基于Python 和Vue构建的智能AI应用平台，支持多模态对话、PDF文档智能问答、预约推荐等功能。

傻子AI是一个综合性的AI应用平台，利用Python框架集成了多种AI服务（包括阿里通义千问、Ollama等），提供了智能对话、文档理解和课程推荐等功能。项目采用前后端分离架构，后端使用python/fastapi + ，前端使用Vue.js构建。

chat-pdf 开发中

• 🤖 智能对话 - 支持基于文本和多模态（图片、文件）的AI对话
• 📄 PDF智能问答 - 上传PDF文档，实现基于文档内容的智能问答
• 📚 预约推荐 - 基于AI的预约查询和推荐系统
• 🎓 天气查询 - 查询天气信息(基于心知天气)
• 📝 客服服务 - 智能生成回复
• 🧠 向量检索 - 基于向量数据库的相似性搜索
• 🔗 多AI模型支持 - 支持阿里通义千问、Ollama等多种AI模型

• 核心框架: Python/FastApi
• AI框架: Langchain
• 向量库: redis-stack
• 数据库: MySQL
• 开发语言: python3/Vue
• 构建工具: ~

• 大语言模型: 阿里通义千问 (Qwen-Max-Latest)
• 嵌入模型: 文本嵌入 (text-embedding-v3)
• 向量存储: 向量数据库
• PDF处理: PDF文档读取与解析
• 多模态支持: 图像识别和处理

• 框架: Vue.js + Vite
• 构建工具: Vite
• UI组件: 静态资源文件

• Vector database: PostgreSQL/pgvector dify(1.10.0))
• Python: 3.13+
• MySQL: 5.7+ 或 8.0+
• Node.js: 用于前端资源构建（如果需要）
• Ollama (可选): 用于本地AI模型部署

git clone <repository-url>
cd goose-ai

> server
.venv\Scripts\Activate.ps1

uvicorn main:app --reload    
 
fastapi dev main.py

拉取redis-stack向量数据库

项目使用dify自带向量库, 可以无缝迁移

docker run -d --name redis-stack -p 6379:6379 -p 8001:8001 redis/redis-stack:latest

编辑 .env 文件，根据你的环境修改配置信息：

OPENAI_API_KEY= <your qw apikey>

DIFY_LIBRARY_API_KEY=<your dify apikey>
DIFY_LIBRARY_DATA_SET_ID=<lib id>

 1. dify 知识库新建空知识库
 2. 获取知识库的ID
 	* curl --request GET \
      --url 'https://api.dify.ai/v1/datasets?page=1&limit=20' \
      --header 'Authorization: Bearer <API_KEY>'
 3. 插入文本
     curl --request POST \
      --url http://127.0.0.1/v1/datasets/{dataset_id}/document/create-by-text \
      --header 'Authorization: Bearer xxxx' \
      --header 'Content-Type: application/json' \
      --data '
     {
      "name": "bbb",
      "text": "bbb",
      "indexing_technique": "high_quality",
      "process_rule": {
        "mode": "automatic"
      }
    }

# server
.venv\Scripts\Activate.ps1
Get-Command python

# client
npm install --ignore-scripts --legacy-peer-deps
npm run dev

或者在IDE中直接运行 main.py 类的 main 方法。

• 应用启动后，默认访问地址：http://localhost:8080

• POST /ai/chat - 智能聊天接口
  • 参数：
    • prompt: 用户输入的问题
    • chatId: 聊天会话ID
    • files: 可选，上传的文件（支持多模态）

• POST /ai/pdf/upload/{chatId} - 上传PDF文档
  • 参数：
    • chatId: 聊天会话ID
    • file: PDF文件
• GET /ai/pdf/chat - PDF文档问答
  • 参数：
    • prompt: 问题
    • chatId: 聊天会话ID
• GET /ai/pdf/file/{chatId} - 下载PDF文件

项目支持多种AI模型：

1. 阿里通义千问 (默认)

   • 在 application.yaml 中配置阿里云API密钥
   • 使用 qwen-max-latest 模型

2. Ollama本地模型()

   • 需要本地安装并运行Ollama
   • 配置 deepseek-r1:7b 模型

支持普通文本对话和多模态对话（带图片、文档等附件）。系统会自动维护对话历史，保持上下文连贯。

用户可以上传PDF文档，然后针对文档内容提问。系统会利用向量检索技术，从文档中找到相关信息并生成答案。

1. pdf 中图片暂时不涉及, 图片需要 ocr 或者 多模态
2. pdf 中表格 数据 应该转换/格式化 后 再存储
3. pdf 内容分段默认按page, 无法按段落或语义化

系统内置了多种AI工具：

• 预约查询工具
• 案件查询工具
• 服务点预约工具

这些工具可以让AI根据用户需求执行特定操作。

基于向量数据库的相似性搜索，能够高效地从大量文档中找到与用户查询最相关的内容。

创建一个新的工具类，

@mcp.tools

项目中包含了自定义的 AiChatModel，可以根据需要调整模型行为。

1. 修改 `` 中的配置参数
2. 执行 `` 构建项目
3. 运行生成的JAR包

如需使用Docker部署，可以创建Dockerfile：

FROM openjdk:17-jdk-slim

1. API密钥安全 - 生产环境中应妥善保管API密钥，建议使用环境变量等方式管理
2. 数据库初始化 - 首次运行前确保数据库已创建并正确配置
3. AI模型费用 - 使用在线AI服务可能会产生费用，请关注API调用成本
4. 文件上传限制 - 注意服务器文件上传大小限制

欢迎提交Issue和Pull Request来改进项目。

本项目仅供学习交流使用。

野猪佩奇 AI 团队