-13 - **Last Updated**: 2025-08-01 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # README.md # 🤖 智能AI群聊系统 v2.0 基于 **Streamlit** + **LangChain/LangGraph** 构建的企业级AI协作平台，支持多AI模型并行对话，让AI群体智慧为您服务！ ## ✨ 核心特性 ### 🎭 多AI模型协作 - **GPT-4** - 最先进的推理能力 - **Claude-3** - 长文本处理专家 - **Gemini Pro** - 多模态AI能力 - **智能协调** - 自动选择最合适的模型组合 ### 🚀 先进技术架构 - **LangGraph** - 智能体工作流编排 - **LangChain** - 强大的AI应用框架 - **Streamlit** - 现代化Web界面 - **异步处理** - 高性能并发响应 ### 💡 智能化体验 - 🧠 **智能路由** - 根据问题类型自动选择AI模型 - 🔀 **并行处理** - 多模型同时工作，快速响应 - 📊 **数据分析** - 详细的使用统计和趋势分析 - 💾 **持久化存储** - 本地SQLite数据库存储对话记录 - 🎨 **美观界面** - 现代化Material Design风格 - ⚡ **流式输出** - 实时显示AI生成过程 ## 🏗️ 系统架构 ┌─────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌─────────────────┐ │ Streamlit │ │ LangGraph │ │ AI Models │ │ Frontend │◄──►│ Orchestrator │◄──►│ GPT/Claude │ │ │ │ │ │ /Gemini │ └─────────────────┘ └──────────────────┘ └─────────────────┘ │ │ │ ▼ ▼ ▼ ┌─────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌─────────────────┐ │ State Mgmt │ │ Chat Service │ │ Data Service │ │ (Session) │ │ (Business) │ │ (Storage) │ └─────────────────┘ └──────────────────┘ └─────────────────┘ │ ▼ ┌──────────────────┐ │ SQLite DB │ │ (Persistence) │ └──────────────────┘ ## 🚀 快速开始 ### 1. 环境准备 ```bash # 克隆项目 git clone https://github.com/your-repo/smart-ai-chat.git cd smart-ai-chat # 创建Python虚拟环境 python -m venv venv source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate # 安装依赖 pip install -r requirements.txt 2. 配置API密钥 # 复制环境变量模板 cp .env.example .env # 编辑 .env 文件，填入您的API密钥 nano .env 3. 启动应用 # 本地运行 streamlit run main.py # 或使用Docker docker-compose up -d 访问 http://localhost:8501 开始使用！ 📦 Docker部署 单容器部署 BASH docker build -t smart-ai-chat . docker run -p 8501:8501 -v ./data:/app/data smart-ai-chat 完整环境部署 BASH # 启动所有服务（包括Redis、PostgreSQL） docker-compose up -d # 查看服务状态 docker-compose ps # 查看日志 docker-compose logs -f smart-ai-chat 🔧 配置说明 API密钥配置 提供商 获取地址 说明 OpenAI https://platform.openai.com/api-keys GPT-4/3.5模型 Anthropic https://console.anthropic.com/ Claude-3模型 Google https://makersuite.google.com/ Gemini模型 环境变量 BASH # 核心配置 OPENAI_API_KEY=sk-xxxxx # OpenAI API密钥 ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxx # Anthropic API密钥 GOOGLE_API_KEY=AIza-xxxxx # Google API密钥 # 可选配置 DEBUG=false # 调试模式 DATABASE_URL=sqlite:///data/app.db # 数据库路径 ENCRYPTION_KEY=xxxxx # 数据加密密钥 📊 项目结构 TEXT smart-ai-chat/ ├── 📁 backend/ # 后端服务 │ ├── 📁 agents/ # 智能体实现 │ │ ├── chat_agent.py # 聊天智能体 │ │ └── coordinator.py # 协调智能体 │ ├── 📁 graphs/ # LangGraph工作流 │ │ └── multi_agent_graph.py # 多智能体图 │ ├── 📁 models/ # AI模型适配器 │ │ ├── openai_model.py # OpenAI适配 │ │ ├── anthropic_model.py # Anthropic适配 │ │ └── google_model.py # Google适配 │ └── 📁 services/ # 业务服务层 │ ├── chat_service.py # 聊天服务 │ └── data_service.py # 数据服务 ├── 📁 frontend/ # 前端界面 │ ├── 📁 components/ # UI组件 │ │ ├── sidebar.py # 侧边栏 │ │ └── chat_interface.py # 聊天界面 │ ├── 📁 pages/ # 页面组件 │ │ ├── chat.py # 聊天页面 │ │ ├── settings.py # 设置页面 │ │ └── analytics.py # 分析页面 │ └── 📁 utils/ # 工具函数 │ └── ui_helpers.py # UI辅助函数 ├── 📁 config/ # 配置文件 │ └── settings.py # 应用配置 ├── 📁 data/ # 数据文件（自动创建） ├── main.py # 应用入口 ├── requirements.txt # 依赖包 ├── docker-compose.yml # Docker编排 ├── Dockerfile # Docker镜像 └── README.md # 项目文档 🎯 核心功能详解 1. 