document_graph

本仓库提供一个“本地文档 → 向量检索 → 生成式问答（RAG）”的最小可用闭环，支持把 LLM 与 embedding 都配置为远程 OpenAI 兼容接口（例如 Qwen 兼容模式）。

运行（docker compose）

1. 准备配置（LLM/Embedding/Qdrant URL 可用 env 覆盖）：

cp config.example.yaml config.yaml

2. 启动依赖与服务：

docker compose -f docker-compose.yaml up -d --build

（调试模式：只启动依赖，API/Worker 用 VSCode 启动）

docker compose -f docker-compose.deps.yaml up -d

3. 打开 API 文档：

• Swagger：http://localhost:8000/docs

最小调用流程（API）

1. 创建 workspace：POST /workspaces
2. 上传文档并触发索引：POST /workspaces/{workspace_id}/documents/upload
3. 发起对话问答：POST /workspaces/{workspace_id}/chat

配置与环境变量

配置文件：config.yaml（复制 config.example.yaml）。

支持用环境变量覆盖（用于容器/部署）：

• LLM_BASE_URL / LLM_API_KEY / LLM_MODEL
• EMBEDDING_BASE_URL / EMBEDDING_API_KEY / EMBEDDING_MODEL
• QDRANT_URL
• POSTGRES_URL
• REDIS_URL（当前 Redis 开启密码：document_graph）