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nanocode/ai-chatbot-service/QUICK_START.md
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Ubuntu 32b43f85bd a
2026-07-03 16:58:28 +08:00

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# 🚀 AI 客服系统 - 快速开始
## 目录结构
```
ai-chatbot-service/
├── app/
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py # FastAPI 主服务 (端口 8890)
│ ├── chatbot.py # LangGraph 客服逻辑
│ ├── knowledge.py # 知识库管理
│ └── config.py # 配置文件
├── static/ # 静态文件
├── templates/
│ └── index.html # 聊天界面
├── knowledge_base/ # 知识库文档
│ └── sample_faq.txt # 示例 FAQ
├── data/ # 数据库文件
├── requirements.txt
├── start.sh # 启动脚本
└── README.md
```
## 快速开始
### 1. 配置 API Key
编辑 `app/config.py`:
```python
# 方案1: 直接修改配置
LLM_API_KEY = "your-deepseek-api-key" # DeepSeek API Key
# 或者使用 OpenAI
# LLM_API_KEY = "your-openai-key"
# LLM_BASE_URL = "https://api.openai.com"
# LLM_MODEL = "gpt-3.5-turbo"
```
**或者设置环境变量(推荐):**
```bash
export DEEPSEEK_API_KEY="your-key"
export OPENAI_API_KEY="your-key" # 用于嵌入模型
```
### 2. 准备知识库
将 FAQ 文档放入 `knowledge_base/` 目录,支持格式:
- `.txt` - 文本文件
- `.md` - Markdown 文件
- `.pdf` - PDF 文件
### 3. 启动服务
```bash
# 方式1: 使用启动脚本
./start.sh
# 方式2: 手动启动
cd app
python3 main.py
```
访问: http://localhost:8890
### 4. 测试 API
```bash
# 发送消息
curl -X POST http://localhost:8890/chat \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"message": "你们的工作时间是?", "session_id": "test123"}'
# 获取历史记录
curl http://localhost:8890/history/test123
```
## 系统要求
- Python 3.9+
- 内存: 2GB+ (推荐 4GB)
- 无需 GPU
- 依赖 LLM API (DeepSeek/OpenAI)
## 端口使用
服务运行在 **8890** 端口,确保端口未被占用。
## 常见问题
**Q: 需要 API Key 吗?**
A: 只需要 DeepSeek API Key(大语言模型),嵌入模型使用免费的 HuggingFace 模型,本地 CPU 运行,无需额外 Key。
**Q: 如何添加更多知识?**
A: 将文档放入 `knowledge_base/` 目录,重启服务会自动加载。
**Q: 支持多人同时聊天吗?**
A: 支持!每个会话有独立的 session_id,互不影响。