基于 RAG（检索增强生成）+ ReAct 智能体的全栈 AI 客服系统，支持知识库问答、联网搜索、网页抓取、价格计算、流式输出、Docker 一键部署。
- ReAct 智能体架构：基于 LangGraph 的 ReAct 循环，智能体自主决策调用工具（知识库/搜索/价格计算），无需硬编码路由
- MCP 工具接入：通过 MCP 协议接入 DuckDuckGo 搜索（联网实时信息）和 fetch（网页抓取），扩展智能体能力边界
- 混合检索：BM25（jieba 中文分词）+ Chroma 向量检索，混合排序提升召回质量
- Redis 短期记忆：最近 10 条对话缓存到 Redis（TTL 3600s），加速上下文加载
- Docker 一键部署：docker-compose 编排后端 + Redis + Nginx + 前端，开箱即用
- 流式输出 + 跳动点动画：SSE 流式推送，前端三个跳动点指示"正在生成"
- 来源引用：AI 回答时展示参考来源，支持开关控制
- 完整会话管理：会话列表、右键菜单（重命名/置顶/删除）、多轮对话
- FastAPI：Web 框架
- LangChain + LangGraph：智能体编排，ReAct 循环 + 流式输出 + 查询改写
- Chroma：向量数据库
- SQLite：会话历史和文档存储
- Redis：短期记忆缓存（最近 10 条对话，TTL 3600s）
- DeepSeek：大语言模型
- SiliconFlow：Embedding 服务（BAAI/bge-m3）
- MCP：Model Context Protocol，接入 DuckDuckGo 搜索和网页抓取
- jieba + BM25：中文分词 + 关键词检索，与向量检索混合排序
- Vue 3 + TypeScript + Vite
- Pinia：状态管理
- Element Plus：UI 组件库
- markdown-it：Markdown 渲染
- Nginx：静态文件托管 + API 反向代理
- Docker + docker-compose：一键编排后端、Redis、Nginx、前端
- 代理配置：容器内走加速器代理，访问 DuckDuckGo 等被墙服务
- 流式问答（打字机效果 + 跳动点动画）
- 来源引用卡片（展示参考文档）
- 会话列表管理
- 右键菜单（重命名/置顶/删除会话）
- 点赞/点踩反馈
- 多轮对话（查询改写补全上下文）
- query_knowledge_base：查询店内知识库（服务/价格/套餐/养护知识）
- calculate_price：精确价格计算（结构化数据，非向量检索）
- search：DuckDuckGo 联网搜索（实时信息/最新新闻/市场价对比）
- fetch：抓取指定网页内容（文章/文档/网站信息）
- 知识库文档管理（增删改查）
- 文件上传（PDF/Word/TXT）
- 自动切分和向量化
# 克隆项目
git clone https://github.com/zhyzhy1122/zhyyy.git
cd zhyyy
# 配置 API Key
cp config.example.json config.json
# 编辑 config.json，填入 DeepSeek 和 SiliconFlow API Key
# 启动所有服务
docker-compose up -d访问 http://localhost:8080 即可使用。
注意： 如果需要 DuckDuckGo 搜索功能，需要在 docker-compose.yml 配置加速器代理（HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY）。
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/zhyzhy1122/zhyyy.git
cd zhyyy
# 2. 后端配置
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate # Windows
# source .venv/bin/activate # Linux/Mac
pip install -r requirements.txt
# 配置 API Key
cp config.example.json config.json
# 编辑 config.json，填入 API Key
# 3. 启动 Redis（Docker）
docker run -d --name pet_redis -p 6379:6379 redis:7-alpine
# 4. 启动后端
python main.py
# 后端运行在 http://localhost:8000
# 5. 启动前端（开发模式）
cd frontend
npm install
npm run dev
# 前端运行在 http://localhost:5173.
├── main.py # FastAPI 入口
├── services/ # 后端服务层
│ ├── agent_service.py # LangGraph ReAct 智能体
│ ├── rag_service.py # RAG 检索服务
│ ├── vectorstore_service.py # 混合检索（BM25 + 向量）
│ ├── mcp_service.py # MCP 工具桥接（DuckDuckGo 搜索、网页抓取）
│ ├── redis_service.py # Redis 短期记忆缓存
│ ├── price_tool.py # 价格计算工具（结构化数据）
│ ├── database.py # SQLite 数据库
│ └── file_parser.py # 文件解析（PDF/Word/TXT）
├── frontend/ # Vue 3 前端
│ ├── src/
│ │ ├── api/ # API 调用
│ │ ├── stores/ # Pinia 状态管理
│ │ ├── components/ # 组件（MessageBubble 跳动点动画）
│ │ └── views/ # 页面
│ └── package.json
├── Dockerfile # 后端 Docker 镜像
├── docker-compose.yml # Docker 编排（后端 + Redis + Nginx + 前端）
├── nginx.conf # Nginx 配置（静态托管 + API 代理）
├── config.json # API Key 配置（不提交）
└── config.example.json # 配置模板
POST /ask/stream：流式问答（SSE）GET /api/sessions：会话列表GET /api/sessions/{id}/messages：会话消息PUT /api/sessions/{id}：重命名会话DELETE /api/sessions/{id}：删除会话PUT /api/sessions/{id}/pin：置顶/取消置顶POST /api/feedback：点赞/点踩
GET /documents：文档列表POST /documents：新增文档POST /documents/upload：上传文件PUT /documents/{id}：修改文档DELETE /documents/{id}：删除文档
用户提问 → agent_node（LLM 思考）→ 是否调用工具？
├─ 是 → execute_tools → 回到 agent_node（循环）
└─ 否 → END（输出最终回答）
智能体根据用户问题自主决策调用哪个工具，无需硬编码路由。例如：
- "猫咪深度洗护多少钱？" → 调用
query_knowledge_base+calculate_price - "今天新闻有什么？" → 调用
search→ 可能再调fetch抓取具体网页 - "这个价格和市场价比怎么样？" → 调用
search（网络）+query_knowledge_base（店内）
通过 mcp_service.py 桥接 MCP 协议，将 DuckDuckGo 搜索和网页抓取工具转为 LangChain StructuredTool，注册到智能体的 TOOL_MAP。
- DuckDuckGo：免费、无需 API Key，但国内需加速器
- fetch：抓取指定 URL 的网页内容
BM25（jieba 中文分词）+ Chroma 向量检索，通过 EnsembleRetriever 混合排序，提升中文场景召回质量。
- 2026-08-20：接入 DuckDuckGo 搜索 MCP 工具，支持联网实时搜索
- 2026-08-20：Docker 代理配置，容器内走加速器访问被墙服务
- 2026-08-20：前端流式输出跳动点动画（CSS ::after 伪元素）
- 2026-08-20：BM25 检索改用 jieba 中文分词，解决中文分词退化问题
- 2026-08-16：完成 LangGraph ReAct 智能体架构，支持查询改写
- 2026-08-16：实现 MCP 工具接入（fetch 网页抓取）
- 2026-08-16：实现 Redis 短期记忆缓存
- 2026-08-16：实现价格计算工具（结构化数据）
- 2026-08-16：完成 Docker 一键部署（docker-compose）
- 2026-08-16：实现文件上传功能（PDF/Word/TXT）
- 2026-08-16：完成会话右键菜单（重命名/置顶/删除）
- 2026-08-16：实现来源引用卡片，支持开关控制
MIT