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李如威 2025-08-09 11:29:31 +08:00
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@ -1,88 +0,0 @@
# Examples 示例文件
本目录包含两个主要的测试示例:
## 📁 simple_test.py - 基础功能测试
**用途**: 验证RAG系统的基础功能
- 🔧 纯文本文档处理
- 📄 文档加载和切分
- 🔍 文本向量化和存储
- 🔎 相似性搜索
- 📝 查询结果整合
**特点**:
- 禁用图片处理(专注基础功能)
- 适合快速验证系统可用性
- 轻量级测试
**运行**:
```bash
python examples/simple_test.py
```
## 🚀 ad_test.py - 高级功能测试
**用途**: 验证多格式文档和图片内容识别
- 📄 多格式文档解析 (DOCX, PDF, XLSX, CSV)
- 🖼️ 图片自动提取和处理
- 🤖 图片内容描述生成
- 📝 图片文本内容识别 (OCR)
- 🔍 混合内容检索 (文本+图片)
- 📊 内容分类显示
**特点**:
- 启用完整图片处理功能
- 使用BLIP模型进行图片理解
- 支持图片中文本提取
- 增强的查询结果显示
**运行**:
```bash
python examples/ad_test.py
```
## 🔧 图片文本识别功能
高级测试(`ad_test.py`)包含增强的图片文本识别功能:
### ✅ 图片内容处理
- **自动提取**: 从DOCX和PDF文档中自动提取嵌入的图片
- **智能描述**: 使用BLIP模型生成图片内容描述
- **文本识别**: 支持OCR提取图片中的文字内容
- **分类标记**: 自动识别图片类型(技术图、数据图表等)
### 📝 OCR文本提取
系统尝试从图片中提取文字内容,支持:
- **pytesseract**: 高精度OCR引擎需要安装
- **easyocr**: 备用OCR方案支持中英文
- **基础模式**: 如果OCR库不可用提供基础信息
### 🔍 增强检索体验
- **内容分类**: 查询结果区分图片内容和文本内容
- **统计信息**: 显示检索到的文本和图片数量
- **格式化显示**: 图片内容带特殊标记 `🖼️ [图片内容]`
## 📋 测试文档要求
### 基础测试文档
- `python_basics.txt` - Python基础知识
- `data_science.txt` - 数据科学内容
### 高级测试文档
- `complex_data_science.docx` - 包含图片的Word文档
- `ai_research_report.pdf` - 包含图片的PDF报告
- `company_report.xlsx` - Excel工作簿
- `sales_data.csv` - CSV数据文件
## 🎯 预期效果
### 基础测试
- ✅ 文档正常加载和处理
- ✅ 文本查询返回相关结果
- ✅ 系统响应时间正常
### 高级测试
- ✅ 多格式文档成功解析
- ✅ 图片内容被自动识别和描述
- 🖼️ 图片查询能返回图片相关内容
- 📊 查询结果包含内容类型统计
- 🔍 图片和文本内容可被统一检索

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@ -1,322 +0,0 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
高级测试示例 - 多格式文档和图片内容识别
"""
import sys
import os
import asyncio
import warnings
from pathlib import Path
import shutil
# 过滤掉PyTorch的FutureWarning
warnings.filterwarnings("ignore", category=FutureWarning, module="torch")
# 添加源码路径
sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "src"))
from base_rag.core import BaseRAG
class AdvancedTestRAG(BaseRAG):
"""高级测试RAG实现 - 支持图片内容"""
async def ingest(self, file_path: str, **kwargs):
"""文档导入"""
return await self.process_file_to_vector_store(file_path, **kwargs)
async def query(self, question: str) -> str:
"""查询实现 - 增强图片内容显示"""
docs = await self.similarity_search_with_rerank(question, k=5)
if not docs:
return "抱歉,没有找到相关信息。"
# 分析和整理搜索结果
sources = []
contexts = []
image_count = 0
text_count = 0
for doc in docs:
source = doc.metadata.get("source_file", "未知来源")
doc_type = doc.metadata.get("type", "text")
content = doc.page_content.strip()
if source not in sources:
sources.append(source)
# 处理不同类型的内容
if doc_type == "image":
# 增强图片内容显示
image_count += 1
enhanced_content = f"🖼️ [图片 {image_count}] {content}"
# 如果图片描述中包含文件信息,提取并格式化
if "图片文件:" in content and "尺寸:" in content:
parts = content.split(" | ")
if len(parts) >= 3:
file_info = parts[0].replace("图片文件: ", "")
size_info = parts[1].replace("尺寸: ", "")
type_info = parts[2].replace("类型: ", "")
enhanced_content = f"🖼️ [图片内容] {file_info}\n 📐 尺寸: {size_info} | 🏷️ 类型: {type_info}"
contexts.append(enhanced_content)
else:
text_count += 1
contexts.append(f"📄 {content}")
context = "\n\n".join(contexts)
sources_str = "".join(sources)
# 添加内容统计信息
stats = f"({text_count}文本"
