# RAG

**Repository Path**: Feng144/rag

## Basic Information

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

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-07-07
- **Last Updated**: 2026-07-13

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

根据代码映射和项目结构信息，我来生成README.md文件：

```markdown
# KnowledgeBase-RAG-LLM-System

基于 **Streamlit** 的本地知识库上传与 **RAG** 问答学习项目

## ✨ 功能一览

1. **知识库更新服务（Upload）** - 支持上传本地知识文档，构建个性化知识库
2. **智能客服（RAG Chat）** - 基于 RAG 技术实现智能问答，检索+生成双模式
3. **效果预览（Demo）** - 对标电商场景，可按需替换为业务文本

## 🧩 项目结构

```
KnowledgeBase-RAG-LLM-System/
├── app_chat.py              # RAG 智能客服主程序
├── config_data.py           # 配置文件
├── file_history_store.py    # 聊天历史存储模块
├── knowledge_base.py        # 知识库服务（上传、MD5校验）
├── rag.py                   # RAG 核心服务
├── vector_stores.py         # 向量存储与检索服务
├── requirements.txt         # Python 依赖
└── assets/                  # 演示图片
```

## 🛠 环境准备

### 1. 安装依赖

建议在虚拟环境中运行，使用清华镜像源加速：

```bash
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```

### 2. 依赖说明

主要依赖包括：
- `streamlit` - Web 框架
- `langchain` - LLM 应用开发框架
- `dashscope` - 通义千问 API
- `chromadb` / `faiss` - 向量数据库
- 其他文本处理和嵌入相关库

## ⚙️ 配置说明

### API Key 配置

**重要**：DashScope/通义千问相关的 API Key 需要在环境变量中先行配置：

```bash
export DASHSCOPE_API_KEY="your_api_key_here"
```

或在代码中配置。

## 🚀 快速运行

### 方式一：启动知识库上传服务

```bash
streamlit run app_upload.py
```

### 方式二：启动智能客服（RAG Chat）

```bash
streamlit run app_chat.py
```

启动后，输入问题，系统会先检索知识库内容，再结合检索结果由大模型综合回答。

## 🛠 常见问题

### Q1：上传文件后，聊天问答仍然显示"没有检索到资料"？

可能原因：
- 知识库索引未成功构建
- 文件格式不支持或内容解析失败
- 检索阈值设置过高

### Q2：上传文件后，回答显示较慢或没有正常输出？

可能原因：
- 网络连接问题（需要访问通义千问 API）
- API Key 配置不正确
- 向量数据库处理大规模数据耗时

### Q3：项目运行报路径或配置错误怎么办？

建议优先检查：
- 环境变量是否正确配置
- 依赖包是否完整安装
- 路径权限是否充足

## ✨ 优化方向（仅供参考）

- 支持更多文件格式（PDF、Word、Markdown 等）
- 优化向量检索策略，提升召回率
- 引入缓存机制，减少 API 调用延迟
- 增加多轮对话上下文支持
- 完善错误处理与日志记录

## 📄 License

本项目仅用于学习与交流，如需商用请自行补全安全、合规与授权相关内容。
```

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**说明**：该 README 基于代码映射和项目结构生成，详细描述了项目的功能、依赖、安装步骤和常见问题解决方案。如需补充具体使用示例或 API 调用细节，请参考各模块源码。