多AI协作机制 系统采用智能协调器模式，根据用户问题自动选择最适合的AI模型： PYTHON # 协调策略示例 if "代码" in user_input: selected_models = ["gpt-4"] # 编程任务优选GPT-4 elif "长文本" in user_input: selected_models = ["claude-3"] # 长文本处理优选Claude elif "创意" in user_input: selected_models = ["gpt-4", "claude-3"] # 创意任务多模型协作 2. LangGraph工作流 使用LangGraph构建智能体工作流，实现复杂的AI协作逻辑： 简单 复杂 用户输入 需求分析 复杂度判断 单模型响应 多模型并行 响应整合 质量检查 用户展示 3. 数据持久化 对话记录: SQLite数据库存储，支持搜索和导出 用户设置: 本地JSON配置，支持备份恢复 统计数据: 实时分析用户行为和模型性能 📈 性能优化 1. 并发处理 异步编程: 使用asyncio处理并发请求 连接池: 复用HTTP连接，减少延迟 缓存机制: 智能缓存常见问题的回答 2. 资源管理 内存优化: 限制对话历史长度，防止内存泄漏 请求限流: 控制API调用频率，避免配额耗尽 错误恢复: 智能重试机制，提高系统稳定性 3. 用户体验 流式输出: 实时显示AI回答过程 响应式设计: 适配各种屏幕尺寸 快捷操作: 预设问题模板，快速开始对话 🔒 安全特性 1. 数据安全 本地存储: 敏感数据不上传云端 加密存储: 可选的本地数据加密 API密钥保护: 安全的密钥管理机制 2. 隐私保护 匿名化: 不收集用户个人信息 数据清理: 支持一键清除所有对话记录 透明度: 开源代码，完全透明 🚨 故障排除 常见问题 1. API密钥无效 BASH # 检查密钥格式 OpenAI: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Anthropic: sk-ant-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Google: AIzaxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 2. 模型响应慢 PYTHON # 调整超时设置 request_timeout = 60 # 增加到60秒 max_tokens = 1000 # 限制回答长度 3. 内存占用高 PYTHON # 限制历史记录 max_history = 50 # 最多保留50条消息 auto_cleanup = True # 启用自动清理 日志调试 BASH # 启用详细日志 export DEBUG=true streamlit run main.py # 查看日志文件 tail -f logs/app.log 🤝 贡献指南 开发环境搭建 BASH # 克隆项目 git clone https://github.com/your-repo/smart-ai-chat.git cd smart-ai-chat # 安装开发依赖 pip install -r requirements-dev.txt # 安装pre-commit钩子 pre-commit install # 运行测试 pytest tests/ 代码规范 Python: 遵循PEP 8标准 文档: 使用Google风格的docstring 测试: 保持90%以上的代码覆盖率 类型提示: 必须添加类型注解 提交流程 Fork项目到个人仓库 创建特性分支: git checkout -b feature/amazing-feature 提交变更: git commit -m 'Add amazing feature' 推送分支: git push origin feature/amazing-feature 提交Pull Request 📚 API文档 核心接口 PYTHON # 发送消息 await chat_service.send_message( message="你好，世界！", conversation_id="conv_123", selected_models=["gpt-4", "claude-3"] ) # 流式响应 async for chunk in chat_service.stream_message( message="讲个故事", conversation_id="conv_123" ): print(chunk, end="") 扩展接口 PYTHON # 自定义模型 class CustomModel(BaseAIModel): async def generate_response(self, messages): # 实现自定义逻辑 pass # 注册模型 ModelFactory.register("custom", CustomModel) 🎮 使用示例 基础对话 TEXT 用户: 解释一下什么是量子计算 AI: 量子计算是一种基于量子力学原理的计算方式... 代码生成 TEXT 用户: 写一个Python快速排序算法 GPT-4: 以下是Python实现的快速排序算法： ```python def quicksort(arr): if len(arr) <= 1: return arr # ... 完整代码 创意写作 TEXT 用户: 写一首关于AI的诗 Claude-3: 《智慧的火花》 在硅晶芯片的海洋里， 思维如光速般流淌... 📊 性能基准 响应时间 单模型: 平均2-3秒 多模型: 平均3-5秒 流式输出: 首字延迟<500ms 资源消耗 内存使用: 基础50MB，每个对话+10MB CPU使用: 待机<5%，处理时<30% 存储空间: 每1000条对话约1MB 🔮 发展路线 v2.1 (计划中) 🌐 多语言支持（英语、日语等） 🎨 自定义主题和皮肤 📱 移动端适配优化 🔌 插件系统支持 v2.2 (规划中) 🤖 更多AI模型接入（Llama、Mistral等） 🗣️ 语音对话功能 📸 图像理解能力 ☁️ 云端同步选项 v3.0 (远期规划) 🏢 企业版功能（用户管理、权限控制） 📊 高级分析报表 🔗 第三方服务集成 🚀 分布式部署支持 📄 开源协议 本项目基于 MIT License 开源协议。 🙏 致谢 感谢以下开源项目的贡献： Streamlit - 优秀的Web应用框架 LangChain - 强大的AI应用开发框架 LangGraph - 智能体工作流编排 OpenAI - GPT系列模型 Anthropic - Claude系列模型 Google AI - Gemini系列模型 📞 联系方式 项目主页: https://github.com/your-repo/smart-ai-chat 问题反馈: https://github.com/your-repo/smart-ai-chat/issues 讨论社区: https://github.com/your-repo/smart-ai-chat/discussions 邮箱: developer@example.com
🌟 如果这个项目对您有帮助，请给我们一个Star！ 🌟 GitHub stars GitHub forks Made with ❤️ by AI Developer Team
```