wehub-resource-sync
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<!-- WEHUB_ZH_README -->
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> [!NOTE]
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> 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。
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> [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)
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> 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。
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# Knowledge_QA_RAG
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## 概述
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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)
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## Milvus 安装
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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：
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1.勾选 `适用于Linux的Windows子系统` 和 `虚拟机平台`
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2.点击 `确定` 并重新启动计算机
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3.以管理员身份打开命令提示符，输入以下命令安装 WSL：
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- 在 PowerShell 中设置 WSL 2 为默认版本：
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wsl --set-default-version 2
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```
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- 更新 WSL 内核，使用国内网络建议添加 `--web-download`：
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```
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wsl --update --web-download
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```
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安装成功后的结果如下：
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4.下载安装 Docker Desktop
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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/)
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5.验证是否安装成功：
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```
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docker --version
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docker-compose --version
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```
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6.Milvus 向量数据库安装
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- 创建 milvus 文件夹，并在该文件夹下创建多个子文件夹，如下：
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- 下载 Milvus
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进入下载页面：[https://github.com/milvus-io/milvus/releases](https://github.com/milvus-io/milvus/releases)
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选择 Milvus 版本及其对应的 yml 文件，点击下载即可，如下：
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- 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：
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- 在 milvus 文件夹中启动 cmd 命令，输入以下命令：
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```
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docker compose up -d
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docker compose ps
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docker port milvus-standalone 19530/tcp
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```
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运行结果如下：
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至此，Milvus 数据库部署成功！
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7.Attu 图形化界面安装
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下载地址：[https://github.com/zilliztech/attu/releases](https://github.com/zilliztech/attu/releases)
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选择对应的版本直接下载安装即可：
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## 环境安装
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```
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conda create --name rag-env python=3.10
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cd Knowledge_QA_RAG
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conda activate rag-env
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pip install -r requirements.txt
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```
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## 快速开始
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1.启动 Milvus 数据库
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2.启动系统服务
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python main.py
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```
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或
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```
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uvicorn server:app --reload --host 127.0.0.1 --port 8000
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3.访问页面：在浏览器中输入下面 URL 地址即可访问
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```
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http://127.0.0.1:8000/
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```
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## 项目演示示例：
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📺 [点击观看项目演示视频](https://www.bilibili.com/video/BV1a49KBqE7n/)
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