if image_count > 0:
stats += f" + {image_count}图片"
stats += ")"
return f"基于文档({sources_str}){stats}的信息:\n\n{context}"
async def test_advanced_functionality():
"""测试高级多格式文档和图片功能"""
print("🚀 高级多格式文档和图片内容测试")
print("=" * 60)
# 清理数据
for p in ["/Users/liruwei/Documents/code/project/demo/base_rag/storage/chroma_db/ad_test", "/Users/liruwei/Documents/code/project/demo/base_rag/storage/status_db"]:
p_obj = Path(p)
if p_obj.exists():
shutil.rmtree(p_obj)
print("🧹 已清理数据")
# 创建RAG实例 - 启用图片处理
rag = AdvancedTestRAG(
vector_store_name="advanced_test",
persist_directory="./storage/chroma_db/ad_test",
retriever_top_k=5,
storage_directory="/Users/liruwei/Documents/code/project/demo/base_rag/storage/files",
status_db_path="/Users/liruwei/Documents/code/project/demo/base_rag/storage/status_db/advanced_test_status.db",
# 启用图片处理 - 使用本地BLIP模型获得更好的图片文本识别
image_config={
"enabled": True,
"type": "local",
"model": "Salesforce/blip-image-captioning-base",
},
)
print("✅ 高级RAG实例创建成功 (已启用图片处理)")
print()
# 测试多格式文档
test_files = [
{
"file": "test_document.txt",
"format": "TXT",
"description": "纯文本文档",
"expect_images": False
},
{
"file": "complex_data_science.docx",
"format": "DOCX",
"description": "Word文档(含图片)",
"expect_images": True
},
{
"file": "ai_research_report.pdf",
"format": "PDF",
"description": "PDF报告(含图片)",
"expect_images": True
},
{
"file": "company_report.xlsx",
"format": "XLSX",
"description": "Excel工作簿",
"expect_images": False
},
{
"file": "sales_data.csv",
"format": "CSV",
"description": "CSV数据文件",
"expect_images": False
}
]
# 筛选存在的文件
test_dir = Path("/Users/liruwei/Documents/code/project/demo/base_rag/test_files")
available_files = []
for file_info in test_files:
if (test_dir / file_info["file"]).exists():
available_files.append(file_info)
print(f"📂 发现 {len(available_files)} 个测试文档")
print()
# 处理文档
processed_results = []
total_images = 0
for file_info in available_files:
filename = file_info["file"]
format_type = file_info["format"]
description = file_info["description"]
expect_images = file_info["expect_images"]
print(f"📄 处理 {format_type}: {filename}")
print(f" {description}")
try:
result = await rag.ingest(str(test_dir / filename))
if result and result.get('success'):
chunks_count = result['chunks_count']
print(f" ✅ 成功: {chunks_count} 个片段")
# 估算图片内容
baseline = 1 if format_type in ['TXT', 'CSV'] else 2
has_images = chunks_count > baseline + 1
if expect_images and has_images:
estimated_images = chunks_count - baseline
total_images += estimated_images
print(f" 🖼️ 估计包含 ~{estimated_images} 个图片片段")
processed_results.append({
"file": filename,
"format": format_type,
"chunks": chunks_count,
"has_images": has_images
})
else:
message = result.get('message', '未知错误')
if "已经处理完毕" in message:
print(f" ⚠️ 文件已存在")
else:
print(f" ❌ 处理失败: {message}")
except Exception as e:
print(f" ❌ 错误: {str(e)}")
print()
# 结果统计
image_docs = [r for r in processed_results if r.get("has_images")]
text_docs = [r for r in processed_results if not r.get("has_images")]
print("📊 处理结果统计:")
print(f" 📄 纯文本文档: {len(text_docs)}")
print(f" 🖼️ 含图片文档: {len(image_docs)}")
if total_images > 0:
print(f" 📸 估计图片总数: ~{total_images}")
print()
# 高级查询测试
print("🔍 高级查询测试...")
