428 lines
10 KiB
Markdown
428 lines
10 KiB
Markdown
# Qwen Agent - 智能数据检索专家系统
|
||
|
||
[](https://python.org)
|
||
[](https://fastapi.tiangolo.com)
|
||
[](LICENSE)
|
||
|
||
## 📋 项目概述
|
||
|
||
Qwen Agent 是一个基于 FastAPI 构建的智能数据检索专家系统，专门用于处理和分析结构化数据集。系统通过无状态的 ZIP 项目加载机制，支持动态加载多种数据集，并提供类似 OpenAI 的聊天接口，便于与现有 AI 应用集成。
|
||
|
||
### 🌟 核心特性
|
||
|
||
- **🔍 智能数据检索** - 基于倒排索引和多层数据架构的专业数据检索
|
||
- **📦 无状态项目加载** - 通过 ZIP URL 动态加载数据集，自动缓存和解压
|
||
- **🏗️ 多层架构数据处理** - 文档层、序列化层、索引层的分层存储
|
||
- **🚀 异步文件处理队列** - 基于 huey 和 SQLite 的高性能异步任务队列
|
||
- **📊 任务状态管理** - 实时任务状态查询和 SQLite 数据持久化
|
||
- **🤖 兼容 OpenAI API** - 完全兼容 OpenAI chat/completions 接口
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🚀 快速开始
|
||
|
||
### 环境要求
|
||
|
||
- Python 3.8+
|
||
- Poetry (推荐) 或 pip
|
||
- 足够的磁盘空间用于缓存
|
||
|
||
### 安装依赖
|
||
|
||
```bash
|
||
# 使用 Poetry (推荐)
|
||
poetry install
|
||
poetry run python fastapi_app.py
|
||
|
||
# 或使用 pip
|
||
pip install -r requirements.txt
|
||
python fastapi_app.py
|
||
```
|
||
|
||
### Docker 部署
|
||
|
||
```bash
|
||
# 构建镜像
|
||
docker build -t qwen-agent .
|
||
|
||
# 运行容器
|
||
docker run -p 8001:8001 qwen-agent
|
||
|
||
# 或使用 Docker Compose
|
||
docker-compose up -d
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📖 使用指南
|
||
|
||
### 1. 聊天接口 (OpenAI 兼容)
|
||
|
||
**端点**: `POST /api/v1/chat/completions`
|
||
|
||
```bash
|
||
curl -X POST "http://localhost:8001/api/v1/chat/completions" \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{
|
||
"messages": [
|
||
{
|
||
"role": "user",
|
||
"content": "HP Elite Mini 800 G9ってノートPC？"
|
||
}
|
||
],
|
||
"model": "qwen3-next",
|
||
"zip_url": "http://127.0.0.1:8080/all_hp_product_spec_book2506.zip",
|
||
"stream": false
|
||
}'
|
||
```
|
||
|
||
### 2. 异步文件处理队列
|
||
|
||
#### 启动队列系统
|
||
|
||
```bash
|
||
# 终端1：启动队列消费者
|
||
poetry run python task_queue/consumer.py --workers 2
|
||
|
||
# 终端2：启动API服务器
|
||
poetry run python fastapi_app.py
|
||
```
|
||
|
||
#### 提交异步任务
|
||
|
||
```bash
|
||
curl -X POST "http://localhost:8001/api/v1/files/process/async" \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{
|
||
"unique_id": "my_project_123",
|
||
"files": {
|
||
"documents": ["public/document.txt"],
|
||
"reports": ["public/data.zip"]
|
||
},
|
||
"system_prompt": "处理这些文档"
|
||
}'
|
||
```
|
||
|
||
**响应**:
|
||
```json
|
||
{
|
||
"success": true,
|
||
"task_id": "abc-123-def",
|
||
"unique_id": "my_project_123",
|
||
"task_status": "pending",
|
||
"estimated_processing_time": 30
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
#### 查询任务状态
|
||
|
||
```bash
|
||
# 🎯 主要接口 - 只需要记住这一个
|
||
curl "http://localhost:8001/api/v1/task/abc-123-def/status"
|
||
```
|
||
|
||
**状态响应**:
|
||
```json
|
||
{
|
||
"success": true,
|
||
"task_id": "abc-123-def",
|
||
"status": "completed",
|
||
"unique_id": "my_project_123",
|
||
"result": {
|
||
"status": "success",
|
||
"message": "成功处理了 2 个文档文件",
|
||
"processed_files": ["projects/my_project_123/dataset/docs/document.txt"]
|
||
}
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
### 3. Python 客户端示例
|
||
|
||
```python
