客服智能体产品系统Vibe Coding

智能客服机器人：基于大模型的对话式客服系统，支持知识库 RAG 检索增强、插件化扩展（function calling）、多模型管理与流式对话。

对话：首页聊天窗口直接提问；回答会自动注入知识库检索结果，命中插件知识包时按路由注入领域知识，需要工具时由 LLM 发起 function calling。
知识库：新建知识库后上传文档并点击"构建索引"；支持本地文件 / Elasticsearch 双存储模式，文档解析（txt/md/pdf/docx/xlsx/csv）、分块、向量化，BM25 关键词 + faiss 向量混合检索。
插件：内置插件出厂模板 + 用户自定义插件（plugin.json 元数据 + skill.md 知识包 + tools.py 工具），工具经 function calling 由 LLM 自主编排调用；插件默认禁用、审查后手动启用。
模型：对接任意 OpenAI 兼容 API；按类型（对话 / Embedding 等）管理模型，支持编辑、复制、启用开关、按类型设置默认模型。

负责任务
本人独立负责项目全部设计开发：需求分析与整体架构设计；后端 REST API 与 SSE 流式服务；对话编排（RAG 注入 + 插件知识包路由 + function calling 工具循环）；知识库模块（文档解析、分块、向量化、混合检索）；插件系统（动态加载与工具注册）；前端 SPA 界面（聊天、模型管理、知识库管理、插件管理）与部署联调。

技术栈与架构
后端：Python + FastAPI + SQLite；前端：Vue 3 + Vite + vue-router；检索：jieba、rank-bm25、faiss-cpu、numpy；文档解析：pypdf / pdfplumber / python-docx / openpyxl；模型层：对接 OpenAI 兼容 API。
前后端分离三层架构：表现层（Vue SPA）经 REST / SSE 调用服务层（FastAPI 路由、会话与鉴权），服务层调用领域层（agent 对话编排、knowledge 检索、plugin_manager 插件、storage SQLite 存储）；所有运行时产物（数据库、日志、知识库索引、插件）统一收敛至 workspace 目录，便于备份与打包发布。
实现亮点
混合检索 RAG：BM25 关键词召回与 faiss 向量召回双路并行，分数归一化融合排序，兼顾专业术语精确匹配与语义泛化；检索结果自动注入提示词，检索异常自动降级，不阻断对话。
插件化扩展：插件 = plugin.json 元数据 + skill.md 领域知识包 + tools.py 工具函数；importlib 动态加载/卸载，工具统一注册后由 LLM 在 function calling 循环中自主编排调用顺序；知识包按命中路由注入提示词。插件默认禁用、人工审查代码后启用，tools.py 仅在启用时执行，