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1. 各模块简介
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gc-qa-rag-etl
用于知识库数据的采集、处理和向量化（ETL 流程），支持多种数据源和嵌入模型。 -
gc-qa-rag-server
基于 FastAPI 的后端服务，提供语义检索、问答、推理等 API，集成向量数据库（Qdrant）和关系数据库（MySQL）。 -
gc-qa-rag-frontend
前端界面，基于 React + Ant Design，提供智能问答、搜索等功能。
2. 环境准备
通用要求
- 推荐操作系统：Windows 10/11 或 Linux
- 推荐 IDE：Visual Studio Code
依赖工具
- Python 3.13
- Node.js 18+、pnpm
- PDM（Python 包管理工具）
- Docker（可选，推荐用于生产部署）
- MySQL 8+
- Qdrant
3. 部署步骤
3.1 gc-qa-rag-etl
安装依赖
# 进入目录
cd sources/gc-qa-rag-etl
# 安装依赖
pdm install
配置环境
- 修改
.config.development.json或.config.production.json，填写 LLM、Embedding、Qdrant 等服务的 API Key 和地址。
运行 ETL 流程
# 转换通用文档到文本文件
pdm run das
# 生成QA对并构建向量
pdm run etl
# 发布向量到知识库
pdm run ved
3.2 gc-qa-rag-server
安装依赖
cd sources/gc-qa-rag-server
pdm install
配置环境
- 修改
.config.development.json或.config.production.json，配置数据库、Qdrant、LLM 等信息。
启动服务
# 开发模式
pdm run dev
# 生产模式
pdm run start
- 访问地址：
http://localhost:8000
Docker 部署
docker build -t rag-server .
docker run -p 8000:8000 rag-server
一键部署（推荐）
在 sources/gc-qa-rag-server/deploy 目录下有 docker-compose.yml，可一键启动 MySQL、Qdrant、Server、Frontend：
cd sources/gc-qa-rag-server/deploy
docker compose up -d
3.3 gc-qa-rag-frontend
安装依赖
cd sources/gc-qa-rag-frontend
pnpm install
本地开发
pnpm run dev
构建生产包
pnpm run build
Docker 部署
docker build -t rag-frontend .
docker run -p 80:80 rag-frontend
4. 常见问题与解决办法
- 端口冲突：确保 8000（后端）、80（前端）、3306（MySQL）、6333（Qdrant）未被占用。
- 依赖安装失败：检查 Python、Node.js、PDM、pnpm 版本，建议使用官方推荐版本。
- 数据库连接失败：确认 MySQL/Qdrant 配置正确，容器网络互通。
- API Key 未配置：请在配置文件中填写正确的 LLM/Embedding 服务密钥。
如需详细参数说明或遇到其他问题，请查阅各模块的 README.md 。