Whaledge Copilot （后端仓库）

项目概览

欢迎界面，对话

向量数据库管理

智能课表推荐与规划

• 过滤器，支持结构化筛选和自然语言查询

• llm智能决策

• 优点（项目组织方面）

  • 使用 uv 进行项目管理
  • 使用 docker 部署rag项目
  • 使用 docker compose 部署milvus向量数据库
  • 使用jenkins进行cicd
  • 总之就是尽可能是环境配置简单了

• 优点（功能方面）

  • sse + 消息队列，rag pipeline实时推流
  • rag pipeline易于裁切，调参优化
  • 使用redis做缓存
  • 支持知识库的管理，允许进行查询、以及实时的CRUD

• 技术栈

  功能	技术
  API	fastapi
  数据模型校验	pydantic
  数据持久化 （对话、用户相关）	sqlite
  向量数据持久化 + 向量搜索	milvus
  缓存	redis

• 配置

  • 通过环境变量的配置
    • 主要是api_key
  • 通过constants的配置，位于./campus_rag/constants目录下
    • redis url, redis passwd等
  • 其他配置
    • docker.sh里面容器运行的代理配置

• 数据处理脚本只保留了NJU课程爬取部分