test_queries = [
{
"question": "数据科学的核心技术有哪些?",
"focus": "文本内容"
},
{
"question": "文档中的图片显示了什么内容?",
"focus": "图片内容"
},
{
"question": "Python生态系统相关的信息",
"focus": "综合内容"
},
{
"question": "销售数据分析结果",
"focus": "数据内容"
},
{
"question": "技术架构或框架图的内容",
"focus": "图片技术内容"
},
{
"question": "人工智能研究的挑战和机遇",
"focus": "研究内容"
}
]
image_content_found = False
for i, query_info in enumerate(test_queries, 1):
question = query_info["question"]
focus = query_info["focus"]
print(f"\n❓ 查询 {i}: {question}")
print(f" 🎯 重点: {focus}")
try:
answer = await rag.query(question)
if "抱歉" not in answer:
# 检查是否包含图片内容
if "🖼️ [图片" in answer:
print(f" 🖼️ ✅ 检索到图片内容!")
image_content_found = True
# 分析结果
lines = answer.split('\n')
if lines:
source_line = lines[0] if lines[0].startswith('基于文档') else "来源信息未知"
print(f" 📚 {source_line}")
# 显示内容预览,特别突出图片信息
content_start = answer.find('\n\n')
if content_start > 0:
content = answer[content_start+2:]
# 分离图片和文本内容预览
content_lines = content.split('\n\n')
preview_parts = []
for line in content_lines[:2]: # 只显示前2个部分
if "🖼️ [图片" in line:
# 图片内容特殊处理
img_preview = line[:200] + "..." if len(line) > 200 else line
preview_parts.append(f" 🖼️ {img_preview}")
else:
# 文本内容
text_preview = line[:100] + "..." if len(line) > 100 else line
preview_parts.append(f" 📄 {text_preview}")
for part in preview_parts:
print(part)
else:
print(f" 💡 {answer[:200]}...")
else:
print(f" 💡 {answer}")
except Exception as e:
print(f" ❌ 查询失败: {str(e)}")
# 最终验证结果
print("\n" + "=" * 60)
print("🎉 高级功能测试完成!")
print()
print("✅ 功能验证结果:")
print(" 📄 多格式文档解析 - ✅")
print(" 🖼️ 图片自动提取 - ✅" if image_docs else " 🖼️ 图片自动提取 - ⚠️")
print(" 🤖 图片文本识别 - ✅" if image_content_found else " 🤖 图片文本识别 - ⚠️")
print(" 🔍 混合内容检索 - ✅" if image_content_found else " 🔍 混合内容检索 - ⚠️")
print(" 📊 内容分类显示 - ✅")
print()
print("🔧 支持的格式:")
for file_info in available_files:
icon = "🖼️" if file_info["expect_images"] else "📄"
print(f" {icon} {file_info['format']} - {file_info['description']}")
print()
print("💡 图片文本识别特性:")
if image_content_found:
print(" ✅ 自动提取图片中的视觉信息")
print(" ✅ 生成图片内容描述文本")
print(" ✅ 图片信息可被向量化和检索")
print(" ✅ 支持图片尺寸和类型识别")
else:
print(" ⚠️ 需要包含图片的测试文档验证")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(test_advanced_functionality())

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@ -0,0 +1,427 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
RAG系统完整测试示例
集成文档处理重排检索智能问答等功能
"""
import asyncio
import sys
import os
import warnings
from pathlib import Path
import shutil
# 过滤警告信息
warnings.filterwarnings("ignore", category=FutureWarning, module="torch")
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning)
# 添加项目路径
sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', 'src'))
from base_rag.core import BaseRAG, FileStatus
class ComprehensiveRAG(BaseRAG):
"""综合RAG实现 - 支持多格式文档和重排检索"""
async def ingest(self, file_paths):
"""批量导入文档"""
if isinstance(file_paths, str):
file_paths = [file_paths]
results = []
for file_path in file_paths:
result = await self.process_file_to_vector_store(file_path)
results.append(result)
return results
async def query(self, question: str) -> str:
"""智能问答实现 - 集成重排和智能组合prompt"""
print("🎯 使用重排检索相关文档...")
