🏘️ 社区百事通(baisitong)

社区政策咨询智能助手 · AI + 社会治理 RAG 知识库 + 多轮对话 + 来源引用 + SSE 流式输出,零配置、可离线运行

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方式 1:npm(任何装了 Python 3.9+ 的电脑)

npx baisitong                 # 自动建 venv、装依赖、启动,打开 http://localhost:8080
npx baisitong --port 9000     # 自定义端口

方式 2:pip 安装

pip install baisitong -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
baisitong                     # 或 python -m baisitong

方式 3:源码运行

./startup.sh          # Linux / macOS(Windows 用 startup.bat)
# 或手动:
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python -m baisitong --port 8080

零配置即用:默认 SQLite + 内置本地 AI 引擎(TF-IDF 检索 + 抽取式生成), 无需数据库、无需 API Key、无需联网。配置大模型 Key 后自动切换真模型,见配置。

功能特性

系统架构

┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              前端 原生 HTML/CSS/JS(无框架、无构建)          │
│   会话侧栏 · SSE流式聊天气泡 · 引用卡片(相关度条) · 热门问题  │
└──────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
                       │ HTTP / SSE
┌──────────────────────▼─────────────────────────────────────┐
│                     接口层 routers/                         │
│  chat(SSE) · conversations · knowledge · questions        │
│  feedback · stats · health                                 │
├────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                     逻辑层 services/                        │
│  rag(问答编排) · retriever(混合检索+查询改写)            │
│  embeddings(向量引擎) · llm(大模型/本地引擎)            │
│  documents(分块入库) · prompts(提示词模板)              │
├────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                     数据层 models/ + database.py            │
│  SQLAlchemy ORM → SQLite(默认) / MySQL 8(可切换)        │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘
         │                        │
   GLM / DeepSeek API       内置本地引擎(离线兜底)
   (配置 Key 后启用)        TF-IDF 检索 + 抽取式生成

AI 双引擎设计:LLM 与 Embedding 均为"远程 API / 本地引擎"双实现,统一接口。 未配置 Key 或远程调用失败时自动降级本地引擎,保证演示永不中断。

RAG 管线:查询改写(多轮指代+同义词归一) → 向量检索 + 关键词检索 → 相对归一化加权融合(α=0.7) → 双路绝对下限兜底 → Prompt 组装 → 流式生成 → 引用后处理

API 一览

SSE 事件示例:

data: {"type":"retrieval","sources":[{"citation_num":1,"doc_title":"…","snippet":"…","score":0.92}]}
data: {"type":"token","content":"根据《杭州市"}
data: {"type":"done","message_id":42,"sources":[…]}
data: [DONE]

配置

复制 .env.example 为 .env 按需修改(全部留空 = 零配置本地模式):

# 切换真实大模型(OpenAI 兼容协议,二选一)
LLM_API_KEY=sk-xxx
LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1        # 或 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
LLM_MODEL=deepseek-chat                          # 或 glm-4-flash

# 切换真实向量化(可选,留空用内置 TF-IDF)
EMBED_API_KEY=xxx
EMBED_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
EMBED_MODEL=embedding-3

# 切换 MySQL 8(默认 SQLite)
DATABASE_URL=mysql+pymysql://root:pwd@localhost:3306/community_assistant

RAG 参数(CHUNK_SIZE/RETRIEVAL_TOP_K/VECTOR_WEIGHT/SCORE_THRESHOLD 等) 同样在 .env 中调整。

项目结构

baisitong/
├── baisitong/                # Python 包(发布到 PyPI)
│   ├── __main__.py           # CLI 入口(python -m baisitong)
│   ├── main.py               # FastAPI 装配 + 生命周期
│   ├── config.py             # 配置层(集中管理参数)
│   ├── database.py           # 数据层:engine/session/建表
│   ├── routers/              # 接口层:6 个路由模块
│   ├── services/             # 逻辑层:RAG/检索/LLM/分块/Prompt
│   ├── models/               # ORM:documents/conversations/questions/stats
│   ├── schemas/              # Pydantic DTO
│   ├── data/                 # 预置政策文档 ×5
│   └── static/               # 前端(index.html/css/js)
├── bin/cli.js                # npm 启动器(找 Python → venv → 装依赖 → 启动)
├── tests/                    # pytest 单元+集成测试(49 个用例)
├── sql/init.sql              # MySQL 8 建表 DDL(含 ngram 全文索引)
├── package.json              # npm 发布配置
├── pyproject.toml            # PyPI 发布配置
├── requirements.txt          # Python 依赖
├── startup.sh / startup.bat  # 一键启动
└── .env.example              # 环境变量模板

测试

pip install -r requirements-dev.txt
pytest tests/ -v        # 49 个用例:分块/检索融合/查询改写/引用提取/
                        # SSE问答/多轮追问/无答案兜底/远程降级/断线落库/
                        # 会话CRUD/反馈统计

测试全程离线(自动使用本地引擎 + 临时 SQLite),无外部依赖。

常见问题

Q: 为什么检索引擎自己实现而不用 FAISS/ChromaDB? 社区政策语料通常 < 1000 块,纯 Python 内积耗时 < 10ms;零外部依赖 = 零安装风险, 在任何受限网络/离线环境下都可靠运行(竞赛可靠性优先原则)。

Q: 受限/断网环境怎么部署? 提前在有网电脑下载离线包:

pip download baisitong -d pkgs/ -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip download -r requirements.txt -d pkgs/ -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

把 pkgs/ 目录拷贝到目标机器后 pip install --no-index --find-links=pkgs/ baisitong, 全程无需联网。

License

MIT