|
||
import requests
|
||
import time
|
||
|
||
def submit_and_monitor_task():
|
||
# 1. 提交任务
|
||
response = requests.post(
|
||
"http://localhost:8001/api/v1/files/process/async",
|
||
json={
|
||
"unique_id": "my_project",
|
||
"files": {"docs": ["public/file.txt"]}
|
||
}
|
||
)
|
||
|
||
task_id = response.json()["task_id"]
|
||
print(f"任务已提交: {task_id}")
|
||
|
||
# 2. 监控任务状态
|
||
while True:
|
||
response = requests.get(f"http://localhost:8001/api/v1/task/{task_id}/status")
|
||
data = response.json()
|
||
|
||
status = data["status"]
|
||
print(f"任务状态: {status}")
|
||
|
||
if status == "completed":
|
||
print("🎉 任务完成！")
|
||
break
|
||
elif status == "failed":
|
||
print("❌ 任务失败！")
|
||
break
|
||
|
||
time.sleep(2)
|
||
|
||
submit_and_monitor_task()
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🗃️ 数据包结构
|
||
|
||
### ZIP 数据集格式
|
||
|
||
```
|
||
dataset_name/
|
||
├── README.md # 数据集说明文档
|
||
├── dataset/
|
||
│ └── data_collection/
|
||
│ ├── document.txt # 原始文本内容
|
||
│ ├── serialization.txt # 结构化数据
|
||
│ └── schema.json # 字段定义和元数据
|
||
├── mcp_settings.json # MCP 工具配置
|
||
└── system_prompt.md # 系统提示词（可选）
|
||
```
|
||
|
||
### 文件说明
|
||
|
||
- **document.txt**: 原始 Markdown 文本，提供完整上下文
|
||
- **serialization.txt**: 格式化结构数据，每行 `字段1:值1;字段2:值2`
|
||
- **schema.json**: 字段定义、枚举值映射和文件关联关系
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📊 数据存储和管理
|
||
|
||
### 任务状态存储
|
||
|
||
任务状态存储在 SQLite 数据库中：
|
||
|
||
```
|
||
queue_data/task_status.db
|
||
```
|
||
|
||
**数据库结构**:
|
||
```sql
|
||
CREATE TABLE task_status (
|
||
task_id TEXT PRIMARY KEY, -- 任务ID
|
||
unique_id TEXT NOT NULL, -- 项目ID
|
||
status TEXT NOT NULL, -- 任务状态
|
||
created_at REAL NOT NULL, -- 创建时间
|
||
updated_at REAL NOT NULL, -- 更新时间
|
||
result TEXT, -- 处理结果(JSON)
|
||
error TEXT -- 错误信息
|
||
);
|
||
```
|
||
|
||
### 数据库管理工具
|
||
|
||
```bash
|
||
# 查看数据库内容
|
||
poetry run python db_manager.py view
|
||
|
||
# 交互式管理
|
||
poetry run python db_manager.py interactive
|
||
|
||
# 获取统计信息
|
||
curl "http://localhost:8001/api/v1/tasks/statistics"
|
||
```
|
||
|
||
### 数据备份
|
||
|
||
```bash
|
||
# 备份数据库
|
||
cp queue_data/task_status.db queue_data/backup_$(date +%Y%m%d).db
|
||
|
||
# 清理旧记录
|
||
curl -X POST "http://localhost:8001/api/v1/tasks/cleanup?older_than_days=7"
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🛠️ API 接口总览
|
||
|
||
### 聊天接口
|
||
- `POST /api/v1/chat/completions` - OpenAI 兼容的聊天接口
|
||
|
||
### 文件处理接口
|
||
- `POST /api/v1/files/process` - 同步文件处理
|
||
- `POST /api/v1/files/process/async` - 异步文件处理
|
||
- `GET /api/v1/files/{unique_id}/status` - 文件处理状态
|
||
|
||
### 任务管理接口
|
||
- `GET /api/v1/task/{task_id}/status` - **主要接口** - 查询任务状态
|
||
- `GET /api/v1/tasks` - 列出任务（支持筛选）
|
||
- `GET /api/v1/tasks/statistics` - 获取统计信息
|
||
- `DELETE /api/v1/task/{task_id}` - 删除任务记录
|
||
|
||
### 系统管理接口
|
||
- `GET /api/health` - 健康检查
|
||
- `GET /system/status` - 系统状态
|
||
- `POST /system/cleanup-cache` - 清理缓存
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🔧 配置和部署
|
||
|
||
### 环境变量
|
||
|
||
```bash
|
||
# 模型配置
|
||
