Tag Demo 项目

这是一个基于向量数据库的文档检索和问答系统，支持多种存储后端。

功能特性

1. 文档存储

• 向量数据库: ChromaDB (核心存储)
• 结构化存储: MySQL, MongoDB, Elasticsearch
• 本地存储: JSON/CSV 文件

2. 文档处理流程

• 文档预处理: 分块、清洗
• 向量化: 使用 sentence-transformers 模型
• 存储与索引: 向量和原始文本关联存储

3. 检索问答

• 向量检索: 相似度搜索
• 上下文构建: 原始文本拼接
• 问答生成: 调用 DeepSeek 大模型

项目结构

tagDemo/
├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py              # FastAPI 主应用
│   ├── config.py            # 配置管理
│   ├── models/              # 数据模型
│   ├── services/            # 业务逻辑
│   ├── api/                 # API 路由
│   └── utils/               # 工具函数
├── data/                    # 数据存储目录
├── docs/                    # 文档目录
├── requirements.txt         # 依赖包
└── README.md               # 项目说明

安装和运行

1. 安装依赖:

pip install -r requirements.txt

2. 配置环境变量:

cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件配置数据库连接等

3. 运行应用:

uvicorn app.main:app --reload

API 接口

• POST /api/documents/upload - 上传文档
• POST /api/documents/query - 查询问答
• GET /api/documents/list - 获取文档列表
• DELETE /api/documents/{doc_id} - 删除文档

配置说明

支持多种存储后端配置:

• ChromaDB (向量数据库)
• MySQL (关系数据库)
• MongoDB (文档数据库)
• Elasticsearch (搜索引擎)