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# RAG智能客服系统
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基于检索增强生成（RAG）技术的智能客服系统，支持知识库管理和对话问答功能。
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## 功能特性
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- **智能问答**：基于通义千问大模型，结合知识库进行精准回答
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- **历史记忆**：支持多轮对话，保持上下文连贯性
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- **知识库管理**：支持上传TXT文件构建向量知识库
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- **去重机制**：基于MD5自动检测重复内容，避免重复入库
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- **向量检索**：使用Chroma向量数据库存储和检索文档
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## 技术栈
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- **大语言模型**：通义千问 (Qwen3-max)
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- **嵌入模型**：DashScope text-embedding-v4
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- **向量数据库**：Chroma
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- **Web框架**：Streamlit
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- **核心框架**：LangChain
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## 项目结构
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RAG_proj/
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├── app_qa.py # 智能问答Web界面
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├── app_file_uploader.py # 知识库上传Web界面
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├── rag.py # RAG服务核心类
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├── knowledge_base.py # 知识库管理服务
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├── vector_stores.py # 向量存储服务
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├── file_hisroty_store.py # 对话历史存储
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├── config_data.py # 配置文件
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├── data/ # 示例知识库文档
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│ ├── 尺码推荐.txt
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│ ├── 洗涤养护.txt
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│ └── 颜色选择.txt
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├── chroma_db/ # 向量数据库目录
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└── chat_history/ # 对话历史存储目录
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## 快速开始
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### 1. 安装依赖
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```bash
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pip install langchain langchain-community langchain-chroma streamlit dashscope
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```
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### 2. 配置API密钥
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设置DashScope API密钥（通义千问）：
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```bash
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export DASHSCOPE_API_KEY="your-api-key"
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```
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### 3. 启动服务
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**启动知识库上传界面：**
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```bash
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streamlit run app_file_uploader.py
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```
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**启动智能问答界面：**
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```bash
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streamlit run app_qa.py
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```
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## 使用说明
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### 知识库管理
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1. 打开知识库上传界面 (`app_file_uploader.py`)
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2. 上传TXT格式的知识文档
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3. 系统自动进行文本分割、向量化和存储
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4. 重复内容会自动跳过
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### 智能问答
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1. 打开智能问答界面 (`app_qa.py`)
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2. 在对话框中输入问题
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3. 系统会从知识库中检索相关内容并结合大模型生成回答
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4. 支持多轮对话，保持上下文记忆
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## 配置说明
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在 `config_data.py` 中可以修改以下配置：
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| 配置项 | 默认值 | 说明 |
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|--------|--------|------|
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| `embedding_model_name` | text-embedding-v4 | 嵌入模型名称 |
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| `chat_model_name` | qwen3-max | 对话模型名称 |
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| `chunk_size` | 1000 | 文本分块大小 |
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| `chunk_overlap` | 100 | 文本分块重叠大小 |
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| `similarity_threshold` | 1 | 向量检索返回数量 |
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## 示例知识库
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项目内置了服装领域的示例知识库：
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- **尺码推荐.txt**：身高体重与服装尺码对照表
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- **洗涤养护.txt**：不同材质服装的洗涤和养护指南
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- **颜色选择.txt**：肤色、场合、季节与服装颜色搭配建议
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## 许可证
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本项目采用 MIT 许可证，详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。
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## 注意事项
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- 需要有效的 DashScope API 密钥才能正常使用
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- 知识库文件目前仅支持 TXT 格式
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- 向量数据库会自动持久化到 `./chroma_db` 目录
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- 对话历史存储在 `./chat_history` 目录
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