智能知识库问答系统

项目简介

智能知识库问答系统是一个面向企业和课程的智能问答平台，主要功能是基于自有文档进行精准应答，减少人工答疑工作量。系统采用端到端的RAG（检索增强生成）架构，结合向量数据库和稀疏索引技术，实现高效准确的知识检索和智能问答。

核心功能

• 多格式文档上传：支持PDF、Word、TXT等多种文档格式
• 智能知识管理：自动解析、分词、向量化存储文档内容
• 混合检索：结合向量相似度和关键词匹配的混合检索策略
• 智能问答：基于检索结果生成准确的回答，支持多轮对话
• 文档管理：支持查看和删除已上传的文档

技术栈

• 后端：Python 3.9+, Flask
• 向量数据库：ChromaDB
• 稀疏索引：Whoosh（自定义中文分词器）
• 文本处理：LangChain
• 前端：HTML5, CSS3, JavaScript
• 开发环境：macOS

团队成员与贡献

成员	学号	主要分工
文彬龙	2411020224	核心逻辑开发、Prompt 编写
冯俊锋	2411020222	文档撰写、测试与 Bug 修复
赵珂皓	2411020217	前端界面设计、PPT 制作，成品汇报

安装和使用说明

1. 环境搭建

# 克隆仓库
git clone http://hblu.top:3000/Python2025-CourseDesign/group-wbl.git

# 进入项目目录
cd group-wbl

# 创建虚拟环境
python3 -m venv .venv

# 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux

# 安装依赖
pip install -e .

2. 启动服务器

# 确保虚拟环境已激活
source .venv/bin/activate  # 如果尚未激活

# 启动Flask服务器
python app.py

3. 访问系统

打开浏览器，访问 http://localhost:5000 即可使用系统。

项目结构

├── intelligent_knowledge_base.egg-info/  # 包信息
├── knowledge_base/                        # 知识库存储目录
│   ├── chroma.sqlite3                    # ChromaDB 数据库
│   ├── sparse_index/                     # Whoosh 索引
├── templates/                            # 前端模板
│   └── index.html                        # 主页面
├── .gitignore                            # Git 忽略文件
├── README.md                             # 项目说明
├── app.py                                # Flask 应用入口
├── knowledge_base.py                     # 知识库核心模块
├── pyproject.toml                        # 项目配置
└── uv.lock                               # 依赖锁文件

注意事项

• 首次启动系统时，会自动初始化知识库目录
• 上传大文件时可能需要较长时间处理
• 系统会自动为文档创建分块和索引，确保检索效率
• 建议使用Chrome或Safari浏览器以获得最佳体验

开发心得

选题思考：为什么做这个？解决了谁的痛苦？

在确定项目方向时，我们观察到企业和教育机构面临一个普遍问题：大量的文档资料难以有效管理和利用，用户需要花费大量时间查找信息，而客服和教师则需要重复回答类似问题。基于此，我们决定开发智能知识库问答系统，旨在通过自动化和智能化手段解决这一痛点。

这个系统主要解决了三类用户的痛苦：首先是企业员工和学生，他们可以通过自然语言提问快速获取准确信息，无需在海量文档中手动检索；其次是客服人员和教师，系统可以自动处理常见问题，减轻他们的工作负担，让他们能够专注于更复杂的任务；最后是企业管理者和教育机构，系统可以帮助他们更好地管理和利用组织知识，提高整体运营效率。

AI 协作体验：

第一次用 AI 写代码的感觉

第一次使用AI辅助写代码时，我们既兴奋又紧张。兴奋的是终于可以体验AI带来的效率提升，紧张的是担心AI生成的代码质量和可靠性。当我们输入第一个Prompt后，AI迅速返回了完整的代码片段，这让我们感到非常惊讶。虽然代码需要一些调整和优化，但整体结构和逻辑已经相当完善，大大减少了我们的编码时间。

随着使用的深入，我们发现AI不仅可以生成代码，还可以解释代码逻辑、提供最佳实践建议，甚至帮助调试错误。这种交互式的开发体验让我们对AI辅助编程的潜力有了全新的认识。

哪个 Prompt 让你直呼"牛逼"？

最让我们印象深刻的Prompt是用于实现混合检索功能的指令。我们只需描述系统需要结合向量相似度和关键词匹配，并说明具体的权重计算方法，AI就生成了完整的实现代码，包括ChromaDB查询、Whoosh索引搜索以及结果融合的逻辑。更令人惊讶的是，AI还考虑到了性能优化，建议我们使用批处理方式减少数据库查询次数，这与我们后来的优化思路完全一致。

另一个让我们直呼"牛逼"的Prompt是用于修复Whoosh中文分词器的问题。当我们遇到"Token object has no attribute 'pos'"错误时，AI不仅准确诊断了问题所在，还提供了完整的解决方案，包括修改ChineseTokenizer类的实现，添加pos属性的追踪和赋值。

哪个 Prompt 让你想砸键盘？

然而，AI并不是万能的。有一次，我们尝试让AI生成前端界面的CSS代码。但AI生成的代码存在多个问题：布局错乱、响应式设计失效、颜色方案不符合要求。我们多次调整Prompt，尝试提供更详细的设计规范，但效果仍然不理想。最终，我们不得不手动编写CSS代码，这让我们一度想要砸键盘。

还有一次，我们让AI帮助优化文档上传和处理的性能，AI建议使用多线程处理，但没有考虑到我们的向量数据库和稀疏索引不支持并发写入。这导致系统在测试时出现了数据不一致的问题，我们花了大量时间才找到并修复这个问题。

自我反思：AI 时代，我作为程序员的核心竞争力到底是什么？

通过这次项目开发，我们对AI时代程序员的核心竞争力有了更深刻的认识：

1. 问题分析与抽象能力：AI可以生成代码，但无法替代人类对复杂问题的分析和抽象能力。程序员需要能够将业务需求转化为清晰的技术方案，这是AI难以做到的。

2. 系统架构设计能力：构建一个可扩展、可维护的系统架构需要丰富的经验和全局视野，这是AI目前无法超越人类的领域。

3. 调试与问题定位能力：当系统出现问题时，程序员需要通过逻辑推理和经验积累快速定位问题根源，而AI往往只能提供基于表面症状的解决方案。

4. 创造力与创新思维：AI基于现有知识生成内容，而真正的创新需要超越现有边界的思维能力，这是人类独有的优势。

5. 领域专业知识：对特定行业和业务领域的深入理解是AI无法快速获取的，这使得程序员在开发垂直领域应用时具有独特优势。

6. AI工具的有效利用能力：未来的程序员需要掌握如何与AI协作，包括如何编写有效的Prompt、如何评估和优化AI生成的代码，以及如何将AI工具融入开发流程。

总之，AI时代的程序员应该将AI视为强大的助手，而不是竞争对手。通过与AI的有效协作，我们可以专注于更有创造性和挑战性的任务，提升自身的核心竞争力。