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# RAG 知识库服务 - 部署指南
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## 环境要求
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- Python 3.11（必须是 3.11，不能用 3.14）
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- Ollama（本地大模型服务）
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## 一、安装 Python 3.11
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下载地址：https://www.python.org/downloads/release/python-3119/
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安装时勾选 "Add Python to PATH"
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## 二、安装 Ollama
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下载地址：https://ollama.com/download
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安装后运行以下命令下载模型：
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```bash
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ollama pull nomic-embed-text
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ollama pull qwen2.5:7b
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```
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## 三、安装依赖
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在 `rag-python` 目录下运行：
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```bash
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py -3.11 -m pip install -r requirements.txt
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```
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## 四、使用方法
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### 1. 添加文档
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把要索引的文档放到 `knowledge_docs` 文件夹中
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支持的格式：`.txt` `.md` `.pdf` `.docx`
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### 2. 建立索引
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```bash
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py -3.11 batch_index.py
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```
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注意：扫描版 PDF 需要 OCR 识别，速度较慢（每页约 5-10 秒）
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### 3. 启动服务
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```bash
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py -3.11 app.py
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```
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服务默认运行在 http://localhost:5000
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## 五、常见问题
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### Q: 提示缺少模块？
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```bash
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py -3.11 -m pip install 模块名
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```
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### Q: OCR 识别很慢？
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扫描版 PDF 需要逐页识别，272 页大约需要 20-30 分钟。有 GPU 会快很多。
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### Q: 如何测试服务？
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```bash
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curl http://localhost:5000/api/knowledge/search?query=测试
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```
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## 六、目录结构
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```
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rag-python/
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├── knowledge_docs/ # 放入要索引的文档
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├── index_data/ # 生成的索引文件（自动创建）
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├── batch_index.py # 批量索引脚本
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├── app.py # Web 服务入口
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└── requirements.txt # 依赖列表
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