[特殊字符]太强了！企业级AI知识库系统开源，支持RAG+Agent+多模态，编程小白也能快速上手！

原创于 2025-12-19 09:15:00 发布 · 375 阅读

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开源！企业级知识库问答系统
一个结合多模态工具、调度器推理与多级检索的企业级知识库问答系统。项目采用 Flask + SQLite + Faiss 搭建完整后端，并提供现代化的 Web 管理界面与丰富的 API，支持 Agent 决策、网络搜索、Python 代码执行等高级能力

源代码https://www.gitpp.com/data-visual/project-open-react

一个针对企业级知识库问答系统的开源项目架构设计与实现建议，结合您提到的技术栈（Flask + SQLite + FAISS）和功能需求（RAG、多模态、Agent决策等），提供可落地的技术方案：

一、系统架构设计

1. 分层架构


┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Web前端 (React/Vue)                     │
├───────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                   API服务层 (Flask RESTful)                   │
├───────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌───────────────────────────┐ │
│ │  RAG引擎    │ │  Agent调度器 │ │   多模态工具集           │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └───────────────────────────┘ │
├───────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                  知识存储层 (SQLite + FAISS)                  │
└───────────────────────────────────────────────────────────────┘

2. 核心模块

RAG引擎
- 检索模块：FAISS向量检索 + SQLite关键词检索（多级检索）
- 生成模块：集成LLM（如Llama3、Qwen）通过LangChain/LlamaIndex调用
- 增强策略：动态检索深度、结果重排序（Re-Rank）
Agent调度器
- 工具注册中心：定义可调用工具（网络搜索、代码执行、数据库查询等）
- 决策引擎：基于React框架或ReAct模式选择工具链
- 执行沙箱：隔离Python代码执行环境（Docker或restrictedpython）
多模态支持
- 文档解析：支持PDF/Word/PPT等通过unstructured或Apache Tika
- 图像理解：集成CLIP/BLIP模型处理图文问答
- 语音交互：可选ASR/TTS模块（如Whisper/VITS）

二、技术实现细节

1. 后端实现（Flask示例）

python
from flask import Flask, request, jsonify
from langchain.llms import HuggingFacePipeline
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
import sqlite3

app = Flask(__name__)

# 初始化FAISS向量库和SQLite
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model="sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2")
faiss_store = FAISS.load_local("faiss_index", embeddings)
sqlite_conn = sqlite3.connect("knowledge_base.db")

# RAG问答接口
@app.route("/api/ask", methods=["POST"])
def ask_question():
    data = request.json
    question = data["question"]
    
    # 1. 向量检索
    docs = faiss_store.similarity_search(question, k=3)
    
    # 2. 关键词检索（可选多级检索）
    cursor = sqlite_conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT content FROM documents WHERE content LIKE ?", (f"%{question}%",))
    keyword_results = cursor.fetchall()
    
    # 3. 合并结果并生成回答
    combined_docs = docs + [{"page_content": r[0]} for r in keyword_results]
    llm = HuggingFacePipeline.from_model_id("meta-llama/Llama-3-8B-Instruct")
    qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", retriever=faiss_store.as_retriever())
    answer = qa_chain.run(question, retrieved_docs=combined_docs)
    
    return jsonify({"answer": answer})

# Agent工具示例（网络搜索）
@app.route("/api/agent/search", methods=["POST"])
def web_search():
    from serpapi import GoogleSearch  # 或使用自定义爬虫
    query = request.json["query"]
    params = {"q": query, "api_key": "YOUR_API_KEY"}
    search = GoogleSearch(params)
    results = search.get_dict()
    return jsonify(results)

2. 关键组件选型

组件	推荐方案	替代方案
向量数据库	FAISS（单机） / Milvus（分布式）	Chroma, Pinecone
LLM服务	HuggingFace TGI / vLLM	Ollama, LocalAI
Agent框架	LangChain / CrewAI	AutoGPT, BabyAGI
代码执行沙箱	Docker + 自定义镜像	`restrictedpython`
前端框架	React + Ant Design	Vue + Element UI

三、部署方案

1. 开发环境

bash
# 依赖安装
pip install flask langchain faiss-cpu sqlite3 unstructured torch transformers

# 初始化数据库
sqlite3 knowledge_base.db < schema.sql

# 启动服务
python app.py

2. 生产部署（Docker示例）

dockerfile
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt --no-cache-dir
COPY . .
CMD ["gunicorn", "-b", "0.0.0.0:8000", "app:app"]

3. 扩展性优化

横向扩展：将FAISS/SQLite拆分为独立服务（如使用FastAPI）
异步处理：用Celery处理耗时任务（如文档解析）
监控：集成Prometheus + Grafana监控API性能

四、开源协作建议

代码结构


/knowledge-base-system
├── /backend               # Flask API服务
├── /frontend              # React管理界面
├── /docs                  # 技术文档与API规范
├── /scripts               # 数据导入/预处理工具
└── docker-compose.yml     # 一键部署配置

贡献指南
- 明确分支策略（如feature/xxx分支开发）
- 使用GitHub Actions实现CI/CD
- 定义代码规范（如PEP8 + Black格式化）
安全考虑
- API鉴权（JWT/OAuth2）
- 敏感操作审计日志
- 代码执行白名单机制

五、进阶功能扩展

多租户支持：通过SQLite数据库分表或Schema隔离实现
增量学习：基于用户反馈微调LLM模型
跨模态检索：联合文本/图像向量搜索（如使用MultiModal-Embeddings）

如果需要更详细的实现代码或具体模块的分解说明，可以进一步探讨！该项目可定位为企业级开源替代方案（类似Haystack或Docusaurus的QA扩展），建议优先实现核心RAG功能，再逐步迭代Agent能力。

如何学习大模型 AI ？

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