🤖 智能文档问答系统

基于大模型的Agent+RAG应用，支持多种文档格式的智能问答。

✨ 特性

• 📄 支持多种文档格式（PDF、Word、TXT）
• 🔍 智能文档检索和问答
• 💬 对话记忆功能
• 🎨 美观的Web界面
• 🚀 RESTful API接口
• 🐳 Docker容器化部署
• 🧪 完整的测试覆盖
• 🌍 多语言嵌入模型支持

📋 系统要求

• Python 3.9+
• DeepSeek API Key
• 8GB+ RAM推荐

🚀 快速开始

1. 克隆项目

git clone https://github.com/wanglin90/intelligent_qa_system.git
cd intelligent_qa_system

2. 创建虚拟环境（推荐）

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 或 venv\Scripts\activate  # Windows

3. 安装依赖

# 后端依赖
pip install -r requirements.txt

# 前端依赖
pip install -r frontend/requirements.txt

4. 配置环境变量

cp .env.example .env
# 编辑.env文件，填入你的DeepSeek API Key
# DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here

5. 启动后端服务

python -m app.main

6. 启动前端界面

python frontend/flask_app.py

7. 访问应用：

• 前端界面：http://localhost:5000
• 后端API：http://localhost:8000

🐳 Docker部署（推荐生产）

# 确保安装了Docker和Docker Compose
docker --version
docker-compose --version

# 复制并编辑环境变量
cp .env.example .env
# 编辑.env文件，填入DeepSeek API Key

# 构建并启动所有服务
docker-compose up -d

# 查看运行状态
docker-compose ps

# 查看日志
docker-compose logs -f

# 停止服务
docker-compose down

Docker部署访问地址：

• 前端界面：http://localhost:5000
• 后端API：http://localhost:8000

📚 API文档

启动服务后访问：

• API文档：http://localhost:8000/docs
• ReDoc文档：http://localhost:8000/redoc

🧪 运行测试

pytest tests/ -v

📁 项目结构

intelligent_qa_system/
├── app/                    # 后端应用
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py            # 应用入口
│   ├── config.py          # 配置管理
│   ├── api/               # API路由
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── endpoints.py   # API端点定义
│   ├── models/            # 数据模型
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── schemas.py     # Pydantic模型
│   ├── services/          # 业务逻辑
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── document_processor.py  # 文档处理服务
│   │   ├── vector_store.py       # 向量存储服务
│   │   └── rag_agent.py         # RAG智能体
│   └── utils/             # 工具函数
│       ├── __init__.py
│       └── helpers.py
├── frontend/              # 前端界面
│   ├── flask_app.py       # Flask应用
│   ├── templates/         # HTML模板
│   │   ├── base.html
│   │   ├── chat.html
│   │   ├── manage.html
│   │   └── upload.html
│   └── requirements.txt   # 前端依赖
├── tests/                 # 测试代码
│   ├── __init__.py
│   ├── test_document_processor.py
│   ├── test_rag_agent.py
│   └── test_vector_store.py
├── Dockerfile             # 后端Docker文件
├── Dockerfile.frontend    # 前端Docker文件
├── docker-compose.yml     # 服务编排配置
├── .dockerignore         # Docker构建忽略文件
├── .env.example          # 环境变量模板
├── .gitignore           # Git忽略文件
├── requirements.txt      # 后端依赖
└── README.md            # 项目说明

🔧 主要配置

配置文件：app/config.py

主要参数：

• DEEPSEEK_API_KEY: DeepSeek API密钥
• DEEPSEEK_MODEL: DeepSeek模型名称（默认：deepseek-chat）
• CHUNK_SIZE: 文档分块大小（默认：350）
• CHUNK_OVERLAP: 文档分块重叠大小（默认：50）
• SIMILARITY_THRESHOLD: 相似度阈值（默认：0.7）
• MAX_RETRIEVED_DOCS: 最大检索文档数（默认：5）
• MAX_FILE_SIZE: 最大文件大小（默认：10MB）
• CHROMA_DB_PATH: ChromaDB数据库路径（默认：./chroma_db）

📝 使用说明

1. 上传文档：支持PDF、Word、TXT格式
2. 提问：输入问题，系统会基于上传的文档回答
3. 查看来源：每个回答都会显示引用的文档来源
4. 管理文档：可以查看和清空已上传的文档

🔍 技术栈

• 后端: FastAPI, LangChain, ChromaDB
• 前端: Flask
• AI模型: DeepSeek
• 向量数据库: ChromaDB
• 部署: Docker, Docker Compose

🤝 贡献指南

1. Fork项目
2. 创建功能分支
3. 提交更改
4. 发起Pull Request

📄 许可证

GNU GENERAL PUBLIC LICENSE

🆘 问题反馈

如有问题请提交Issue或联系维护者。