# RagKnowledge2025V1

**Repository Path**: zenglinapp/rag-knowledge2025-v1

## Basic Information

- **Project Name**: RagKnowledge2025V1
- **Description**: RagKnowledge2025V1源码
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-12-17
- **Last Updated**: 2025-12-22

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# RAG知识库系统

基于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技术的智能问答系统。

## 功能特性

- ✨ **多模型支持**: 集成DeepSeek、Moonshot(Kimi)、Qwen等大语言模型
- 📚 **RAG功能**: 支持文件上传，基于文档内容进行问答
- 💬 **会话管理**: 支持多会话并行，历史记录自动保存
- 📝 **Markdown渲染**: 支持代码高亮、表格、链接等Markdown格式
- 🚀 **流式响应**: 实时显示助手回复，提高用户体验
- 📁 **文件上传**: 支持txt、pdf、md、doc、docx等多种文件类型
- 🎨 **现代化UI**: 基于Vue3+Element Plus构建的美观界面

## 技术栈

### 前端
- Vue 3 + TypeScript
- Element Plus
- Vue Router
- markdown-it + highlight.js

### 后端
- FastAPI
- LlamaIndex
- Redis (可选)
- 本地JSON文件持久化

## 快速开始

### 环境准备

1. **Python 3.8+**
2. **Node.js 16+**
3. **Redis (可选，默认使用本地JSON文件)**

### 安装依赖

#### 后端
```bash
cd backend
pip install -r requirements.txt
```

#### 前端
```bash
cd frontend
npm install
```

### 配置API密钥

在 `backend/env_unit.py` 中配置各模型API密钥：

```python
DEEPSEEK_API_KEY = "your_deepseek_api_key"
MOONSHOT_API_KEY = "your_moonshot_api_key"
QWEN_API_KEY = "your_qwen_api_key"
```

### 启动服务

#### 启动后端服务
```bash
cd backend
python RAG_api.py
```

后端服务将在 `http://localhost:8000` 启动

#### 启动前端服务
```bash
cd frontend
npm run dev
```

前端服务将在 `http://localhost:5173` 启动

## 使用指南

### 普通聊天
1. 点击左侧侧边栏的"新对话"按钮
2. 在输入框中输入问题
3. 点击发送按钮或按Enter键
4. 等待助手回复

### 基于文档的问答
1. 点击左侧侧边栏的"新对话"按钮
2. 点击输入框下方的"上传文件"按钮
3. 选择要上传的文件
4. 在输入框中输入与文件内容相关的问题
5. 点击发送按钮或按Enter键
6. 助手将基于文件内容回答问题

### 会话管理
- 点击左侧侧边栏的会话列表切换会话
- 点击会话右侧的删除按钮删除会话
- 点击左侧侧边栏的折叠按钮隐藏侧边栏

## 项目结构

```
rag-knowledge2025-v1/
├── backend/              # 后端代码
│   ├── app_chat_basic_rag.py  # 聊天引擎管理
│   ├── embeddings.py     # 嵌入模型实现
│   ├── env_unit.py       # 环境变量配置
│   ├── llms.py           # 大语言模型集成
│   ├── local_redis.py    # 本地Redis实现
│   ├── RAG_api.py        # API服务器
│   └── redis_service.py  # Redis服务
├── frontend/             # 前端代码
│   ├── src/
│   │   ├── components/   # Vue组件
│   │   ├── router/      # 路由配置
│   │   ├── views/       # 视图组件
│   │   ├── App.vue      # 根组件
│   │   └── main.ts      # 入口文件
│   └── package.json
├── docs/                 # 文档
│   └── RAG知识库系统聊天对话功能实现流程.md
└── README.md
```

## 文档

详细的实现流程文档请参考：
`docs/RAG知识库系统聊天对话功能实现流程.md`

## 常见问题

### Q: 如何切换大语言模型？
A: 在 `backend/llms.py` 中修改 `get_llm` 函数的返回值。

### Q: 如何修改Redis配置？
A: 在 `backend/redis_service.py` 中修改Redis连接参数。

### Q: 如何支持更多文件类型？
A: 在 `frontend/src/components/MainChat.vue` 中修改 `handleFileSelect` 函数的文件类型验证逻辑。

## 许可证

MIT License