在线 Demo: https://ragsys.vercel.app
项目作者: 彭世雄
说明：DocPal 是一个智能文档问答助手，让您的文档会说话。基于先进的 RAG 技术，为企业和个人提供高效的知识管理和智能问答服务。

查看 PROJECT_STRUCTURE.md 了解详细的项目文件组织结构。

DocPal 基于 RAG（Retrieval Augmented Generation）架构，让文档管理变得智能化。用户可以上传 PDF、DOCX、TXT 等文档，系统会自动解析、向量化，并构建可查询的知识库。通过友好的聊天界面提问，DocPal 结合语义检索和大语言模型能力生成精准回答，并标明答案来源，是您的智能文档伙伴。

• 文档上传与管理

• 支持多格式文档上传（PDF, DOCX, TXT）

• 自动文本解析、分块、嵌入并构建向量索引

• 显示上传历史与知识库状态

• 一键清空知识库或刷新索引

• 智能问答系统

• 类似 ChatGPT 的聊天交互

• 结合向量搜索和大语言模型生成准确答案

• 附带引用来源，增强可信度

• 前端体验优化

• 分栏式界面（上传区 + 聊天区）

• 实时反馈文档状态、Token 消耗

• 回车发送、Shift+Enter 换行支持

后端：

• FastAPI（Python 3.9+）
• LangChain：大模型应用框架
• FAISS（CPU）：向量检索
• SentenceTransformers：嵌入模型
• DeepSeek API（可替换为 OpenAI 等）
• PyMuPDF, python-docx, dotenv

前端：

• React + TypeScript + Vite
• Tailwind CSS
• @tanstack/react-query：状态管理
• lucide-react：图标库

部署与开发：

• Vercel（前端）
• Railway（后端）
• Git + VS Code + venv

• Python 3.9+
• Node.js (建议 LTS)
• Git

git clone https://github.com/yourname/enterprise-knowledge-hub.git
cd enterprise-knowledge-hub
2. 后端启动
bash
复制
编辑
cd backend
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

cp .env.example .env   # 填入 DEEPSEEK_API_KEY
python main.py
3. 前端启动
bash
复制
编辑
cd frontend
npm install
npm run dev
访问：http://localhost:3000

 API 端点简览
POST /api/upload_doc/：上传文档

GET /api/documents/：获取上传列表

POST /api/query/：发送问题并获取回答

GET /api/vector_store_size/：查看索引状态

POST /api/reset_vector_store/：清空知识库

 云部署建议
后端部署（Railway 或 Render）
使用容器部署（Docker 可选）

配置 .env 环境变量（如 DEEPSEEK_API_KEY）

持久化 index/ 与 data/ 文件夹

前端部署（Vercel）
bash
复制
编辑
npm run build
# 然后连接 Vercel 进行静态部署