MODEL_SERVER=https://openrouter.ai/api/v1
|
||
API_KEY=your-api-key
|
||
|
||
# 队列配置
|
||
MAX_CACHED_AGENTS=20
|
||
|
||
# 其他配置
|
||
TOKENIZERS_PARALLELISM=false
|
||
```
|
||
|
||
### 生产部署建议
|
||
|
||
1. **队列配置**
|
||
```bash
|
||
# 设置合适的工作线程数
|
||
poetry run python task_queue/consumer.py --workers 4 --worker-type threads
|
||
```
|
||
|
||
2. **性能优化**
|
||
- 使用 Redis 作为队列后端（可选）
|
||
- 配置 nginx 作为反向代理
|
||
- 设置适当的缓存策略
|
||
|
||
3. **监控**
|
||
- 定期检查任务状态
|
||
- 监控磁盘空间使用
|
||
- 设置日志轮转
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📈 性能特性
|
||
|
||
### 智能检索策略
|
||
- **探索性查询**: 结构分析 → 模式发现 → 结果扩展
|
||
- **精确性查询**: 目标定位 → 直接搜索 → 结果验证
|
||
- **分析性查询**: 多维度分析 → 深度挖掘 → 洞察提取
|
||
|
||
### 缓存机制
|
||
- ZIP 文件基于 URL 的 MD5 哈希值进行缓存
|
||
- 助手实例缓存，提高响应速度
|
||
- SQLite 查询缓存
|
||
|
||
### 并发处理
|
||
- 异步文件处理队列
|
||
- 多线程任务执行
|
||
- 支持批量操作
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📁 项目结构
|
||
|
||
```
|
||
qwen-agent/
|
||
├── fastapi_app.py # FastAPI 主应用
|
||
├── gbase_agent.py # 助手服务逻辑
|
||
├── task_queue/ # 队列系统
|
||
│ ├── config.py # 队列配置
|
||
│ ├── manager.py # 队列管理器
|
||
│ ├── tasks.py # 文件处理任务
|
||
│ ├── integration_tasks.py # 集成任务
|
||
│ ├── task_status.py # 任务状态存储
|
||
│ └── consumer.py # 队列消费者
|
||
├── utils/ # 工具模块
|
||
├── models/ # 模型文件
|
||
├── projects/ # 项目目录
|
||
├── queue_data/ # 队列数据
|
||
├── public/ # 静态文件
|
||
├── db_manager.py # 数据库管理工具
|
||
├── requirements.txt # 依赖列表
|
||
├── pyproject.toml # Poetry 配置
|
||
├── Dockerfile # Docker 构建文件
|
||
└── docker-compose.yml # Docker Compose 配置
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🎯 使用场景
|
||
|
||
### 适用场景
|
||
- **产品规格检索** - 快速查找产品技术规格
|
||
- **文档分析** - 大量文档的智能检索和分析
|
||
- **数据问答** - 基于结构化数据的问答系统
|
||
- **知识库构建** - 企业知识库的智能检索
|
||
|
||
### 示例数据集
|
||
项目包含 HP 产品规格书数据集：
|
||
- 商用/个人笔记本电脑 (EliteBook/OmniBook)
|
||
- 台式机 (Elite/OMEN)
|
||
- 工作站 (Z系列)
|
||
- 显示器 (Series 3/5/OMEN)
|
||
- Poly 通信设备
|
||
- HyperX 游戏配件
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🤝 贡献指南
|
||
|
||
1. Fork 项目
|
||
2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
|
||
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
|
||
4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
|
||
5. 打开 Pull Request
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📄 许可证
|
||
|
||
本项目采用 MIT 许可证 - 查看 [LICENSE](LICENSE) 文件了解详情。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🆘 支持
|
||
|
||
- 📖 [详细文档](docs/)
|
||
- 🐛 [问题反馈](https://github.com/your-repo/qwen-agent/issues)
|
||
- 💬 [讨论区](https://github.com/your-repo/qwen-agent/discussions)
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🎉 开始使用
|
||
|
||
1. **克隆项目**
|
||
```bash
|
||
git clone https://github.com/your-repo/qwen-agent.git
|
||
cd qwen-agent
|
||
```
|
||
|
||
2. **安装依赖**
|
||
```bash
|
||
poetry install
|
||
```
|
||
|
||
3. **启动服务**
|
||
```bash
|
||
# 启动队列消费者
|
||
poetry run python task_queue/consumer.py --workers 2
|
||
|
||
# 启动API服务器
|
||
poetry run python fastapi_app.py
|
||
```
|
||
|
||
4. **测试接口**
|
||
```bash
|
||
# 运行测试脚本
|
||
poetry run python test_simple_task.py
|
||
```
|
||
|
||
现在您可以开始使用 Qwen Agent 进行智能数据检索了！🚀 |