{"repo":"lhh737/KnowledgeBase-RAG-LLM-System","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/lhh737/KnowledgeBase-RAG-LLM-System","clone":"git clone https://github.com/lhh737/KnowledgeBase-RAG-LLM-System.git","description":"基于 Streamlit、LangChain 与 Chroma 的轻量级 RAG 学习项目，支持本地知识库上传、检索增强问答与聊天式交互。","language":"Python","stars":238,"topics":["chatbot","chroma","knowledge-base","langchain","llm","rag","streamlit","dashscope","qwen"],"license":"MIT","category":"ai-agents","readme_excerpt":"KnowledgeBase-RAG-LLM-System ## 基于 Streamlit 的本地知识库上传与 RAG 问答学习项目 适合作为本地知识库问答与 RAG 检索增强的入门实践 - 在网页端上传 txt 文件，自动切分后写入 Chroma 向量库 - 在网页端以聊天形式提问，基于知识库内容进行检索增强回答（RAG） - 支持 会话历史查看，流式思维链输出 - 技术栈：Python / Streamlit / LangChain / Chroma / Embeddings / Qwen ChatModel --- ✨ 功能一览 1) 知识库更新服务（Upload） - Streamlit 页面上传文件，显示基本格式 - 自动读取文本内容 - 根据配置进行分段（RecursiveCharacterTextSplitter） - 写入 Chroma 向量库（本地持久化） - 使用 MD5 去重 ：相同内容不重复入库 2) 智能客服（RAG Chat） - Streamlit Chat UI - 显示历史消息（session state） - LangChain 链式调用： Retrieval - Prompt - LLM - Output - 支持 流式输出 - 支持 消息历史文件存储 （FileChatMessageHistory） 3) 效果预览（demo） --- - 本地知识库预存了衣物尺码推荐表、材质维护、穿衣搭配等示例内容（data见assets） - 对标电商，可按个人需求替换为自己的业务文本 --- - 支持结合历史消息进行连续问答 --- 🧩 项目结构 --- ✅ 环境准备 1) 安装依赖 - 终端运行，建议虚拟环境加载，清华镜像源加速 --- ⚙️ 配置说明 - config data.py 中包含核心配置，根据实际需要，手动修改模型配置、chunk大小... - 默认嵌入器 text-embedding-v4 及 Qwen3-max - 注意，DashScope/通义千问相关的 API Key（例如 DASHSCOPE API KEY）需要在环境变量中先行配置 --- 🚀 快速运行 1) 启动知识库上传服务 - 打开页面后上传 .txt 文件后，即可写入本地向量库。 2) 启动智能客服（RAG Chat） - 输入问题后，会先检索知识库，再结合检索内容由模型综合回答 --- 🛠 常见问题 Q1：上传文件后，聊天问答仍然像“没有检索到资料”？ 可能原因： - 上传服务和问答服务使用了不同的向量库持久化目录 - collection name 配置不一致 - 上传文件后未正确写入本地数据目录 Q2：上传文件后，回答显示较慢或没有正常输出？ 可能原因： - 文本切分参数或检索参数设置不合适，调整chunk、检索k... - 模型接口或网络请求响应较慢 - 本地向量库未正确初始化 Q3：项目运行报路径或配置错误怎么办？ 建议优先检查： - config data.py 中的模型配置、路径配置是否正确 - 本地数据目录是否存在 - API Key 是否已配置到环境变量 --- ✨ 优化方向（仅供参考） - 增加深度Rerank，提升检索结果质量，比如langchain框架中提供的EGE rerank模块 - 优化Streamlit页面交互与展示，Streamlit内置功能丰富，可按需丰富UI - 支持更多文件类型（多模态），如PDF / Markdown / Word，增加langchain插件即可轻松实现 - 思维链 - 思","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/lhh737","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/lhh737/KnowledgeBase-RAG-LLM-System/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}