本地智能对话系统

基于 LangChain 框架实现的本地智能对话系统，支持持续对话并保持对话历史记录。

功能特点

• 基于 OpenAI GPT 模型的智能对话
• 保持对话上下文记忆
• RESTful API 接口
• 支持查看对话历史

环境要求

• Python 3.8+
• OpenAI API Key

部署步骤

1. 克隆代码库：

git clone <repository_url>
cd intelligent

2. 创建并激活虚拟环境（推荐）：

# Windows
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate

# Linux/Mac
python -m venv venv
source venv/bin/activate

3. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

4. 配置环境变量： 复制.env.example为.env并设置必要的环境变量：

cp .env.example .env

必要的环境变量包括：

OPENAI_API_KEY=你的API密钥

5. 启动服务：

开发环境：

# 直接启动
python main.py

# 或使用uvicorn（支持热重载）
uvicorn main:app --reload --host 127.0.0.1 --port 8000

生产环境：

# 使用gunicorn（仅支持Linux/Mac）
gunicorn main:app -w 4 -k uvicorn.workers.UvicornWorker -b 0.0.0.0:8000

# Windows生产环境
# 使用waitress
waitress-serve --host=0.0.0.0 --port=8000 main:app

使用方法

1. 启动服务器：

   python main.py

2. 访问接口：

   • 聊天接口：POST http://localhost:8000/chat
   • 历史记录：GET http://localhost:8000/history

API 文档

启动服务后访问 http://localhost:8000/docs 查看完整的 API 文档。

示例请求

# 发送聊天消息
curl -X POST "http://localhost:8000/chat" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"message": "你好"}'

# 获取历史记录
curl "http://localhost:8000/history"

注意事项

1. 生产环境部署时建议：

   • 使用反向代理（如Nginx）
   • 配置SSL证书
   • 设置适当的安全头部
   • 启用请求限制
   • 配置日志轮转

2. 性能优化：

   • 适当调整工作进程数
   • 配置合适的超时时间
   • 监控服务器资源使用

3. 安全性：

   • 妥善保管API密钥
   • 限制API访问范围
   • 定期更新依赖包
   • 配置防火墙规则

维护说明

• 定期检查日志文件
• 监控服务器状态
• 及时更新依赖包
• 备份重要数据