AI 十二、Python中，项目实战：企业知识库构建一

项目实战：企业知识库构建（Python实现）

企业知识库（Enterprise Knowledge Base）是一个组织或公司用于存储、管理和共享信息、文档和知识的系统。它通常用于集成和存储公司内部的知识，以提高员工的工作效率，并为客户提供快速、准确的支持服务。构建企业知识库的过程中，我们需要用到数据库、文档管理、信息检索和自然语言处理等技术。

在本项目中，我们将创建一个简单的企业知识库，包含以下主要功能：

1. 文档上传：支持用户上传企业文档。
2. 文档存储：将上传的文档保存在数据库中。
3. 文本检索：使用关键词或问题来搜索相关文档。
4. 文本分类与标签：为文档分类并生成标签，方便查找。

我们将使用Python开发，使用以下技术栈：

• Flask：用于Web应用的构建。
• SQLite：作为数据库来存储文档信息（可以替换为更复杂的数据库如PostgreSQL）。
• ElasticSearch：作为文档检索工具。
• scikit-learn或spaCy：进行文本分类和标签生成。

1. 项目结构

enterprise_knowledge_base/
│
├── app.py                # Flask应用的入口
├── static/               # 静态文件（如CSS、JavaScript）
├── templates/            # HTML模板
├── db/                   # 存储文档的数据库
│   └── knowledge_base.db
├── uploads/              # 存储上传的文档
└── requirements.txt      # 项目依赖

2. 安装依赖

首先，我们需要安装一些Python包，推荐创建一个虚拟环境来管理项目的依赖。

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# venv\Scripts\activate  # Windows

# 安装依赖
pip install flask flask_sqlalchemy elasticsearch scikit-learn spacy pandas

3. 设置Flask应用

3.1 创建Flask应用（app.py）

from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
import os
from elasticsearch import Elasticsearch
from werkzeug.utils import secure_filename

# 初始化Flask应用
app = Flask(__name__)

# 设置SQLite数据库路径
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///db/knowledge_base.db'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = 'uploads'
app.config['ALLOWED_EXTENSIONS'] = {
   'txt', 'pdf', 'docx', 'xlsx'}

# 初始化SQLAlchemy数据库
db = SQLAlchemy(app)

# Elasticsearch实例
es = Elasticsearch()

# 定义文档模型
class Document(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    title = db.Column(db.String(100), nullable=False)
    filename = db.Column(db.String(100), nullable=False)
    content = db.Column(db.Text, nullable=False)

    def __repr__(self):
        return f"Document('{
     self.title}