基于Python+RAG智能客服系统源码

资源介绍

基于 FastAPI + RAG 的多模型智能客服平台。 装完依赖点一下运行，剩下全在网页上配 —— 不改配置文件，不跑初始化脚本。

1. 装依赖
cd backend
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venvScriptsactivate
pip install -r requirements.txt
2. 启动
PyCharm：右键 backend/run.py → Run
命令行：
python run.py
3. 打开管理后台配置
浏览器访问 http://localhost:8000/admin/

完全不需要编辑 .env、执行 init_db.py 或任何脚本。

一、效果预览1.1 模型配置：选厂商就自动填好
15 项厂商预设。选中厂商后 Base URL 和默认模型自动填充，协议下拉按该厂商实际
支持的协议动态生成。填完 Key 点「测试连接」，直接看到模型的真实回复。

右边还有个「🔄」按钮 —— 点它会调厂商的 /models 接口，拉取你这个账号真正能用的
模型列表，而不是让你对着文档猜模型名。拉不到就自动回退到内置推荐列表，不会卡住。

1.2 RAG 设置：参数不用猜，能预览
Top-K、相似度阈值、切分策略都在这里。关键是那个「🔍 预览切分效果」按钮 ——
选一份已上传的文档或直接粘贴文本，立刻看到会被切成多少片、每片多长、
归属哪个章节，不用真的入库消耗 embedding 配额。

调参数这件事，能看到结果和纯靠猜，完全是两种体验。

1.3 向量库：三选一，只显示相关字段
Chroma（默认，本地文件零部署）/ Qdrant / Milvus 三选一。选中哪个就只显示它需要的
字段 —— 选 Chroma 不会让你看到一堆 Qdrant 的连接参数。

Milvus 支持 Milvus Lite：Base URI 填个 .db 文件路径就能跑，不用装 etcd 和 minio。

1.4 信息：改一次，所有站点生效
名称、头像、欢迎语、联系方式。这里改完，所有已经嵌入到各个网站的组件都会同步 ——
因为组件启动时会自己来读这份配置，不需要你去改每个站点的嵌入代码。

1.5 聊天预览：后台里直接测
配完不用切页面，就在后台里问。答案里的 Markdown 会正常渲染（加粗、列表、代码块），
文章链接是可点击的超链接而不是一串纯文本。

1.6 嵌入指南：三种方式，一键复制
<script> 标签 / iframe / 小程序 web-view，代码直接复制。

1.7 装到网站上是什么样
嵌入代码就这么几行：

<script src=”https://你的域名/widget/customer-service.js?v=1″></script><script> CustomerService.init({ apiUrl: ‘https://你的域名’ });</script>
组件是单文件、零依赖、免构建的原生 JS，19KB。不用 npm，不用打包，
丢到任何页面都能跑。

预览截图