基于Python+RAG智能客服系统源码
一、效果预览1.1 模型配置：选厂商就自动填好 15 项厂商预设。选中厂商后 Base URL 和默认模型自动填充，协议下拉按该厂商实际 右边还有个「」按钮 —— 点它会调厂商的 /models 接口，拉取你这个账号真正能用的 Top-K、相似度阈值、切分策略都在这里。关键是那个「 预览切分效果」按钮 —— 调参数这件事，能看到结果和纯靠猜，完全是两种体验。 1.3 向量库：三选一，只显示相关字段Chroma（默认，本地文件零部署）/ Qdrant / Milvus 三选一。选中哪个就只显示它需要的 Milvus 支持 Milvus Lite：Base URI 填个 .db 文件路径就能跑，不用装 etcd 和 minio。 1.4 信息：改一次，所有站点生效名称、头像、欢迎语、联系方式。这里改完，所有已经嵌入到各个网站的组件都会同步 —— 配完不用切页面，就在后台里问。答案里的 Markdown 会正常渲染（加粗、列表、代码块）， <script> 标签 / iframe / 小程序 web-view，代码直接复制。 1.7 装到网站上是什么样嵌入代码就这么几行： <script src="https://你的域名/widget/customer-service.js?v=1"></script><script> CustomerService.init({ apiUrl: 'https://你的域名' });</script>组件是单文件、零依赖、免构建的原生 JS，19KB。不用 npm，不用打包， 四、源码获取4.1 仓库地址 https://github.com/vfaner/intelligent-customer-service MIT 协议，可自由商用、二次开发。 4.2 三步跑起来① 装依赖 git clone https://github.com/vfaner/intelligent-customer-service.gitcd intelligent-customer-service/backendpython3 -m venv .venvsource .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activatepip install -r requirements.txt ② 启动 PyCharm 用户：右键 backend/run.py → Run 命令行： python run.py③ 打开管理后台配置 浏览器访问 http://localhost:8000/admin/ [td]顺序做什么顶部若有横幅 → 点「 一键初始化」「模型配置」→ 选厂商 → 填 API Key → 「 测试连接」→「 保存」同页「 向量模型」→「⬆︎ 复用对话模型的 Key/URL」→「 测试并探测维度」「知识文档」→ 拖入 txt/md/docx/xlsx/pdf → 自动解析入库「聊天预览」→ 直接提问验证全程不需要编辑任何文件。 4.3 环境要求[td]项目要求Python3.11+（已在 3.14.5 上验证）数据库SQLite（默认，零配置）或 MySQL向量库Chroma（默认，零部署）/ Qdrant / Milvus模型任意一个厂商的 API KeyNode.js仅跑前端自检时需要，运行项目不需要文档[td]文档内容README.md中文总览、页面导览、配置项参考、FAQREADME.en.mdEnglish versiondocs/API.md24 个接口的详细说明docs/DEPLOYMENT.md服务器部署完整步骤docs/EMBED_GUIDE.md嵌入网站/小程序/桌面端 |
