questionAnswerSystem 项目教程

questionAnswerSystem 项目教程

questionAnswerSystem 基于sentence-transformers实现文本转向量的机器人 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/questionAnswerSystem

1. 项目的目录结构及介绍

questionAnswerSystem/
├── images/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── backend_new.py
├── front_admin.ipynb
├── front_search.ipynb
├── requirements.txt

• images/: 存放项目相关的图片文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• backend_new.py: 项目的核心文件，负责启动向量引擎后台。
• front_admin.ipynb: 用于管理知识库的 Jupyter Notebook 文件。
• front_search.ipynb: 用于查询的 Jupyter Notebook 文件。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。

2. 项目的启动文件介绍

backend_new.py

backend_new.py 是整个问答机器人的核心启动文件。它负责加载模型数据和初始化知识库，并通过 FastAPI 对外暴露接口。

主要功能：

• 加载模型数据和初始化知识库。
• 对外暴露接口，端口默认为 8010。

启动步骤：

1. 安装项目依赖包：按照 requirements.txt 中的指导安装对应的包。
2. 运行 backend_new.py 文件，启动向量引擎后台。
3. 在浏览器中打开 http://0.0.0.0:8010/docs，查看所有暴露的接口。

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的所有依赖包。

主要内容：

• 列出了项目运行所需的所有 Python 包及其版本。

安装步骤：

pip install -r requirements.txt

README.md

README.md 文件是项目的介绍和使用说明文档。

主要内容：

• 项目介绍
• 项目目的
• 实现的功能
• 数据结构
• 硬件要求
• 运行步骤
• 相关问题

通过阅读 README.md 文件，用户可以快速了解项目的整体架构和使用方法。

questionAnswerSystem 基于sentence-transformers实现文本转向量的机器人 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/questionAnswerSystem