AI Template - 智能对话平台

🤖 现代化的AI智能体平台，集成多种AI能力，为用户提供强大的AI助手服务。

🎯 项目简介

AI Template 是一个生产级的智能对话平台，不仅仅是聊天机器人，而是真正的AI智能体：

🌟 核心特性

🤖 多Provider LLM支持 - OpenAI、Claude、DeepSeek、Gemini、Ollama等
🔧 MCP工具集成 - 通过Model Context Protocol集成外部工具和服务
📚 RAG知识库 - 智能文档检索和知识问答
🌐 网络搜索 - 实时获取最新信息
💬 流式对话 - 实时响应，支持思考过程展示
👥 多用户系统 - 完整的用户管理和权限控制
🔒 企业级安全 - JWT认证、数据隔离、API密钥安全管理

🚀 技术亮点

ReAct智能体架构 - Reasoning + Acting的思考-行动循环
实时流式 - WebSocket + SSE双重流式支持

🛠️ 技术栈

前端

React 18 + TypeScript
Material-UI - 现代化UI组件
Axios + EventSource - HTTP + 流式通信
React Router - 单页应用路由

后端

FastAPI + Uvicorn - 高性能异步Web框架
SQLAlchemy + Alembic - ORM和数据库迁移
MySQL 8.0 - 主数据库
Pydantic - 数据验证和序列化
JWT - 安全认证

📁 项目结构

ai-template/
├── frontend/                # 🎨 React前端应用
│   ├── src/
│   │   ├── components/      # UI组件
│   │   ├── api/             # API请求模块
│   │   └── App.js           # 应用主组件
│   └── package.json
└── backend/                 # ⚡ FastAPI后端应用
    ├── app/
    │   ├── main.py          # 应用入口
    │   ├── api/routes/      # API路由
    │   ├── services/        # 业务服务层
    │   ├── repositories/    # 数据访问层
    │   ├── domain/          # 领域模型
    │   └── lib/             # 核心库
    │       ├── providers/   # LLM Providers
    │       ├── mcp/         # MCP工具集成
    │       └── knowledge/   # 知识库功能
    ├── requirements.txt
    └── .env.example

📖 详细架构说明：查看 docs/PROJECT_ARCHITECTURE.md 了解完整的系统架构设计

🚀 快速开始

📋 前置条件

Python >= 3.11
Node.js >= 18.0.0
MySQL >= 8.0
npm 或 yarn

⚡ 一键启动

1. 克隆项目

git clone https://github.com/yourusername/ai-template.git
cd ai-template

2. 准备MySQL数据库

# 确保MySQL服务运行 (可以使用Docker、Homebrew或其他方式)
# 例如使用Docker:
docker run -d --name mysql-ai -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=password mysql:8.0

# 或使用Homebrew (macOS):
brew install mysql
brew services start mysql

3. 配置环境变量

cd backend
cp env.example .env
# 编辑.env文件，配置数据库和API密钥

4. 安装依赖并启动

# 后端
cd backend
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
python run.py

# 前端 (新终端)
cd frontend
npm install
npm start

5. 访问应用

🌐 前端界面: http://localhost:3000
📡 API文档: http://localhost:8000/docs

🔧 环境变量配置

在 backend/.env 文件中配置：

# 复制示例配置文件
cp env.example .env

# 编辑配置文件，主要配置以下内容：

# 数据库配置
DATABASE_TYPE=mysql
MYSQL_HOST=localhost
MYSQL_USER=root
MYSQL_PASSWORD=your_password
MYSQL_DATABASE=ai_template

# LLM配置 (选择一个Provider)
LLM_PROVIDER=deepseek  # 或 ollama
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here

# 向量模型配置 (知识库会用到, 这里使用ollama pull bge-m3)
EMBEDDING_PROVIDER=ollama
EMBEDDING_MODEL_NAME="bge-m3"

# 可选：网络搜索功能
GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key_here
GOOGLE_CSE_ID=your_google_custom_search_engine_id_here

🎯 功能演示

💬 智能对话

支持多轮对话，具备上下文记忆
实时流式响应，展示AI思考过程
支持Markdown格式，代码高亮

🔧 MCP工具集成

文件系统操作：读取、写入、搜索文件
网络搜索：获取实时信息
自定义工具：扩展AI能力

📚 知识库RAG

上传文档，自动向量化
智能检索相关内容
基于知识库的问答

👥 多用户管理

用户注册登录
独立的配置空间
数据隔离保护

🛠️ 开发指南

📝 添加新的LLM Provider

# 1. 创建Provider文件
backend/app/lib/providers/your_provider.py

# 2. 实现BaseProvider接口
# 3. 在配置中注册Provider

🔌 集成新的MCP服务器

# 1. 在MCP管理界面添加服务器
# 2. 配置连接参数
# 3. 测试工具调用

🎨 自定义界面

# 修改组件样式
frontend/src/components/

# 调整全局样式
frontend/src/styles/

📖 文档

📋 项目架构 - 完整的系统架构设计
🔧 MCP集成指南 - MCP服务集成详解
🚀 部署指南 - 生产环境部署 (待完善)
🔒 安全指南 - 安全最佳实践 (待完善)

🤝 贡献

欢迎提交Issue和Pull Request！

开发流程

Fork项目
创建功能分支
提交代码
创建Pull Request

📄 许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件

🌟 Star History

如果这个项目对你有帮助，请给个Star ⭐️

AI Template - 让AI智能体开发变得简单 🚀

Name		Name	Last commit message	Last commit date
.cursor/rules		.cursor/rules
backend		backend
docs		docs
frontend		frontend
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md

Latest commit

History

Folders and files

Repository files navigation