从 0 到 1，用 Chainlit 打造「多文件知识库对话」Web 应用

一、为什么要写这篇文章？

过去做 PoC，总是卡在「界面丑、数据掉、文件散」三板斧：

1. Gradio/Streamlit 组件不够灵活；
2. 刷新页面聊天记录全没；
3. 用户上传 PDF/Word/图片后，下次打开还得重新传。

直到我遇到 Chainlit——专为 LLM 聊天而生的开源框架，自带「会话持久化 + 多文件上传 + 前端主题可改」三大 Buff。
于是我花了几天时间，基于 Chainlit 撸了一套 支持多文件知识库对话、登录鉴权、PDF 预览、数据落库 的完整方案。
今天把全部踩坑与源码整理成这篇「多文件知识库对话」的实战笔记，让你 30 分钟就能原样复刻，直接上线！

---

二、最终效果先睹为快

功能	效果
登录页	极简账号密码，支持 OAuth 扩展
多文件上传	拖拽 20 个文件，秒级切片向量化
侧边 PDF 预览	点击消息直接 cl.Pdf 渲染，无需跳转
聊天记录永久化	换电脑登录也能看到昨天对话
暗黑主题	改一行配置即可切换

---

三、技术选型

层级	选型	理由
前端	Chainlit（React 内核）	专为 LLM 聊天优化，组件即插即用
向量索引	LlamaIndex + BGE-Small	本地模型，离线也跑，CPU 可接受
大模型	DeepSeek-Chat	中文 32K 长上下文，价格只有 GPT-4 1/10
关系库	PostgreSQL	官方推荐，asyncpg 异步驱动不阻塞
文件存储	MinIO（S3 协议）	Docker 一键启动，后续无缝迁移到云厂商
部署	Docker Compose	一条命令拉起 PG+MinIO+App

---

四、30 分钟复刻指南

电脑已经装好 Python 3.11、Docker、Node≥18

① 拉取项目模板

git clone https://github.com/yourname/chainlit-rag-minio.git
cd chainlit-rag-minio

② 环境变量一键生成

cp .env.example .env
# 自动生成 CHAINLIT_AUTH_SECRET
chainlit create-secret

把 MinIO 密钥、数据库连接串、DeepSeek API Key 填进去即可。

③ 启动基础设施

docker compose up -d
# 浏览器访问 http://localhost:9001 创建 bucket：docs

④ 安装后端依赖 & 运行

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Win 用 .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
chainlit run app.py --port 8080 --watch

看到 🚀 Chainlit server running on http://0.0.0.0:8080 就成功了！

⑤ 在线体验

1. 打开 http://localhost:8080/login
   账号 admin / 密码 admin123
2. 拖拽 1个 PDF，输入「国庆放假几天」
3. 侧边即时预览，回答带引用页码，刷新页面记录仍在。

---

五、核心代码走读

1. 数据层：PostgreSQL 异步增删改查

# persistent/postgresql_data_layer.py
class PostgreSQLDataLayer(BaseDataLayer):async def create_user(self, user: User) -> PersistedUser:# 不存在就 INSERT，存在就 UPDATE metadata...async def update_thread(self, thread_id: str, **kw):# UPSERT，返回最新 thread...

Chainlit 在每次用户消息前后会自动调用 create_step、create_element，我们只需专注业务 SQL，无需手写 CRUD。

2. 文件层：MinIO 上传 + 预签名 URL

# persistent/minio_storage_client.py
async def upload_file(self, object_key, data, mime='application/pdf'):bucket = os.getenv("MINIO_BUCKET_NAME", "docs")self.client.put_object(bucket, object_key, io.BytesIO(data), len(data), mime)url = self.client.get_presigned_url("GET", bucket, object_key)return {"object_key": object_key, "url": url}

前端点击 PDF 时，Chainlit 会自动用返回的 url 渲染 <iframe>，实现「边聊边看」。

3. 聊天逻辑：RAG 索引动态切换

@cl.on_message
async def main(message: cl.Message):files = [f.path for f in message.elements if isinstance(f, (cl.File, cl.Image))]if files:nodes = SentenceSplitter().get_nodes_from_documents(SimpleDirectoryReader(input_files=files).load_data())index = VectorStoreIndex(nodes)chat_engine = index.as_chat_engine(chat_mode="context")cl.user_session.set("chat_engine", chat_engine)...

一条消息里既能「纯 LLM 闲聊」，也能「基于刚传的 10 份合同做问答」，零配置切换。

4. 主题 & 文案：改 TOML 即可

# .chainlit/config.toml
[UI]
name = "合同审查助手"
default_collapse_content = false
cot = "hidden"  # 隐藏思维链，界面更清爽[UI.theme.dark]
background = "#0e1117"
paper = "#1c1e24"

官方支持自定义 CSS/JS，甚至整包替换 React（custom_build 字段），自由度拉满。

---

六、踩坑与彩蛋

坑	解决
asyncpg 未装报 ModuleNotFoundError	明确写进 requirements.txt
IDM 浏览器插件抢占 9000 端口，PDF 预览报 ConnectionReset	关掉 IDM 或改端口
上传 50 MB 文件失败	改 config.toml 里 max_size_mb = 500
想对接公司 LDAP	只需实现 @cl.header_auth_callback，返回 cl.User 即可

---

七、一键部署到生产

# docker-compose.prod.yml
services:app:build: .environment:- PG_CONNECTION_STRING=postgresql+asyncpg://user:[e-mail]/chainlit- MINIO_ENDPOINT=s3.xxx.comlabels:- "traefik.enable=true"- "traefik.http.routers.app.rule=Host(`ai.xxx.com`)"

把镜像推到阿里云 ACR，再配 RDS + OSS，10 分钟完成 SaaS 化。

---

八、后续还能这么玩！

1. 多租户：在 users.metadata 里加 tenant_id，所有 SQL 加过滤条件即可。
2. 知识库版本管理：给 threads 加 kb_version 字段，用户可切换「2024Q1 合同」或「2024Q2 合同」。
3. 在线标注：利用 feedbacks 表，业务人员可对答案点赞/点踩，跑 RLHF。
4. 移动端：Chainlit 0.9 已支持 PWA，开启 pwa = true 即可生成安装包。

---

九、总结

1. 链式开发真香：用 Chainlit 把「聊天界面 + 文件上传 + 数据持久化」这一整套通用需求，浓缩成 200 行不到的 Python，PoC 速度提升 10 倍。
2. 架构可进可退：本地跑 Docker 就能演示，上云只需换连接串；今天用 DeepSeek，明天切 GPT-4 仅改一行 Settings.llm。

到此，从 0 到 1 的「多文件知识库对话」系统就交付了。