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# 智能知识库问答系统
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## 项目简介
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智能知识库问答系统是一个面向企业和课程的智能问答平台，主要功能是基于自有文档进行精准应答，减少人工答疑工作量。系统采用端到端的RAG（检索增强生成）架构，结合向量数据库和稀疏索引技术，实现高效准确的知识检索和智能问答。
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## 核心功能
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- **多格式文档上传**：支持PDF、Word、TXT等多种文档格式
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- **智能知识管理**：自动解析、分词、向量化存储文档内容
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- **混合检索**：结合向量相似度和关键词匹配的混合检索策略
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- **智能问答**：基于检索结果生成准确的回答，支持多轮对话
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- **文档管理**：支持查看和删除已上传的文档
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## 技术栈
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- **后端**：Python 3.9+, Flask
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- **向量数据库**：ChromaDB
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- **稀疏索引**：Whoosh（自定义中文分词器）
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- **文本处理**：LangChain
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- **前端**：HTML5, CSS3, JavaScript
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- **开发环境**：macOS
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## 团队成员与贡献
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| 成员 | 学号 | 主要分工 |
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| 文彬龙 | 2411020224 | 核心逻辑开发、Prompt 编写 |
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| 冯俊锋 | 2411020222 | 文档撰写、测试与 Bug 修复 |
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| 赵珂皓 | 2411020217 | 前端界面设计、PPT 制作，成品汇报 |
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## 安装和使用说明
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### 1. 环境搭建
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```bash
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# 克隆仓库
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git clone http://hblu.top:3000/Python2025-CourseDesign/group-wbl.git
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# 进入项目目录
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cd group-wbl
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# 创建虚拟环境
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python3 -m venv .venv
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# 激活虚拟环境
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source .venv/bin/activate # macOS/Linux
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# 安装依赖
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pip install -e .
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### 2. 启动服务器
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```bash
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# 确保虚拟环境已激活
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source .venv/bin/activate # 如果尚未激活
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# 启动Flask服务器
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python app.py
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### 3. 访问系统
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打开浏览器，访问 `http://localhost:5000` 即可使用系统。
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## 项目结构
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├── intelligent_knowledge_base.egg-info/ # 包信息
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├── knowledge_base/ # 知识库存储目录
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│ ├── chroma.sqlite3 # ChromaDB 数据库
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│ ├── sparse_index/ # Whoosh 索引
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├── templates/ # 前端模板
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│ └── index.html # 主页面
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├── .gitignore # Git 忽略文件
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├── README.md # 项目说明
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├── app.py # Flask 应用入口
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├── knowledge_base.py # 知识库核心模块
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├── pyproject.toml # 项目配置
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└── uv.lock # 依赖锁文件
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## 注意事项
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- 首次启动系统时，会自动初始化知识库目录
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- 上传大文件时可能需要较长时间处理
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- 系统会自动为文档创建分块和索引，确保检索效率
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- 建议使用Chrome或Safari浏览器以获得最佳体验
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## 许可证
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本项目仅供课程设计使用，未经授权不得用于商业目的。 |