这是一个基于LangChain和ChromaDB的RAG（Retrieval-Augmented Generation）演示项目。

• src/rag_demo/ingest.py: 文档切片和向量入库脚本
• docs/: 文档目录
• chroma_db/: 向量数据库存储目录

详细的任务清单请查看 tasks.md 文件。

1. 安装依赖：

   uv sync
   

2. 设置环境变量： 复制.env.template为.env文件并添加您的SILICON_API_KEY

3. 运行文档切片和入库脚本：

   uv run python -m src.rag_demo.ingest
   

4. 查询文档：

   echo "查询内容" | uv run python src/rag_demo/query.py
   

1. 确保已完成上述步骤
2. 运行 uv run python -m src.rag_demo.api 启动 API 服务
3. 访问 http://localhost:8000/docs 查看 API 文档

• GET /health - 健康检查端点
• POST /query - 文档查询端点
• GET /documents/{doc_id} - 获取特定文档

# 健康检查
curl http://localhost:8000/health

# 查询文档
curl -X POST http://localhost:8000/query \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "年假天数", "k": 3}'

1. 构建镜像：docker-compose build
2. 启动服务：docker-compose up -d
3. 访问 http://localhost:8000/docs 查看 API 文档

可以为每个部门创建独立的服务实例，通过修改 docker-compose.yml 文件来实现。例如，为部门1创建独立服务：

  dept1-rag-service:
    build: .
    ports:
      - "8001:8000"
    environment:
      - SILICON_API_KEY=${SILICON_API_KEY}
    volumes:
      - ./docs/dept1:/app/docs
      - ./chroma_db/dept1:/app/chroma_db
    restart: unless-stopped