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AI Robot Core
AI中台业务的能力支撑，提供智能客服、RAG知识库检索、LLM对话等核心能力。
项目结构
ai-robot-core/
├── ai-service/ # Python 后端服务
│ ├── app/ # FastAPI 应用
│ ├── tests/ # 测试用例
│ ├── Dockerfile # 后端镜像
│ └── pyproject.toml # Python 依赖
├── ai-service-admin/ # Vue 前端管理界面
│ ├── src/ # Vue 源码
│ ├── Dockerfile # 前端镜像
│ ├── nginx.conf # Nginx 配置
│ └── package.json # Node 依赖
├── docker-compose.yaml # 容器编排
├── .env.example # 环境变量示例
└── README.md
功能特性
- 多租户支持: 通过 X-Tenant-Id 头实现租户隔离
- RAG 知识库: 基于 Qdrant 的向量检索增强生成
- LLM 集成: 支持 OpenAI、DeepSeek、Ollama 等多种 LLM 提供商
- SSE 流式输出: 支持 Server-Sent Events 实时响应
- 置信度评估: 自动评估回复质量，低置信度时建议转人工
快速开始
环境要求
- Docker 20.10+
- Docker Compose 2.0+
部署步骤
1. 克隆代码
git clone http://49.232.209.156:3005/MerCry/ai-robot-core.git
cd ai-robot-core
2. 配置环境变量
cp .env.example .env
编辑 .env 文件，配置 LLM API：
# OpenAI 配置
AI_SERVICE_LLM_PROVIDER=openai
AI_SERVICE_LLM_API_KEY=your-openai-api-key
AI_SERVICE_LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
AI_SERVICE_LLM_MODEL=gpt-4o-mini
# 或使用 DeepSeek
# AI_SERVICE_LLM_PROVIDER=deepseek
# AI_SERVICE_LLM_API_KEY=your-deepseek-api-key
# AI_SERVICE_LLM_MODEL=deepseek-chat
3. 启动服务
docker-compose up -d --build
4. 拉取嵌入模型
服务启动后，需要在 Ollama 容器中拉取 nomic-embed-text 模型：
# 进入 Ollama 容器拉取模型
docker exec -it ai-ollama ollama pull nomic-embed-text
5. 验证服务
# 检查服务状态
docker-compose ps
# 查看后端日志
docker-compose logs -f ai-service
6. 访问服务
| 服务 | 地址 | 说明 |
|---|---|---|
| 前端管理界面 | http://服务器IP:3000 | Vue 管理后台 |
| 后端 API | http://服务器IP:8080 | FastAPI 服务 |
| API 文档 | http://服务器IP:8080/docs | Swagger UI |
| Qdrant 控制台 | http://服务器IP:6333/dashboard | 向量数据库管理 |
| Ollama API | http://服务器IP:11434 | 嵌入模型服务 |
服务架构
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 用户访问 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ai-service-admin (端口3000) │
│ - Nginx 静态文件服务 │
│ - 反向代理 /api/* → ai-service:8080 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ai-service (端口8080) │
│ - FastAPI 后端服务 │
│ - RAG / LLM / 知识库管理 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐
│ PostgreSQL │ │ Qdrant │ │ Ollama │
│ (端口5432) │ │ (端口6333) │ │ (端口11434) │
│ - 会话存储 │ │ - 向量存储 │ │ - nomic-embed │
│ - 知识库元数据 │ │ - 文档索引 │ │ - 嵌入模型 │
└──────────────────┘ └──────────────────┘ └──────────────────┘
常用命令
# 启动所有服务
docker-compose up -d
# 重新构建并启动
docker-compose up -d --build
# 查看服务状态
docker-compose ps
# 查看日志
docker-compose logs -f ai-service
docker-compose logs -f ai-service-admin
# 重启服务
docker-compose restart ai-service
# 停止所有服务
docker-compose down
# 停止并删除数据卷（清空数据）
docker-compose down -v
本地开发
后端开发
cd ai-service
# 创建虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Linux/Mac
# .venv\Scripts\activate # Windows
# 安装依赖
pip install -e ".[dev]"
# 启动开发服务器
uvicorn app.main:app --reload --port 8000
前端开发
cd ai-service-admin
# 安装依赖
npm install
# 启动开发服务器
npm run dev
API 接口
核心接口
| 接口 | 方法 | 说明 |
|---|---|---|
/ai/chat |
POST | AI 对话接口 |
/admin/kb |
GET/POST | 知识库管理 |
/admin/rag/experiments/run |
POST | RAG 实验室 |
/admin/llm/config |
GET/PUT | LLM 配置 |
/admin/embedding/config |
GET/PUT | 嵌入模型配置 |
详细 API 文档请访问 http://服务器IP:8080/docs
环境变量说明
| 变量名 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
AI_SERVICE_LLM_PROVIDER |
openai | LLM 提供商 |
AI_SERVICE_LLM_API_KEY |
- | API 密钥 |
AI_SERVICE_LLM_BASE_URL |
https://api.openai.com/v1 | API 地址 |
AI_SERVICE_LLM_MODEL |
gpt-4o-mini | 模型名称 |
AI_SERVICE_DATABASE_URL |
postgresql+asyncpg://... | 数据库连接 |
AI_SERVICE_QDRANT_URL |
http://qdrant:6333 | Qdrant 地址 |
AI_SERVICE_LOG_LEVEL |
INFO | 日志级别 |
License
MIT