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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

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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

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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

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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