LangChat 企业级AIGC项目技术文档
项目地址: https://gitcode.com/LangChat/LangChat 1. 安装指南
1.1 环境要求
- Java 17+
- MySQL 8.0+
- Redis 6.0+
- Maven 3.8+
- Node.js 16+ (前端可选)
1.2 数据库准备
- 创建MySQL数据库
- 执行项目中的SQL初始化脚本
- 配置Redis连接信息
2. 项目安装方式
2.1 源码安装
- 克隆项目仓库：
git clone https://github.com/tycoding/langchat.git - 导入Maven项目
- 修改
application-dev.yml配置文件：- 配置数据库连接
- 配置Redis连接
- 配置AI模型API密钥
- 构建项目：
mvn clean install
2.2 Docker部署
- 准备Docker环境
- 拉取项目镜像或使用提供的Dockerfile构建
- 配置环境变量
- 启动容器
3. 项目使用说明
3.1 系统功能
- 多模型支持：可同时配置多个AI模型服务
- 知识库管理：上传文档构建向量知识库
- 对话管理：创建和管理不同场景的对话
- 用户权限：RBAC权限控制系统
3.2 快速开始
- 登录系统后台
- 在"模型配置"中添加至少一个AI模型
- 在"知识库"中上传文档构建知识库
- 在"对话管理"中创建新对话场景
- 开始使用AI对话功能
4. 项目API使用文档
4.1 基础API
- 认证接口：
/api/auth/login - 用户管理：
/api/user/** - 角色管理：
/api/role/** - 权限管理：
/api/permission/**
4.2 AI相关API
- 模型列表：
/api/model/list - 对话接口：
/api/chat/completion - 知识库上传：
/api/knowledge/upload - 知识库查询：
/api/knowledge/search
4.3 API调用示例
// 对话请求示例
POST /api/chat/completion
Headers:
Authorization: Bearer {token}
Content-Type: application/json
Body:
{
"modelId": "model-001",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "你好"
}
],
"knowledgeId": "knowledge-001"
}
5. 高级功能
5.1 动态配置
- 模型参数可实时调整
- 无需重启服务即可生效
5.2 知识库管理
- 支持多种文档格式
- 自动向量化处理
- 关联不同AI模型
5.3 函数调用
- 自定义工具类开发
- 第三方数据集成
- 本地函数执行
6. 常见问题
6.1 模型连接失败
检查API密钥配置是否正确，网络连接是否正常
6.2 知识库构建失败
确保文档格式正确，向量数据库配置正常
6.3 权限问题
检查用户角色和权限分配是否正确
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