# 1. 使用重排检索获取最相关的文档
docs = await self.similarity_search_with_rerank(question)
if not docs:
return "抱歉,没有找到相关信息。请尝试其他问题或添加更多文档。"
if not self.llm:
# 如果没有LLM返回格式化的检索结果
sources = []
contexts = []
image_count = 0
for i, doc in enumerate(docs):
source = doc.metadata.get('source_file', f'文档{i+1}')
doc_type = doc.metadata.get('type', 'text')
content = doc.page_content.strip()
if source not in sources:
sources.append(source)
if doc_type == 'image':
image_count += 1
contexts.append(f"🖼️ 图片{image_count}: {content}")
else:
contexts.append(f"📄 {content}")
context = "\n\n".join(contexts)
sources_str = "".join(sources)
stats = f"({len(docs)-image_count}文本"
if image_count > 0:
stats += f" + {image_count}图片"
stats += ")"
return f"基于文档({sources_str}){stats}的信息:\n\n{context}"
# 2. 组合上下文和问题的智能prompt
contexts = []
sources = []
image_count = 0
for i, doc in enumerate(docs):
source = doc.metadata.get('source_file', f'文档{i+1}')
doc_type = doc.metadata.get('type', 'text')
content = doc.page_content.strip()
if source not in sources:
sources.append(source)
if doc_type == 'image':
image_count += 1
contexts.append(f"图片内容{image_count}: {content}")
else:
contexts.append(f"文档片段{i+1}: {content}")
context = "\n\n".join(contexts)
sources_str = "".join(sources)
# 3. 构建智能prompt
prompt = f"""请基于以下上下文信息回答用户的问题。
上下文信息来源: {sources_str}
包含内容: {len(docs)-image_count}个文本片段{f'{image_count}个图片内容' if image_count > 0 else ''}
上下文内容:
{context}
用户问题: {question}
回答要求:
1. 基于上下文信息提供准确详细的回答
2. 如果上下文中包含图片信息请结合图片内容回答
3. 如果上下文信息不足以回答问题请明确说明
4. 回答要条理清晰重点突出
5. 用中文回答
回答:"""
print("🤔 正在基于重排后的文档生成智能答案...")
# 4. 调用LLM生成回答
try:
if hasattr(self.llm, 'invoke'):
response = self.llm.invoke(prompt)
else:
response = self.llm(prompt)
# 添加来源信息
sources_info = f"\n\n📚 信息来源: {sources_str}"
if image_count > 0:
sources_info += f" (包含{image_count}个图片内容)"
return response + sources_info
except Exception as e:
print(f"❌ LLM调用失败: {e}")
# 备用方案:返回格式化的检索结果
return f"LLM暂时不可用但找到了相关信息\n\n{context}\n\n📚 来源: {sources_str}"
async def clear_data(test_name: str):
"""清理测试数据"""
paths_to_clear = [
f"./storage/chroma_db/{test_name}",
f"./storage/status_db/{test_name}.db"
]
for path in paths_to_clear:
path_obj = Path(path)
if path_obj.exists():
if path_obj.is_dir():
shutil.rmtree(path_obj)
else:
path_obj.unlink()
print(f"🧹 已清理 {test_name} 的历史数据")
async def test_document_processing():
"""测试文档处理功能"""
print("📂 文档处理测试")
print("-" * 40)
# 创建RAG实例
rag = ComprehensiveRAG(
vector_store_name="comprehensive_test",
retriever_top_k=5,
persist_directory="./storage/chroma_db/comprehensive_test",
storage_directory="./storage/files",
status_db_path="./storage/status_db/comprehensive_test.db",
# 启用重排功能
rerank_config={
"enabled": True,
"type": "local",
"model": "BAAI/bge-reranker-base",
"top_k": 5
},
# 启用图片处理
image_config={
"enabled": True,
"type": "local",
"model": "Salesforce/blip-image-captioning-base"
},
embedding_config={
"type": "local",
"model_name": "BAAI/bge-small-zh-v1.5"
}
)
# 查找测试文件
test_dir = Path("./test_files")
test_files = []
# 支持的文件类型和优先级
file_priorities = {
".txt": 1, ".md": 1, # 基础文本
".pdf": 2, ".docx": 2, # 文档类型
".csv": 3, ".xlsx": 3, # 数据类型
".png": 4, ".jpg": 4 # 图片类型(如果有的话)
}
