目录
案例简介
案例目标
核心功能
技术要点
预期效果
技术栈与核心依赖
主要技术栈
核心依赖库
项目配置
必需的环境配置
1. OpenAI API 密钥
2. Qdrant Cloud 配置
3. 向量数据库配置
项目结构
核心模块说明
核心代码实现
1. 数据库配置
2. 文档处理流程
3. 智能查询路由（核心算法）
4. RAG 检索链
5. 网络搜索回退
运行与测试
启动步骤
1. 安装依赖
2. 运行应用
3. 配置 API 密钥
4. 上传文档
测试用例
测试 1：产品查询
测试 2：支持查询
测试 3：财务查询
测试 4：网络搜索回退
预期输出示例
实现思路与扩展建议
核心设计思想
1. 三阶段路由策略
2. 置信度阈值机制
3. 优雅的回退机制
架构优势
可能的优化方向
1. 性能优化
2. 功能增强
3. 路由优化
4. 部署优化
扩展功能建议
1. 多语言支持
2. 实时更新
3. 可视化分析
4. API 服务
完整源码
requirements.txt
rag_database_routing.py
案例简介
本项目是一个基于 Streamlit 的 RAG（检索增强生成）应用程序，实现了智能查询路由功能。系统能够根据用户的问题自动路由到最相关的数据库（产品信息、客户支持、财务信息），并结合 Langchain 进行检索增强生成。当数据库中找不到相关信息时，系统会自动回退到网络搜索（DuckDuckGo）来提供答案。
🎓 学习目标：
- 理解 RAG 系统的核心架构和实现方式
- 掌握多数据库智能路由的设计模式
- 学习向量相似度搜索与 LLM 路由的结合使用
- 实现优雅的回退机制（网络搜索）
- 掌握 Qdrant 向量数据库的使用方法
