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