if test_dir.exists():
for file_path in test_dir.iterdir():
if file_path.is_file() and file_path.suffix.lower() in file_priorities:
priority = file_priorities[file_path.suffix.lower()]
test_files.append((priority, str(file_path), file_path.suffix.upper()))
# 按优先级排序
test_files.sort(key=lambda x: x[0])
if not test_files:
print("⚠️ 未找到测试文件,请在 ./test_files 目录下放置测试文档")
return rag, []
print(f"📁 发现 {len(test_files)} 个测试文件")
processed_files = []
total_chunks = 0
for priority, file_path, file_type in test_files[:6]: # 限制处理6个文件
filename = Path(file_path).name
print(f"\n📄 处理 {file_type}: {filename}")
try:
result = await rag.process_file_to_vector_store(file_path)
if result.get('success'):
chunks = result.get('chunks_count', 0)
total_chunks += chunks
processed_files.append(filename)
status = "✅ 新处理" if "处理完成" in result['message'] else "♻️ 已存在"
print(f" {status}: {chunks} 个文档片段")
else:
error_msg = result.get('message', '未知错误')
print(f" ❌ 失败: {error_msg}")
except Exception as e:
print(f" ❌ 异常: {str(e)}")
print(f"\n📊 处理结果: {len(processed_files)} 个文件, 共 {total_chunks} 个文档片段")
return rag, processed_files
async def test_retrieval_and_rerank():
"""测试检索和重排功能"""
print("\n🔍 检索和重排测试")
print("-" * 40)
# 复用文档处理的RAG实例
rag = ComprehensiveRAG(
vector_store_name="comprehensive_test",
retriever_top_k=5,
persist_directory="./storage/chroma_db/comprehensive_test",
rerank_config={
"enabled": True,
"type": "local",
"model": "BAAI/bge-reranker-base",
"top_k": 3
}
)
test_query = "Python编程语言的特点和优势"
print(f"🔍 测试查询: {test_query}")
# 1. 普通检索
print("\n📋 普通检索结果:")
try:
normal_docs = await rag.similarity_search(test_query, k=5)
for i, doc in enumerate(normal_docs[:3], 1):
source = doc.metadata.get('source_file', f'文档{i}')
content = doc.page_content[:80] + "..." if len(doc.page_content) > 80 else doc.page_content
print(f" {i}. [{source}] {content}")
except Exception as e:
print(f" ❌ 普通检索失败: {e}")
# 2. 重排检索
print("\n🎯 重排后检索结果:")
try:
rerank_docs = await rag.similarity_search_with_rerank(test_query, k=3)
for i, doc in enumerate(rerank_docs, 1):
source = doc.metadata.get('source_file', f'文档{i}')
content = doc.page_content[:80] + "..." if len(doc.page_content) > 80 else doc.page_content
print(f" {i}. [{source}] {content}")
except Exception as e:
print(f" ❌ 重排检索失败: {e}")
return rag
async def test_intelligent_qa(rag):
"""测试智能问答功能"""
print("\n💭 智能问答测试")
print("-" * 40)
# 尝试设置LLM
try:
from langchain_community.llms import Ollama
rag.llm = Ollama(model="qwen3:4b", base_url="http://localhost:11434")
print("🤖 已连接本地LLM (Ollama)")
has_llm = True
except Exception as e:
print(f"⚠️ 未连接LLM将使用检索模式: {e}")
has_llm = False
# 测试问题集
test_questions = [
"Python编程语言有什么特点",
# "数据科学的主要应用领域有哪些?",
# "机器学习和深度学习的区别是什么?",
# "文档中有哪些关于人工智能的内容?",
# "图片中显示了什么信息?" # 测试图片内容
]
print(f"🔥 开始问答测试 ({'LLM模式' if has_llm else '检索模式'})")
for i, question in enumerate(test_questions, 1):
print(f"\n❓ 问题 {i}: {question}")
print(" " + "-" * 35)
try:
answer = await rag.query(question)
if has_llm and "📚 信息来源:" in answer:
# LLM模式分离答案和来源
parts = answer.split("\n\n📚 信息来源:")
main_answer = parts[0]
source_info = "📚 信息来源:" + parts[1] if len(parts) > 1 else ""
print(f" 💡 {main_answer[:150]}...")
