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

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✨ 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）

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• 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

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• 支持结合历史消息进行连续问答

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🧩 项目结构

KnowledgeBase-RAG-LLM-System/
├─ app_upload.py              # 知识库上传服务（Streamlit）
├─ app_chat.py                # 智能客服问答（Streamlit）
├─ knowledge_base.py          # 知识库处理：读取、切分、写库、去重
├─ rag.py                     # RAG 链组装
├─ vector_stores.py           # 向量库检索封装（持久化）
├─ file_history_store.py      # 会话历史存储
├─ config_data.py             # 模型、路径、chunk 等参数配置
├─ requirements.txt           # 项目依赖（配置环境）
└─ assets/                    # README 演示图片与示例素材文本所在

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✅ 环境准备

1) 安装依赖

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

• 终端运行，建议虚拟环境加载，清华镜像源加速

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⚙️ 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

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🚀 快速运行

1) 启动知识库上传服务

streamlit run app_upload.py

• 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）

streamlit run app_chat.py

• 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

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🛠 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

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✨ 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 -> 思维树 ？
• 单模型 -> 多模型 ？ 例如豆包的多层推理架构，多模型混合输出？
• Chroma -> FAISS ? 这里采用轻量Chroma适合个人复现，FAISS的高效检索则适配企业
• 待定...
• 总之，这是一个基础但延展性很好的RAG项目,扩展升级 -> 企业级RAG -> 功能插件 -> Agent -> AI产品

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📄 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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🙌 致谢

• Black Horse
• Streamlit
• LangChain
• Chroma / chromadb
• Aliyun Bai / qwen