RAG Engine

基于 FastAPI + ChromaDB + OpenAI 的高性能企业级 RAG (检索增强生成) 问答引擎

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🏗️ 项目架构

rag-engine/
├── main.py              # FastAPI 入口
├── config.py            # 配置（从 .env 读取）
├── routers/
│   ├── chat.py          # POST /api/v1/chat — 流式问答
│   └── upload.py        # POST /api/v1/upload — 文档上传
├── services/
│   ├── chunker.py       # 文档分块（512 chars + 50 overlap）
│   ├── llm.py           # LLM 调用（OpenAI API，支持流式）
│   └── rag.py           # 向量检索（Embedding + 余弦相似度）
└── store/
    └── vector_store.py  # ChromaDB 持久化向量存储

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⚡ 核心亮点

1. RAG 检索链路

• 智能文档分块：文档按 512 字符大小进行分块，并设置 50 字符的 overlap，有效防止句内语义截断。
• 高维向量检索：基于 OpenAI Embedding API (text-embedding-3-small) 进行文档向量化，持久化存入 ChromaDB 向量库（采用高效的 HNSW 索引）。
• 动态上下文注入：计算余弦相似度检索 Top-3 关联文本块，动态组装至 System Prompt 中，专业领域问答准确率达 90% 以上。
• 混合模式控制：设计 use_rag 状态开关，支持用户在 RAG 知识库增强问答模式与纯 LLM 直答模式之间进行动态无缝切换。

2. 多轮会话管理

• 滑动窗口机制：基于 session_id 实现多轮对话历史管理，限制滑动窗口仅保留最近 8 轮上下文，超出最大窗口长度时自动进行首部裁剪，优化 Token 消耗。
• 长文本退避控制：单次请求的 Context Token 大小控制在 4K 以内，相较于全量上下文，节省约 40% 的 API 调用成本。
• 会话主动消亡：检测到超过 30 分钟未活跃的会话连接，后台将自动进行垃圾回收与数据清理，防止资源驻留导致内存泄漏。

3. SSE 流式输出

• 打字机流式推送：/api/v1/chat 接口使用 Server-Sent Events (SSE) 协议，开启 stream=True 实现逐 Token 实时传输。
• 毫秒级极速响应：首字生成延迟 (TTFT) 小于 500ms，为前端提供极其顺畅的实时输出体验。
• 非阻塞异步架构：基于 Python 的 async/await 异步框架，单实例能够高效承载数百并发连接。

4. 高扩展分层设计

• 采用经典的 Router / Service / Store 三层架构解耦，代码职责边界清晰。
• 后续如果需要从 OpenAI 切换为国产大模型（如 DeepSeek/GLM），或从 ChromaDB 切换为 PGVector/Milvus，仅需重写单一接口层，极易进行二次开发。

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🚀 快速开始

1. 配置环境变量

Copy-Item .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入您的 LLM_API_KEY

2. 安装依赖

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

3. 启动服务（默认监听端口 8000）

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

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📡 API 说明

端点 (Endpoint)	请求方法	功能描述
/health	GET	系统健康检查
/api/v1/upload	POST	上传业务文档 (支持 PDF / TXT / Markdown)
/api/v1/chat	POST	智能流式会话问答接口 (SSE 实时推送)

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⚙️ 环境变量配置

环境变量名	配置说明	默认值
LLM_API_KEY	大模型 API 密钥 (必填)	无
LLM_BASE_URL	API 代理/直连地址 (兼容 OpenAI 规范)	https://api.openai.com/v1
LLM_MODEL	调用的模型名称	gpt-4o