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# 钢研院智能问答平台（gangyan）
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面向冶金行业的 LLM 智能问答系统，提供智能对话、文档撰写、知识库管理、文献检索、翻译等功能。
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## 系统架构
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Vue前端(:3000/metalinfo)
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│ proxy /chat_web_backend
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Java后端(:8099/chat_web_backend) ──→ Python RAG(:7861)
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│ │
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├── MySQL(:33306) ├── Milvus(:19530)
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├── Redis(:6379) ├── Embedding API(bge-m3)
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└── 科协SSO └── LLM API(deepseek-v3等)
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## 模块说明
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| 模块 | 路径 | 技术栈 | 说明 |
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|------|------|--------|------|
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| 前端 | `chat_web_front/` | Vue 3 + TypeScript + Element Plus + Vite | 用户界面 |
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| Java 后端 | `chat_web_backend/` | Spring Boot 2.3.7 + MyBatis-Plus + JDK 11 | 业务 API |
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| Python RAG | `langchain-chat/` | Python 3.11 + FastAPI + LangChain | LLM 推理 + 知识库检索 |
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## 功能模块
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- **智能对话** — 多模型对话（DeepSeek、Qwen 等），支持流式响应、知识库增强问答
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- **文档撰写** — AI 生成大纲与正文，支持改写、润色、扩写、续写
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- **知识库管理** — 个人知识库，文件上传、文章综述、章节速览、文件对话
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- **文献检索** — 政策库、报告库、期刊论文库、冶金行业系列知识库
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- **翻译** — 文档翻译、文本翻译，多语种支持
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- **应用广场** — 智慧场景、助手收藏
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## 基础设施
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| 服务 | 端口 | 部署方式 |
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| MySQL 8.4.4 | 33306 | Docker Compose (`mysql/docker-compose.yml`) |
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| Redis | 6379 | 宿主机 / Docker |
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| Milvus 2.6.4 | 19530 | Docker Compose (`milvus/docker-compose.yml`) |
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| MinIO | 9002/9003 | Docker（Milvus 依赖） |
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## 快速启动
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```bash
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cd /opt/download/oss_files/gangyan-deploy/gangyan
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# 1. 启动数据层
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cd mysql/mysql-8.4.4 && docker compose up -d && cd ../..
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docker start redis-server 2>/dev/null || docker run -d --name redis-server -p 6379:6379 redis:7-alpine
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cd milvus && docker compose up -d && cd ..
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# 2. 启动 Java 后端
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sudo bash backend/start_local.sh
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# 3. 启动 Python RAG
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source /opt/software/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh && conda activate langchain-chat
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cd langchain-chat && nohup python startup.py --all-api > langchain.log 2>&1 &
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# 4. 启动前端
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cd chat_web_front && npm run dev
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```
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或一键启动：`bash start_all.sh`
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## 健康检查
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```bash
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curl -s -o /dev/null -w "Java %{http_code}\n" http://127.0.0.1:8099/chat_web_backend/app/user
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curl -s -o /dev/null -w "Langchain %{http_code}\n" http://127.0.0.1:7861/docs
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curl -s -o /dev/null -w "Frontend %{http_code}\n" http://127.0.0.1:3000/
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```
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## 项目结构
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gangyan/
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├── chat_web_front/ # Vue 3 前端
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├── chat_web_backend/ # Java Spring Boot 后端
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├── langchain-chat/ # Python RAG 服务
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├── backend/ # 后端部署（jar + 启动脚本）
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├── mysql/ # MySQL Docker Compose + 数据
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├── milvus/ # Milvus Docker Compose + 数据
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├── scripts/ # 各服务运维脚本
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├── docs/ # 项目文档
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├── logs/ # 运行日志
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├── .harness/ # Agent 协同开发上下文
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└── start_all.sh # 一键启动脚本
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```
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## Agent 协同开发
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`.harness/` 目录包含 Agent 协同开发所需的项目上下文文件，详见 [.harness/CLAUDE.md](.harness/CLAUDE.md)。
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