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第6章:项目实战:智能问答系统开发

学习目标

  • ✅ 完整实现前后端分离的问答系统

  • ✅ 掌握本地AI模型的集成方法

  • ✅ 实现对话历史管理功能

  • ✅ 完成系统部署与性能优化


6.1 项目整体设计

6.1.1 系统架构

graph TDA[用户界面] -->|输入问题| B(Web服务器)B -->|调用模型| C[本地AI模型]C -->|返回答案| BB -->|显示结果| AD[数据库] -->|存储记录| B

6.1.2 技术选型

模块技术方案说明
前端界面Gradio快速搭建交互界面
后端逻辑FastAPI高性能API框架
AI模型ChatGLM-6B开源中文对话模型
数据存储SQLite轻量级本地数据库
部署工具Docker + Nginx容器化与反向代理

6.2 环境准备

6.2.1 硬件要求

  • CPU:Intel i7 10代以上

  • 内存:至少16GB

  • GPU:NVIDIA RTX 3060(可选,加速推理)

6.2.2 软件安装

bash

# 创建虚拟环境
python -m venv qa_env
source qa_env/bin/activate  # Linux/Mac
qa_env\Scripts\activate      # Windows# 安装核心依赖
pip install fastapi uvicorn gradio sqlalchemy torch transformers

6.3 数据库设计

6.3.1 创建对话记录表

新建 database.py

python

from sqlalchemy import create_eng
http://www.dtcms.com/wzjs/438526.html

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