1.立项原因：通用 AI 对话系统存在无法适配私有知识场景、回答精准度不足、缺乏专属知识库管理、界面体验不佳等问题，难以满足企业 / 个人对专属智能对话的需求。本项目以 RAG 技术为核心构建 AI-RAG-SYS，解决通用 AI 知识边界受限、私有知识无法高效利用、对话体验不友好的产品问题。
2.行业场景与业务背景：面向企业内部知识问答、个人知识管理、智能客服等实用场景，服务于企业员工、知识工作者、客服团队等用户，依托检索增强生成（RAG）技术整合私有知识库，提供专属智能对话服务，助力用户高效获取精准知识、提升工作效率，打造贴合实际需求的智能交互平台。
1.具体功能模块：包含多模型智能对话、智能知识库系统、实时音频交互、视觉内容理解、智能文件处理五大核心能力，同时覆盖对话、知识库、历史记录、设置四大基础模块。
2.主要功能描述：多模型智能对话支持云端（OpenAI GPT、Anthropic Claude）与本地（Ollama）多模型兼容，适配不同需求；智能知识库系统支持 PDF、Word 等多格式文档向量化，基于 FAISS/ChromaDB 实现语义检索，支持增量更新与多语言处理；实时音频交互提供全场景语音能力，包含实时语音识别、AI 语音合成与流式音频处理；视觉内容理解支持图片解析、OCR 文字识别、文档扫描与多格式视觉文件处理；智能文件处理支持 PDF、DOCX 等多格式文件批量上传、内容提取与格式转换；同时提供对话历史管理、系统参数配置、护眼现代化界面等基础功能，全面覆盖智能对话的高频使用场景。
“我” 负责的具体任务：基于 Vue3+TypeScript 搭建前端架构，开发对话、知识库等核心模块的页面与交互；实现文件上传、语义搜索、语音交互等功能，对接后端 Flask3 接口完成数据交互；通过 Pinia、Vue Router 管理状态与路由，基于 Element Plus 打造护眼界面，优化交互细节。
项目技术栈与架构：前端采用 Vue3+TypeScript+Element Plus+Pinia+Vue Router+Axios+Vite；后端基于 Flask3+Python，搭配 MariaDB、Redis、FAISS/ChromaDB 等组件，采用 Docker 容器化部署；前后端分离架构，通过 RESTful 接口交互。
实现亮点与难点：亮点为支持多模型兼容与 RAG 精准对话，覆盖多模态处理，界面友好；难点在于多模型接口适配、大文件与检索性能优化、音频低延迟交互及文档解析精度保障。
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