这是一个基于 FastAPI 和 Vue3 的文档问答系统，支持文档上传、管理和智能问答功能，使用 Milvus 向量数据库进行文档存储和检索。
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├── backend/ # 后端代码
│ ├── api/ # API路由
│ │ ├── documents.py # 文档管理接口
│ │ ├── rag.py # RAG检索接口
│ │ └── conversations.py # 对话历史接口
│ ├── service/ # 业务服务
│ │ ├── document_service.py # 文档处理服务
│ │ ├── milvus_service.py # Milvus向量库服务
│ │ ├── rag_service.py # RAG检索服务
│ │ ├── llm_service.py # 大语言模型服务
│ │ ├── conversation_service.py # 对话历史服务
│ │ └── config.py # 系统配置
│ ├── utils/ # 工具函数
│ ├── db/ # 数据库相关
│ ├── model_weight/ # 本地模型权重
│ ├── uploads/ # 上传文件存储目录
│ ├── milvus/ # Milvus相关配置
│ ├── main.py # 主应用入口
│ ├── run.py # 启动脚本
│ └── requirements.txt # 依赖项
├── frontend/ # 前端代码
│ ├── src/ # 源代码
│ │ ├── components/ # 组件
│ │ │ ├── Chat.vue # 聊天组件
│ │ │ └── DocumentManagement.vue # 文档管理组件
│ │ ├── views/ # 视图
│ │ ├── assets/ # 静态资源
│ │ ├── App.vue # 主应用组件
│ │ └── main.js # 入口文件
│ ├── index.html # HTML入口
│ ├── package.json # 依赖项
│ └── vite.config.js # Vite配置
├── docker/ # Docker配置
│ ├── docker-compose.yml # Docker组合配置
│ └── init-scripts/ # 初始化脚本
├── start.sh # 项目启动脚本
└── README.md # 项目说明
- FastAPI: 高性能 Web 框架，用于构建 API 接口
- LangChain: 大语言模型应用框架，用于构建 RAG 应用
- Milvus: 开源向量数据库，用于高效向量检索
- PyPDF/docx2txt: 文档解析库，支持多种格式的文档解析
- PostgreSQL: 关系型数据库，用于存储对话历史和文档元数据
- BGE 模型: 用于文本向量化和相关性重排序
- Vue 3: 渐进式 JavaScript 框架
- Element Plus: UI 组件库
- Axios: HTTP 客户端
- 文档上传与管理：支持 PDF、TXT、DOCX 格式文档的上传、查看和删除
- 文档向量化：自动解析文档内容并存储到 Milvus 向量数据库
- 智能问答：基于 RAG(检索增强生成)技术的文档智能问答
- 混合检索技术：结合语义检索和关键词检索的混合检索策略，提高检索精度和召回率
- 对话历史：保存与文档的交互对话历史
- 问题优化：支持问题重写扩展和相关性判断，提高检索质量
- 检索结果重排：使用 BGE-Reranker 优化检索结果相关性
Step1：使用 Docker Compose 启动 PostgreSQL 数据库：
cd docker
docker-compose up -d这将启动以下服务：
- PostgreSQL: 存储对话历史和文档元数据
- pgAdmin: 数据库管理工具(可选)，访问地址为 http://localhost:5050
Step2：安装基础中间件
// 安装Redis
$ docker pull redis:6.2.12
$ docker run --name redis -p 6379:6379 -d redis:6.2.12 --requirepass "52497Vr62K94qeksg82679o22kr774ee" --appendonly yes
// 安装Milvus
$ mkdir milvus && cd milvus
$ curl -sfL https://raw.githubusercontent.com/milvus-io/milvus/master/scripts/standalone_embed.sh -o standalone_embed.sh
$ ./standalone_embed.sh start
// 建议打开Milvus的账号验证
$ docker exec -it milvus-standalone /bin/bash
$ apt-get update && apt-get install vim -y
$ vim /milvus/configs/milvus.yaml // 将authorizationEnabled参数改为true
$ exit
$ docker restart milvus-standalone
$ cd script
$ python3 milvus_password.pyStep3：下载所需模型
$ mkdir model_weight
$ cd script
$ python3 download_models.py使用项目根目录的start.sh脚本一键启动整个应用：
chmod +x start.sh # 添加执行权限
./start.sh系统启动后：
- 后端 API: http://localhost:8080
- 前端界面: http://localhost:3000
- 在"文档管理"页面，您可以上传、查看和删除文档
- 上传文档后，系统会自动解析文档内容并存储到向量数据库
- 在"开启对话"页面，您可以与上传的文档进行问答交互
- 系统会保存对话历史，您可以查看历史对话内容
- 安装 Docker
- 安装 Docker Compose
- 克隆代码仓库
git clone <仓库地址>
cd VanillaRAGPlus- 运行部署脚本
./start-docker.sh或者手动执行以下命令：
# 创建必要的目录
mkdir -p docker/nginx
mkdir -p docker/init-scripts
mkdir -p backend/uploads
mkdir -p backend/logs
# 启动服务
cd docker
docker-compose up -d- 访问系统
- 前端界面：http://localhost:3000
- 后端 API：http://localhost:8080
- 停止服务
cd docker
docker-compose down- Python 3.12+
- Node.js 18+
- 安装 Conda 或其他虚拟环境管理工具
- 克隆代码仓库
git clone <仓库地址>
cd VanillaRAGPlus- 使用启动脚本
./start.sh本项目使用以下 Docker 容器：
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API 容器：
- 运行后端 FastAPI 服务
- 暴露端口：8080
-
Web 容器：
- 开发环境：运行 Vue.js 开发服务器
- 生产环境：Nginx 服务静态文件
- 暴露端口：3000 (开发) / 80 (生产)
-
PostgreSQL 容器：
- 存储系统元数据
- 暴露端口：5433 (宿主机) -> 5432 (容器内)
-
Redis 容器：
- 用于缓存
- 暴露端口：6379
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Milvus 容器：
- 向量数据库
- 暴露端口：19530, 9091
对于生产环境部署，推荐以下配置：
- 修改 docker-compose.yml，将 web 服务的构建目标改为 production：
web:
build:
context: ..
dockerfile: docker/web.Dockerfile
target: production # 改为 production-
添加 HTTPS 支持：
- 在 Nginx 配置中添加 SSL 证书
- 使用反向代理如 Traefik 或 Nginx Proxy Manager
-
添加环境变量文件 .env，设置敏感配置：
- 数据库密码
- API 密钥
- 其他配置
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容器无法启动
- 检查端口是否被占用
- 查看日志：
docker-compose logs -f [服务名]
-
前端无法连接后端
- 检查 VITE_API_URL 环境变量是否正确设置
- 检查后端容器是否正常运行
-
数据库连接失败
- 检查 DATABASE_URL 环境变量
- 确认 PostgreSQL 容器健康状态