if source_info:
print(f" {source_info}")
else:
# 检索模式或简单回答
if len(answer) > 200:
print(f" 💡 {answer[:200]}...")
if "基于文档(" in answer:
source_line = answer.split('\n')[0]
print(f" 📚 {source_line}")
else:
print(f" 💡 {answer}")
except Exception as e:
print(f" ❌ 查询失败: {str(e)}")
async def show_system_status(rag):
"""显示系统状态"""
print("\n📊 系统状态总览")
print("-" * 40)
try:
# 文件处理状态
file_statuses = await rag.get_file_processing_status()
if file_statuses:
print("📁 文档处理状态:")
completed = sum(1 for s in file_statuses if s['status'] == FileStatus.COMPLETED.value)
error = sum(1 for s in file_statuses if s['status'] == FileStatus.ERROR.value)
print(f" ✅ 成功: {completed} 个文件")
if error > 0:
print(f" ❌ 失败: {error} 个文件")
# 配置信息
print("\n⚙️ 配置信息:")
print(f" 🎯 重排功能: {'✅ 启用' if rag.rerank_config.get('enabled') else '❌ 禁用'}")
print(f" 🖼️ 图片处理: {'✅ 启用' if rag.image_config.get('enabled') else '❌ 禁用'}")
print(f" 🤖 LLM模型: {'✅ 已连接' if rag.llm else '❌ 未连接'}")
print(f" 📊 检索数量: Top {rag.retriever_top_k}")
except Exception as e:
print(f"❌ 状态获取失败: {e}")
async def main():
"""主测试流程"""
print("🚀 RAG系统综合测试")
print("=" * 50)
# 清理历史数据
await clear_data("comprehensive_test")
print()
try:
# 1. 文档处理测试
rag, processed_files = await test_document_processing()
if not processed_files:
print("❌ 没有成功处理的文档,测试终止")
return
# 2. 检索重排测试
rag = await test_retrieval_and_rerank()
# 3. 智能问答测试
await test_intelligent_qa(rag)
# 4. 系统状态
await show_system_status(rag)
print("\n" + "=" * 50)
print("🎉 RAG系统测试完成!")
print()
print("✅ 已验证功能:")
print(" 📄 多格式文档处理 (TXT/MD/PDF/DOCX/CSV/XLSX)")
print(" 🖼️ 图片内容提取和识别")
print(" 🎯 智能重排检索")
print(" 💭 上下文问答")
print(" 📊 混合内容处理")
print()
print("💡 使用建议:")
print(" 1. 确保 ./test_files 目录下有测试文档")
print(" 2. 安装 Ollama 并启动本地LLM获得更好体验")
print(" 3. 重排功能需要下载BGE模型首次运行较慢")
print(" 4. 图片处理需要BLIP模型可提升多媒体文档效果")
except Exception as e:
print(f"\n❌ 测试过程中发生错误: {e}")
import traceback
traceback.print_exc()
print("\n" + "=" * 50)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())

View File

@ -1,131 +0,0 @@
"""
QA Chain 使用示例
演示如何使用 build_qa_chain 方法构建问答系统
"""
import asyncio
import sys
import os
# 添加项目路径到 Python 路径
sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', 'src'))
from base_rag.core import BaseRAG, FileStatus
class SimpleRAG(BaseRAG):
"""简单的RAG实现示例"""
async def ingest(self, file_paths):
"""批量导入文档"""
results = []
for file_path in file_paths:
result = await self.process_file_to_vector_store(file_path)
results.append(result)
return results
async def query(self, question: str) -> str:
"""简单问答实现"""
if not self.llm:
# 如果没有LLM只返回相关文档
docs = await self.similarity_search_with_rerank(question)
return f"找到 {len(docs)} 个相关文档:\n" + "\n---\n".join([doc.page_content[:200] + "..." for doc in docs])
# 使用QA链进行问答
qa_chain = await self.build_qa_chain()
result = qa_chain(question)
return result["result"]
async def main():
print("🚀 QA Chain 使用示例")
# 1. 创建RAG实例
rag = SimpleRAG(
vector_store_name="qa_chain_demo",
retriever_top_k=3,
persist_directory="./storage/chroma_db/qa_chain_demo",
storage_directory="./storage/files",
status_db_path="./storage/status_db/qa_chain_demo.db"
)
# 2. 检查是否有文档需要处理
test_files_dir = "./test_files"
test_files = [
f"{test_files_dir}/data_science.txt",
f"{test_files_dir}/python_guide.md"
]
print("\n📁 检查并处理文档...")
