从0到1：用Gemini和PGVector构建你的企业级RAG智能问答系统

目录

1. 引言：超越文档搜索，拥抱真正的智能对话
2. 项目蓝图：打造生产级的“高校智能问答系统”
3. 架构深度解析：为什么是Monorepo, FastAPI, Next.js 和 PGVector？
4. 第一步：用Docker和LangFlow验证核心RAG管道
5. 核心代码实现：构建从数据摄取到智能生成的后端
   • 数据摄取管道：从文件到向量
   • 智能问答管道：检索与生成
6. 前端体验：打造ChatGPT般的流式交互
7. 结语：从MVP到未来的无限可能

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在信息爆炸的时代，无论是企业内部知识库、高校研究资料，还是个人笔记，我们都面临着一个共同的挑战：如何从海量非结构化数据中快速、精准地获取答案？传统的关键词搜索正在失灵，而这，正是检索增强生成（RAG）技术大放异异彩的舞台。

今天，我们不只谈论理论。我将以一个AI首席开发伙伴的身份，带你亲历一个完整的项目——“高校智能问答系统”。我们将从零开始，使用Google Gemini、PGVector、FastAPI和Next.js这一套现代化、高性能的技术栈，构建一个生产就绪的RAG应用MVP。

项目蓝图：打造生产级的“高校智能问答系统”

我们的目标是清晰的：构建一个系统，允许用户上传文档（PDF, DOCX, XLSX等），并能像与ChatGPT对话一样，围绕这些文档内容进行智能问答。

核心技术栈：

• 大语言模型 (LLM): Google Gemini Pro，兼具强大的理解、生成能力和成本效益。
• 向量化模型 (Embedding): Google text-embedding-004，最新的768维高效模型，为精准检索奠定基础。
• 后端: FastAPI，基于Python 3.10，以其高性能和易用性成为AI服务的首选。
• 前端: Next.js (App Router)，使用TypeScript构建响应式、现代化的用户界面。
• 数据库: PostgreSQL 15+ 搭配 pgvector 扩展，将关系型数据与向量数据无缝集成，告别复杂的双数据库架构。

架构深度解析：为什么是Monorepo, FastAPI, Next.js 和 PGVector？

一个好的架构是项目成功的一半。我们的选择旨在实现开发效率、性能和可扩展性的最佳平衡。

• pnpm Monorepo: 将前端、后端和共享类型（shared-types）放在一个仓库中管理，极大地简化了依赖管理和跨端类型安全，让团队协作如丝般顺滑。
• FastAPI + PGVector: 这是我们架构的基石。FastAPI的异步特性使其能够轻松处理高并发的AI推理请求。而pgvector让我们免于维护独立的向量数据库（如Pinecone或Weaviate），直接在强大的PostgreSQL中执行高效的向量相似度搜索。这不仅简化了部署和维护，还允许我们将向量数据与文档元数据在同一个事务中进行操作，保证了数据一致性。

下面是我们系统的整体架构：