/README.md

<!-- WEHUB_ZH_README -->
> [!NOTE]
> 本文档由 WeHub 基于上游 README 翻译整理，属于社区翻译，非官方中文文档。  
> [English](./README.en.md) · [原始项目](https://github.com/AI-Meet/Knowledge_QA_RAG) · [上游 README](https://github.com/AI-Meet/Knowledge_QA_RAG/blob/HEAD/README.md)  
> 原作者、版权与许可证归属以原始项目及本仓库 LICENSE 文件为准。

# Knowledge_QA_RAG

## 概述
本系统是一种基于 RAG 的知识库问答系统简单示例，采用前后端分离的架构设计，融合了多种技术和方法。具体详情可参考：[https://blog.csdn.net/weixin_47936614/article/details/143932997](https://blog.csdn.net/weixin_47936614/article/details/143932997)

## Milvus 安装
本系统是在 Windows 11 上进行部署和运行的，关于 Milvus 向量数据库的安装和启动可以参考以下步骤：

1.勾选 `适用于Linux的Windows子系统` 和 `虚拟机平台` 

![09afdd4c8869124fd606715f57cae4cb](https://github.com/user-attachments/assets/67c0e85d-cdbc-4a9e-b724-df3f4ea1799a)


2.点击 `确定` 并重新启动计算机

3.以管理员身份打开命令提示符，输入以下命令安装 WSL：
- 在 PowerShell 中设置 WSL 2 为默认版本： 
```
wsl --set-default-version 2
```
- 更新 WSL 内核，使用国内网络建议添加 `--web-download`： 
```
wsl --update --web-download
```
安装成功后的结果如下：

![abe944eb639649fae89175ed09af9fdd](https://github.com/user-attachments/assets/74fc0c97-cf3c-47c6-b3a2-240ba97a44ff)

4.下载安装 Docker Desktop
进入官网下载对应的版本安装即可，官网链接：[https://www.docker.com/products/docker-desktop/](https://www.docker.com/products/docker-desktop/)

5.验证是否安装成功：
```
docker --version
docker-compose --version
```

![a263610663c19d4046f28773a1126369](https://github.com/user-attachments/assets/1f8e801b-b2db-4644-83d7-5da10f4e5764)

6.Milvus 向量数据库安装
- 创建 milvus 文件夹，并在该文件夹下创建多个子文件夹，如下：

![image](https://github.com/user-attachments/assets/27599318-2a9a-4358-a1ec-226ca8363921)

- 下载 Milvus
进入下载页面：[https://github.com/milvus-io/milvus/releases](https://github.com/milvus-io/milvus/releases)
选择 Milvus 版本及其对应的 yml 文件，点击下载即可，如下：

![image](https://github.com/user-attachments/assets/5b8804ca-5c6b-4102-82ac-d47eee31c77b)

- 将下载好的 `milvus-standalone-docker-compose.yml` 重命名为 `docker-compose.yml` ，并放入 milvus 文件中，如下：

![bf7215948670e96f9b50f90a67463950](https://github.com/user-attachments/assets/177d4889-49ff-4af4-8515-7722dc65a504)

- 在 milvus 文件夹中启动 cmd 命令，输入以下命令：
```
docker compose up -d
docker compose ps
docker port milvus-standalone 19530/tcp
```
运行结果如下：

![694be819cd99abc328136139f2e8e8d2](https://github.com/user-attachments/assets/2506153f-9625-42dd-b09c-db01e5ded5d6)

![1a3086ad4519524717991dffa47cce29](https://github.com/user-attachments/assets/a8e9a22c-2b1c-4c95-9e15-fe8d6cb0c3ee)

至此，Milvus 数据库部署成功！

7.Attu 图形化界面安装
下载地址：[https://github.com/zilliztech/attu/releases](https://github.com/zilliztech/attu/releases)
选择对应的版本直接下载安装即可：

![image](https://github.com/user-attachments/assets/b4e96c46-e5e8-42e0-aae9-670008d3ff53)

## 环境安装
```
conda create --name rag-env python=3.10
cd Knowledge_QA_RAG
conda activate rag-env
pip install -r requirements.txt
```
## 快速开始
1.启动 Milvus 数据库

![image](https://github.com/user-attachments/assets/4d2a37ad-3f74-4b72-969c-685c6b023e96)

2.启动系统服务
```
python main.py
```
或
```
uvicorn server:app --reload --host 127.0.0.1 --port 8000
```

3.访问页面：在浏览器中输入下面 URL 地址即可访问
```
http://127.0.0.1:8000/
```

## 项目演示示例：
📺 [点击观看项目演示视频](https://www.bilibili.com/video/BV1a49KBqE7n/)