项目名称：RAG（检索增强生成）示例仓库

• 概述: 本仓库为一个轻量级的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）示例工程骨架，包含用于初始化数据/数据库、添加文档、以及执行查询的脚本。目标是作为构建基于检索的问答或文档检索服务的起点。

主要文件:

• init_db.py: 初始化数据库或向量存储（根据项目具体实现而定）。
• add_doc.py: 将文档或参考资料加入到数据存储中（例如分片、向量化并写入 collection）。
• query.py: 对已加载的文档集合执行检索与问答流程的示例脚本。
• api_query.py: 提供基于 FastAPI 的 HTTP 查询接口服务。

目录结构（简要）

• data/: 用于存放原始参考文档的目录。
  • references/: 原始参考资料（示例文档）。
• db/: 持久化存储位置（可能包含数据库文件或向量索引）。
  • collection/
    • documents/: 存放已导入的文档数据。
  • meta.json: 集合或索引的元数据文件。

环境与依赖

• Python: 建议使用 Python 3.8+。
• 依赖安装: 请确保已安装以下依赖库：

  pip install fastapi uvicorn qdrant-client sentence-transformers charset-normalizer
  

快速开始（Windows）

1. 准备数据：将 .txt 格式的文档放入 data/references/ 目录。
2. 初始化数据库：

   python init_db.py

3. 启动 API 服务：

   python api_query.py

4. 访问 API 文档：
   • Swagger UI: http://localhost:8000/docs
   • ReDoc: http://localhost:8000/redoc

API 接口

• POST /query
  • 描述：根据输入问题在文档库中检索相关内容。
  • 请求体：

    {
      "text": "你的问题内容",
      "top_k": 3  // 可选，返回结果数量（默认3，最大10）
    }

  • 响应示例：

    {
      "query": "你的问题内容",
      "results": [
        {
          "score": 0.8721,
          "text": "检索到的相关文档内容...",
          "source_file": "example.txt"
        }
      ],
      "total": 1
    }

  • curl 示例：

    curl -X 'POST' \
      'http://localhost:8000/query' \
      -H 'Content-Type: application/json' \
      -d '{
      "text": "你的问题内容",
      "top_k": 3
    }'

脚本说明（建议）

• init_db.py: 创建必要目录、初始化索引或数据库连接并写入 db/meta.json。
• add_doc.py: 支持批量导入 data/references 中的文件，建议支持文本预处理、分段、向量化后写入 db/collection/documents。
• query.py: 执行检索（例如基于向量相似度）并可选地调用生成模型来合成答案。
• api_query.py: 基于 FastAPI 提供 RESTful API 服务，允许通过 HTTP 请求进行文档查询。

数据格式与约定

• 存放在 data/references/ 的原始文档应为常见文本格式（.txt, .md, .pdf 等）。
• txt内的格式是
  • 标题：一行 第x章 标题内容
  • 正文：从第2行开始，每一行是一个段落。
• 导入后，处理结果（元数据 + 向量/片段）建议以 JSON 或一组文件存放在 db/collection/documents/ 下，meta.json 用于记录集合配置与统计信息。

常见问题（FAQ）

• Q: 没有 requirements.txt 怎么办？
  • A: 请先创建虚拟环境，然后根据脚本抛出的 ImportError 按需安装依赖，或联系仓库维护者补充依赖清单。
• Q: 想要支持更多文档格式或更改向量化方式？
  • A: 在 add_doc.py 中扩展解析器或替换嵌入/向量化模块即可。

贡献与下一步建议

• 如需将本仓库变为可复现的示例，建议：
  • 添加 requirements.txt 或 pyproject.toml 来锁定依赖。
  • 在 add_doc.py 和 query.py 中添加 CLI 帮助和更多示例参数。
  • 补充示例数据到 data/references/，并在 README.md 中提供完整的演示步骤。

联系方式

• 如需帮助或有改进建议，请在仓库中打开 Issue 或联系维护者.