智绘生物

本仓库是可直接本地部署的精简发布包，仅保留运行所需代码与配置。

由于github传输限制，需要将以下zip文件解压缩后，部署运行本项目：

\frontend\lib.zip

\frontend\components.zip

\frontend\app.zip

1. 包含内容

backend/         # FastAPI + RAG + 课件生成后端
frontend/        # Next.js 前端
digital-human/   # 数字人服务（可选）
LICENSE          # 开源许可证文本（含借鉴代码的许可信息）
版权与开源借鉴声明.md

2. 运行前准备

• Node.js >= 20.9
• pnpm >= 10
• Python >= 3.10（后端）
• Docker（用于 Milvus）

3. 快速启动

3.1 启动 Milvus（终端 1）

cd backend
docker compose up -d

3.2 启动后端（终端 1）

cd backend
pip install -r requirements.txt

# 必填：大模型 API
set OPENAI_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
set OPENAI_API_KEY=sk-你的key

# 首次建议下载模型
huggingface-cli download BAAI/bge-m3 --local-dir models/bge-m3
huggingface-cli download BAAI/bge-reranker-large --local-dir models/bge-reranker-large

python -m uvicorn src.rag.bootstrap:create_app --factory --host 0.0.0.0 --port 9527 --reload

3.3 启动前端（终端 2）

cd frontend
pnpm install

创建 frontend/.env.local：

BACKEND_ENABLED=true
BACKEND_URL=http://localhost:9527

AVATAR_SERVICE_ENABLED=false
AVATAR_SERVICE_URL=http://localhost:8000

运行：

pnpm dev

访问：http://localhost:3000

3.4 启动数字人（可选，终端 3）

cd digital-human
pip install -e .
uvicorn avatar_service.main:app --port 8000 --reload

4. 知识库说明

• 默认知识库目录：backend/knowledge_base/
• 后端首次启动会自动检测并尝试入库。
• 也可通过前端上传 PDF/Word/PPT/图片/视频进行会话级入库。

5. 版权与开源借鉴

• 本项目借鉴 OpenMaic 开源项目，并在其基础上进行二次开发与教学场景适配。
• 借鉴部分遵循其原始开源许可证约束（以许可证文件和上游项目声明为准）。
• 详细法律与使用声明见：版权与开源借鉴声明.md