for file_path in test_files:
if os.path.exists(file_path):
print(f"处理文件: {file_path}")
result = await rag.process_file_to_vector_store(file_path)
print(f"处理结果: {result['message']}")
else:
print(f"文件不存在: {file_path}")
# 3. 查看文件处理状态
print("\n📊 文件处理状态:")
file_statuses = await rag.get_file_processing_status()
for status in file_statuses:
print(f" {status['filename']}: {status['status']}")
# 4. 设置LLM如果可用的话
try:
# 尝试使用 Ollama (需要本地安装)
from langchain_community.llms import Ollama
rag.llm = Ollama(model="qwen3:4b", base_url="http://localhost:11434")
print("\n🤖 使用 Ollama LLM")
use_llm = True
except Exception as e:
print(f"\n⚠️ 无法连接到 Ollama LLM: {e}")
print("将使用文档检索模式")
use_llm = False
# 5. 示例问题
questions = [
"介绍一下python?用中文回复",
]
print(f"\n{'='*50}")
print("🔍 开始问答测试")
print(f"{'='*50}")
for i, question in enumerate(questions, 1):
print(f"\n❓ 问题 {i}: {question}")
print("-" * 40)
try:
if use_llm:
# 使用QA链进行问答
print("🔄 正在构建QA链...")
qa_chain = await rag.build_qa_chain()
print("🤔 正在思考答案...")
result = qa_chain(question)
print("💡 答案:")
print(result["result"])
print("\n📚 相关文档:")
for j, doc in enumerate(result["source_documents"], 1):
print(f" {j}. {doc.metadata.get('source_file', 'unknown')}")
print(f" {doc.page_content[:100]}...")
else:
# 只进行文档检索
print("🔍 正在检索相关文档...")
answer = await rag.query(question)
print("📖 检索结果:")
print(answer)
except Exception as e:
print(f"❌ 错误: {e}")
print(f"\n{'='*50}")
print("✅ 测试完成")
print(f"{'='*50}")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())

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@ -1,153 +0,0 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
简单测试示例 - 基础RAG功能验证
"""
import sys
import os
import asyncio
import warnings
from pathlib import Path
import shutil
# 过滤掉PyTorch的FutureWarning
warnings.filterwarnings("ignore", category=FutureWarning, module="torch")
# 添加源码路径
sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..", "src"))
from base_rag.core import BaseRAG
class SimpleTestRAG(BaseRAG):
"""简单测试RAG实现"""
async def ingest(self, file_path: str, **kwargs):
"""文档导入"""
return await self.process_file_to_vector_store(file_path, **kwargs)
async def query(self, question: str) -> str:
"""查询实现"""
docs = await self.similarity_search_with_rerank(question, k=3)
if not docs:
return "抱歉,没有找到相关信息。"
# 整理搜索结果
sources = []
contexts = []
for doc in docs:
source = doc.metadata.get("source_file", "未知来源")
content = doc.page_content.strip()
if source not in sources:
sources.append(source)
contexts.append(content)
context = "\n\n".join(contexts)
sources_str = "".join(sources)
return f"基于文档({sources_str})的信息:\n\n{context}"
async def test_basic_functionality():
"""测试基础RAG功能"""
print("🔧 基础RAG功能测试")
print("=" * 50)
# 清理向量数据库
db_path = Path("/Users/liruwei/Documents/code/project/demo/base_rag/chroma_db/simple_test")
if db_path.exists():
shutil.rmtree(db_path)
print("🧹 已清理向量数据库")
# 创建RAG实例 - 禁用图片处理用于基础测试
rag = SimpleTestRAG(
vector_store_name="simple_test",
retriever_top_k=3,
storage_directory="/Users/liruwei/Documents/code/project/demo/base_rag/test_files",
status_db_path="/Users/liruwei/Documents/code/project/demo/base_rag/status_db/simple_test_status.db",
image_config={"enabled": False}, # 基础测试禁用图片
)
print("✅ RAG实例创建成功")
print()
# 测试基础文档
test_files = ["test_document.txt", "test_markdown.md", "python_basics.txt", "data_science.txt"]
print("📂 处理基础文档...")
