一个基于本地Qwen模型的现代化AI聊天助手，具有DeepSeek风格的界面设计和丰富的功能特性。
- DeepSeek风格设计: 采用现代化的深色主题界面
- 响应式布局: 适配各种屏幕尺寸
- 流畅动画: 优雅的交互动效和过渡效果
- 直观操作: 简洁易用的用户界面
- 无限会话: 支持创建和管理多个聊天会话
- 会话历史: 自动保存和恢复聊天记录
- 快速切换: 在不同会话间无缝切换
- 会话管理: 支持重命名、清空、删除会话
- 预设人设: 内置多种专业AI人设（通用助手、编程助手、写作助手、学习导师）
- 自定义人设: 支持创建个性化的AI人设
- 人设切换: 为不同会话设置不同的人设
- 智能提示: 人设系统提示词自动应用到对话中
- 智能摘要: 自动对长对话进行摘要压缩
- 上下文保持: 在压缩的同时保留重要上下文信息
- 可配置性: 支持自定义压缩阈值和窗口大小
- 性能优化: 减少长对话的token消耗
- 多模型支持: 支持本地Qwen、OpenAI、DeepSeek等多种AI模型
- 灵活配置: 通过环境变量或界面进行配置
- 实时切换: 无需重启即可切换AI模型
- 参数调节: 支持温度、token限制等参数调整
- Python 3.8+
- MySQL 5.7+ 或 MariaDB 10.2+
- 本地Qwen模型服务 (可选) 或 OpenAI/DeepSeek API密钥
- 克隆项目
git clone <repository-url>
cd LangChainProject- 安装依赖
pip install -r requirements.txt- 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，配置数据库和API密钥- 初始化数据库 确保MySQL服务正在运行，然后：
python -c "from chat_robot.data_manager import DataManager; DataManager().create_tables()"- 启动应用
# 使用统一服务启动器（推荐，自动处理依赖服务）
python start_services.py
# 或使用传统启动脚本
python start_qwen_chat.py
# 或直接使用uvicorn
uvicorn chat_robot.web_interface.app:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload- 访问应用 打开浏览器访问: http://localhost:8000
LangChainProject/
├── chat_robot/ # 核心聊天机器人模块
│ ├── web_interface/ # Web界面
│ │ ├── app.py # FastAPI主应用
│ │ ├── templates/ # HTML模板
│ │ └── static/ # 静态资源
│ ├── chat_api.py # 聊天API核心逻辑
│ ├── data_manager.py # 数据库管理
│ ├── config_manager.py # 配置管理
│ ├── prompt_manager.py # 提示词管理
│ └── test/ # 测试文件
├── start_qwen_chat.py # 传统启动脚本
├── start_services.py # 统一服务启动器（推荐）
├── requirements.txt # Python依赖
├── .env # 环境变量配置
└── README_新版.md # 项目文档
在 .env 文件中配置以下参数：
# 模型开关
LOCAL_MODEL_ENABLED=true
OPENAI_API_ENABLED=false
DEEPSEEK_API_ENABLED=false
ZHIPU_API_ENABLED=false
# 模型参数
MODEL_NAME="qwen2.5:7b"
TEMPERATURE=0.7
MAX_TOKENS=2000# OpenAI配置
OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
OPENAI_BASE_URL="http://localhost:8001/v1"
# DeepSeek配置
DEEPSEEK_API_KEY="your-deepseek-api-key"
DEEPSEEK_BASE_URL="https://api.deepseek.com"
# 智普配置
ZHIPU_API_KEY="your-zhipu-api-key"
ZHIPU_BASE_URL="https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/"# 上下文压缩设置
ENABLE_CONTEXT_COMPRESSION=true
CONTEXT_WINDOW_SIZE=10
SUMMARY_THRESHOLD=20MYSQL_URL="mysql+pymysql://root:password@localhost:3306/chat_robot"WEB_HOST="0.0.0.0"
WEB_PORT=8000
WEB_RELOAD=true
ENABLE_CORS=true如果使用本地Qwen模型，需要先启动模型服务：
# 使用统一服务启动器（推荐，自动启动所有依赖服务）
python start_services.py
# 或使用Ollama (手动启动)
ollama pull qwen2.5:7b
ollama serve
# 或使用其他兼容OpenAI API的本地服务- 创建新对话: 点击左侧边栏的"新对话"按钮
- 选择AI人设: 点击顶部的人设按钮，选择合适的AI人设
- 开始聊天: 在输入框中输入消息，按Enter发送
- 管理会话: 在左侧边栏查看和管理所有会话
- 点击人设选择按钮
- 在弹窗中点击"创建自定义人设"
- 填写人设名称和系统提示词
- 保存并应用新的人设
- 点击底部设置按钮
- 在设置面板中调整AI提供商和参数
- 保存设置，实时生效
- 点击顶部的导出按钮
- 选择导出格式
- 下载聊天记录文件
GET /- 主页界面POST /api/chat- 发送聊天消息GET /api/sessions- 获取会话列表POST /api/session- 创建新会话GET /api/personas- 获取AI人设列表POST /api/personas- 创建自定义人设GET /api/status- 获取系统状态GET /api/health- 健康检查
启动服务后访问: http://localhost:8000/docs
ai_personas- AI人设信息chat_sessions- 聊天会话chat_messages- 聊天消息chat_summaries- 聊天摘要
-
数据库连接失败
- 检查MySQL服务是否运行
- 验证数据库连接配置
- 确认数据库权限设置
-
AI模型响应异常
- 检查本地模型服务状态
- 验证API密钥配置
- 确认网络连接正常
-
界面显示异常
- 清除浏览器缓存
- 检查静态资源加载
- 验证浏览器兼容性
应用启动后会显示详细日志，包括：
- 数据库连接状态
- AI模型服务状态
- API请求响应信息
- 错误和警告信息
- Fork 项目
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 打开 Pull Request
本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。
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