环境搭建

准备工作

确保你的电脑上有 Python 3.10 或更高版本。

python --version

如果没有，去 python.org 下载安装。

创建项目

# 创建项目目录
mkdir qa-bot
cd qa-bot

# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 激活虚拟环境
# Windows:
venv\Scripts\activate
# Mac/Linux:
source venv/bin/activate

安装依赖

核心依赖

# 创建 requirements.txt
pip install langchain>=0.1.0
pip install langchain-community>=0.0.10
pip install langchain-openai>=0.0.2

# 向量数据库
pip install chromadb>=0.4.0

# 文档处理
pip install pypdf>=3.17.0
pip install docx2txt>=0.8
pip install unstructured>=0.11.0

# 前端
pip install streamlit>=1.31.0

# 大模型 SDK（选一个）
# OpenAI
pip install openai>=1.0.0
# 或通义千问
pip install dashscope>=1.10.0
# 或 DeepSeek
pip install deepseek>=1.0.0

验证安装

python -c "import langchain; print(langchain.__version__)"
python -c "import chromadb; print('Chroma installed')"

获取 API Key

通义千问（推荐国内用户）

1. 访问 阿里云百炼平台
2. 注册/登录
3. 创建 API Key
4. 设置环境变量：

# Mac/Linux
export DASHSCOPE_API_KEY="your-key-here"

# Windows PowerShell
$env:DASHSCOPE_API_KEY="your-key-here"

# Windows CMD
set DASHSCOPE_API_KEY=your-key-here

DeepSeek

1. 访问 DeepSeek 开放平台
2. 注册账号
3. 创建 API Key
4. 设置环境变量：

export DEEPSEEK_API_KEY="your-key-here"

OpenAI（需要国外支付）

1. 访问 platform.openai.com
2. 添加付款方式
3. 创建 API Key
4. 设置环境变量：

export OPENAI_API_KEY="your-key-here"

项目结构

qa-bot/
├── .env                    # API Keys（不提交到 Git）
├── .env.example           # 环境变量示例
├── requirements.txt       # 依赖列表
├── app.py                # Streamlit 应用入口
├── rag.py                # RAG 核心逻辑
├── config.py             # 配置文件
└── data/                 # 测试文档（可选）
    ├── sample.pdf
    └── sample.txt

配置文件

创建 .env.example：

# 大模型配置
OPENAI_API_KEY=your-openai-key
DASHSCOPE_API_KEY=your-dashscope-key
DEEPSEEK_API_KEY=your-deepseek-key

# 向量数据库
CHROMA_PERSIST_DIRECTORY=./chroma_db

# 模型选择
LLM_PROVIDER=dashscope  # openai | dashscope | deepseek
LLM_MODEL=qwen-turbo    # gpt-4o | qwen-turbo | deepseek-chat

创建 .env（复制 .env.example 并填入真实值）：

cp .env.example .env

然后编辑 .env，填入你的 API Keys。

创建基础代码文件

config.py

import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

class Config:
    # 大模型配置
    LLM_PROVIDER = os.getenv("LLM_PROVIDER", "dashscope")
    LLM_MODEL = os.getenv("LLM_MODEL", "qwen-turbo")

    # API Keys
    OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
    DASHSCOPE_API_KEY = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")
    DEEPSEEK_API_KEY = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")

    # 向量数据库
    CHROMA_PERSIST_DIRECTORY = os.getenv("CHROMA_PERSIST_DIRECTORY", "./chroma_db")

    # RAG 参数
    CHUNK_SIZE = 500
    CHUNK_OVERLAP = 50
    TOP_K = 3  # 检索最相关的 3 个片段

config = Config()

测试配置

创建 test_setup.py：

from config import config

print(f"LLM Provider: {config.LLM_PROVIDER}")
print(f"LLM Model: {config.LLM_MODEL}")
print(f"Chroma Directory: {config.CHROMA_PERSIST_DIRECTORY}")

# 测试 API Key
if config.LLM_PROVIDER == "dashscope":
    print(f"DashScope Key: {config.DASHSCOPE_API_KEY[:10]}...")
elif config.LLM_PROVIDER == "openai":
    print(f"OpenAI Key: {config.OPENAI_API_KEY[:10]}...")
elif config.LLM_PROVIDER == "deepseek":
    print(f"DeepSeek Key: {config.DEEPSEEK_API_KEY[:10]}...")

运行测试：

python test_setup.py

如果看到配置信息打印出来（API Key 显示前 10 位），说明环境配置成功。

常见问题

1. pip 安装很慢

使用国内镜像：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple langchain chromadb

或永久配置：

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 虚拟环境激活失败

Windows：如果提示权限问题，用管理员运行 PowerShell

Mac：如果提示无法运行，执行：

chmod +x venv/bin/activate

3. API Key 测试失败

检查：

1. Key 是否复制完整（没有多余空格）
2. .env 文件是否在项目根目录
3. 环境变量是否正确加载

Git 配置（可选）

创建 .gitignore：

venv/
.env
chroma_db/
__pycache__/
*.pyc
.DS_Store

初始化 Git：

git init
git add .
git commit -m "Init project"

下一步

环境搭好了，开始实现核心功能。

继续：核心功能 →

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