processed_count = 0
for filename in test_files:
file_path = Path("/Users/liruwei/Documents/code/project/demo/base_rag/test_files") / filename
if not file_path.exists():
print(f"⚠️ {filename} - 文件不存在,跳过")
continue
print(f"📄 处理: {filename}")
try:
result = await rag.ingest(str(file_path))
if result and result.get('success'):
print(f" ✅ 成功: {result['chunks_count']} 个片段")
processed_count += 1
else:
message = result.get('message', '未知错误')
if "已经处理完毕" in message:
print(f" ⚠️ 已存在,跳过")
processed_count += 1
else:
print(f" ❌ 失败: {message}")
except Exception as e:
print(f" ❌ 错误: {str(e)}")
print(f"\n📊 处理完成: {processed_count}/{len(test_files)} 个文件")
print()
# 基础查询测试
print("🔍 基础查询测试...")
test_queries = [
"Python编程语言的特点",
"数据科学的核心技术",
"机器学习的应用",
"什么是深度学习"
]
for i, question in enumerate(test_queries, 1):
print(f"\n❓ 查询 {i}: {question}")
try:
answer = await rag.query(question)
if "抱歉" not in answer:
# 显示结果摘要
lines = answer.split('\n')
source_line = lines[0] if lines[0].startswith('基于文档') else "来源未知"
print(f" 📚 {source_line}")
# 显示内容预览
content_start = answer.find('\n\n')
if content_start > 0:
content = answer[content_start+2:]
preview = content[:150] + "..." if len(content) > 150 else content
print(f" 💡 {preview}")
else:
print(f" 💡 {answer[:150]}...")
else:
print(f" 💡 {answer}")
except Exception as e:
print(f" ❌ 查询失败: {str(e)}")
print("\n" + "=" * 50)
print("🎉 基础功能测试完成!")
print("✅ 验证项目:")
print(" 📄 文档加载和切分")
print(" 🔍 文本向量化和存储")
print(" 🔎 相似性搜索")
print(" 📝 查询结果整合")
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(test_basic_functionality())

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@ -0,0 +1,6 @@
Python是一种高级编程语言。
它具有简洁的语法和强大的功能。
Python广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能等领域。
机器学习库如scikit-learn、TensorFlow和PyTorch都支持Python。
Flask和Django是流行的Python Web框架。

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@ -0,0 +1,44 @@
# 机器学习入门
## 什么是机器学习?
机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够在没有明确编程的情况下学习和改进。
## 主要类型
### 监督学习
- **分类**: 预测类别标签
- **回归**: 预测连续数值
### 无监督学习
- **聚类**: 发现数据中的群组
- **降维**: 减少特征数量
### 强化学习
- 通过与环境交互学习最优策略
## 常用算法
1. **线性回归**: 预测连续值
2. **逻辑回归**: 二分类问题
3. **决策树**: 易于理解和解释
4. **随机森林**: 集成学习方法
5. **支持向量机**: 处理高维数据
6. **神经网络**: 深度学习基础
## Python机器学习库
- **Scikit-learn**: 经典机器学习算法
- **TensorFlow**: 深度学习框架
- **PyTorch**: 动态深度学习框架
- **XGBoost**: 梯度提升算法
## 学习路径
1. 掌握Python基础
2. 学习数据处理(Pandas, NumPy)
3. 理解统计学基础
4. 实践经典算法
5. 深入深度学习
机器学习正在改变世界,值得每个人学习!

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@ -0,0 +1,5 @@
Python是一种高级编程语言由Guido van Rossum于1991年创建。
Python具有简洁易读的语法适合初学者学习编程。
Python是解释型语言支持面向对象、函数式等多种编程范式。
Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁性。

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@ -0,0 +1,5 @@
Flask是一个轻量级的Python Web框架易于学习和使用。
Django是一个功能丰富的Python Web框架适合大型项目开发。
FastAPI是现代的Python Web框架专为构建API而设计。
Tornado是一个可扩展的非阻塞Web服务器和Web应用框架。