把智能客服
交给网页去配
基于 FastAPI + RAG 的智能客服系统。装完依赖点一下运行， 换模型、调参数、传知识库全部在管理后台完成 —— 不改配置文件，不跑初始化脚本，不重启服务。
不只是能跑，是能交给别人维护
大多数 RAG 项目绕不开「改配置 → 跑脚本 → 重启」。这个项目把这些全搬到了网页上。
15 家厂商，选中就自动填
DeepSeek、通义千问、火山方舟、智谱、Kimi、千帆、OpenAI、Claude、Gemini、Ollama… 选中厂商自动填 Base URL 和模型名，点「🔄」还能拉取你账号真正可用的模型列表。
双协议适配
OpenAI 的 /chat/completions 和 Anthropic 的 /messages 都支持，切协议自动更新地址。认证头两种都发，兼容各家网关的实现差异。
结构感知切分
识别【章节】、Markdown 标题、第X章、Q&A 对、Excel 工作表，沿语义边界切分并保留标题上下文。实测检索得分从 0.719 提升到 0.791。
三种向量库
Chroma（本地文件、零部署）、Qdrant（生产级）、Milvus（含零安装 Lite 模式）。同一套接口，页面上切换。
回答策略可选
默认严格 RAG：资料外一律拒答，每句话都能追溯到你的文档。也可以开关允许 AI 用自身知识补充回答。
组件零依赖
单文件原生 JS，免构建免打包，不引入任何第三方库。内置 Markdown 渲染和链接识别，支持文件上传和四语言切换。丢到任何页面都能跑。
11 个界面，每个都在解决一个具体问题
模型配置、RAG 设置、向量库、知识文档、聊天预览、嵌入指南……标签切换逐个看。
选厂商就自动填好
15 项厂商预设，选中后 Base URL 和默认模型自动填充，协议下拉按该厂商实际支持的协议动态生成。
- 填完 Key 点「测试连接」，直接看到模型真实回复
- 点「🔄」调厂商接口，拉取你账号能用的模型列表
- 向量模型可一键复用对话模型的 Key 和地址
- 自动探测维度并同步到向量库配置
三步跑起来，全程不碰配置文件
装依赖、点运行、网页上配好模型和知识库 —— 五分钟。
装依赖
克隆仓库，建虚拟环境，装依赖。
启动
PyCharm 右键 run.py → Run，或者命令行：
网页上配置
访问 localhost:8000/admin/，用 admin / 123456 登录
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