一个支持实时提问、AI辅助回答、知识库增强和自定义提示词的演讲互动问答系统。
- 观众实时提问: 观众通过网页或扫描二维码轻松提交问题。
- AI 辅助回答:
- 通用建议: 基于强大的 AI 模型生成通用的回答建议。
- 知识库问答 (新!): 演讲者可预先上传相关文档 (PDF, DOCX, TXT)，系统能基于文档内容生成更精准的回答。
- 自定义提示词 (新!): 演讲者可在控制台为当前会话自定义通用 AI 和知识库问答的系统提示词 (System Prompt)。
- 文档管理 (新!): 演讲者可在控制台上传、查看和删除知识库文档。
- 实时互动: 演讲者在控制台管理问题，控制大屏显示。
- 大屏展示: 将选中的问题清晰地展示在大屏幕上。
- 多语言支持: 前端界面支持多种语言切换。
- 前端 (主): Vue 3 + Vite + Vue Router + Vuetify + Marked (Markdown渲染) + vue-i18n (国际化)
- 前端 (旧版 - 已弃用): 原生 HTML/CSS/JavaScript
- 后端: Go (Gin 框架) + Gorilla WebSocket
- 数据库: MySQL
- AI: OpenAI API (Chat Completions & Embeddings)
- 文档处理: Go PDF/DOCX 文本提取库
强烈推荐使用 Vue 前端 (frontend-vue)
- 确保你有一个正在运行的 MySQL 服务。
- 创建一个数据库 (例如
aiqa)。 - 执行项目根目录下的
database.sql和knowledge_base_schema.sql脚本来创建所需的表结构。# 示例命令 (需要安装 mysql 客户端) mysql -u <your_user> -p <your_password> < database.sql mysql -u <your_user> -p <your_password> aiqa < knowledge_base_schema.sql
database.sql: 创建初始的questions表。knowledge_base_schema.sql: 添加documents,document_chunks,session_prompts表，并修改questions表以支持知识库功能。
- 环境变量: 后端配置通过环境变量加载。请参考
backend/config/config.go.example文件，设置必要的环境变量，至少包括：DB_USER,DB_PASSWORD,DB_HOST,DB_PORT,DB_NAME: 数据库连接信息。OPENAI_API_KEYs: 你的 OpenAI API 密钥。OPENAI_MODEL(可选): 指定聊天模型，默认为gpt-4o-latest。OPENAI_EMBEDDING_MODEL(可选): 指定嵌入模型，默认为text-embedding-3-small。GENERIC_SYSTEM_PROMPT(可选): 自定义通用 AI 建议的默认系统提示词。KB_SYSTEM_PROMPT(可选): 自定义知识库问答的默认系统提示词模板 (必须包含%s用于插入上下文)。SERVER_PORT(可选): 后端服务监听端口，默认为:8080。
- 安装依赖:
cd backend go mod tidy # 或者 go get ./... 来获取所有依赖
- 运行后端:
# 开发模式 go run main.go # 或者编译后运行 # go build -o backend_app # ./backend_app
- 配置文件: 检查
frontend-vue/src/config/config.yaml文件，确保api.endpoint指向你运行的后端地址 (例如http://localhost:8080/api)。 - 安装依赖:
cd frontend-vue npm install # 或者 yarn install
- 运行开发服务器:
终端会显示前端访问地址，通常是
npm run dev # 或者 yarn devhttp://localhost:5173或类似地址。
- 会话创建/设置页面: 访问 Vue 前端地址 (例如
http://localhost:5173)，点击按钮生成新的会话 ID。 - 观众提问页面: 使用生成的链接或扫描二维码访问 (例如
http://localhost:5173/index?sessionId=YOUR_SESSION_ID)。 - 演讲者控制台: 使用生成的链接访问 (例如
http://localhost:5173/presenter?sessionId=YOUR_SESSION_ID)。 - 大屏展示页面: 使用生成的链接访问 (例如
http://localhost:5173/display?sessionId=YOUR_SESSION_ID)。
本项目配置了 GitHub Actions 以实现自动化构建和部署。当代码推送到 main 分支时，会自动构建 Docker 镜像并部署到目标服务器。
详细的 CI/CD 配置步骤和要求，请参考：CI/CD 设置指南 (CICD_SETUP.md)
IndexPage.vue: 观众提问页面。PresenterPage.vue: 演讲者控制台，用于：- 查看和管理实时问题。
- 查看 AI 生成的通用建议和基于知识库的回答建议。
- 控制问题在大屏上的显示状态。
- 上传、查看和删除知识库文档。
- 查看和修改当前会话的自定义系统提示词。
DisplayPage.vue: 大屏展示页面，实时显示演讲者选中的问题。SessionSetup.vue: 用于生成新会话 ID 和访问链接/二维码的起始页面。
- 创建会话: 访问前端主页，生成一个新的会话 ID 和链接。
- 分享链接/二维码: 将观众提问页面的链接或二维码分享给观众。
- 准备知识库 (可选): 演讲者访问控制台页面，上传相关的 PDF/DOCX/TXT 文档。
- 自定义提示词 (可选): 演讲者在控制台修改通用提示词或知识库问答提示词模板。
- 开始互动:
- 观众通过链接或扫码进入提问页面提交问题。
- 演讲者在控制台监控问题列表，查看 AI 建议和知识库回答。
- 大屏幕打开展示页面 (
DisplayPage)。 - 演讲者选择问题，点击“显示问题”将其推送到大屏幕。
- 演讲者可以标记问题状态或删除不合适的问题。
后端服务依赖以下环境变量进行配置 (详见 backend/config/config.go.example):
- 数据库:
DB_USER,DB_PASSWORD,DB_HOST,DB_PORT,DB_NAME - OpenAI:
OPENAI_API_KEYs,OPENAI_API_URL(Chat API),OPENAI_MODEL,OPENAI_EMBEDDING_MODEL - 默认提示词:
GENERIC_SYSTEM_PROMPT,KB_SYSTEM_PROMPT - 服务端口:
SERVER_PORT
- 上传与处理: 演讲者上传文档后，后端会异步提取文本内容，将其分割成较小的文本块 (Chunks)。
- 向量化: 每个文本块通过 OpenAI Embeddings API 转换成向量 (Embedding)，这是一种能代表文本语义的数字表示。
- 存储: 文本块内容和对应的向量存储在数据库的
document_chunks表中。 - 检索: 当收到新问题时，后端同样将问题向量化。然后，通过计算问题向量与数据库中所有文档块向量的余弦相似度，找出与问题最相关的几个文本块。
- 生成回答: 将原始问题和检索到的最相关文本块一起发送给 OpenAI Chat Completions API，并使用特定的系统提示词（优先使用会话自定义提示词，否则使用默认知识库提示词）指导模型生成基于这些信息的回答。
- 请确保已正确执行数据库脚本 (
database.sql和knowledge_base_schema.sql)。 - 需要有效的 OpenAI API Key，并确保账户有足够余额。
- 知识库功能依赖 Embeddings API 和 Chat Completions API。
- 文档处理（特别是向量化）可能需要一些时间，在文档上传后稍等片刻才能用于问答。
- 建议在本地或可控网络环境下部署和使用。
- 用户认证系统
- 问题点赞/排序功能
- 更细致的知识库管理（例如按文档查看/管理块）
- 支持更多文档格式 (如 Markdown)
- 优化向量检索性能 (例如使用专门的向量数据库或索引)
- 允许调整 RAG 参数 (如检索的块数量 topK)
- 历史记录查询
- 多会话管理界面