LangChainRust Agent

RAG 对话系统，支持多种检索模式和对话压缩策略。

功能特性

• 三种检索模式：向量检索、BM25关键词检索、RRF混合检索
• 对话压缩：分层压缩、摘要压缩、重要信息保护
• 多格式文档：支持 TXT、PDF、Markdown、JSON、CSV
• Web 界面：单页应用，支持文件上传、搜索、对比测试

技术栈

组件	技术
后端	Rust + Axum
向量数据库	Qdrant
BM25	MongoDB
对话存储	SQLite
Embedding	OpenAI text-embedding-ada-002
LLM	OpenAI GPT-3.5/GPT-4

项目结构

langchainRustAgent/
├── src/                    # 后端源码
│   ├── main.rs             # Axum 入口
│   ├── handlers/           # API handlers
│   ├── stores/             # 存储层
│   ├── services/           # 服务层
│   ├── models/             # 数据模型
│   ├── routes/             # 路由定义
│   └── agents/             # AI agents
├── frontend/               # 前端文件（前后端分离）
│   ├── index.html          # 主页面
│   ├── css/style.css       # 样式
│   └── js/app.js           # JavaScript
└── scripts/                # 部署脚本

快速开始

# 1. 配置
cp config.toml.example config.toml
# 编辑 config.toml，填入 OpenAI API Key

# 2. 运行
cargo run --release

# 3. 访问
open http://localhost:8080

文档

文档	说明
部署指南.md	完整部署流程（三种检索模式）
使用指南.md	功能使用说明
AGENTS.md	AI Agent 开发指南

API 端点

端点	方法	说明
/api/chat	POST	对话（支持压缩策略）
/api/upload	POST	上传文档
/api/search/vector	POST	向量检索
/api/search/bm25	POST	BM25检索
/api/search/hybrid	POST	混合检索
/api/search/compare	POST	三种检索对比
/api/stats	GET	统计信息

配置

关键配置项（config.toml）：

[server]
host = "0.0.0.0"
port = 8080

[conversation]
max_history_messages = 50    # 最大历史条数
compress_threshold = 15      # 触发压缩阈值
keep_recent_messages = 5     # 保留最近条数

[openai]
api_key = "your-api-key"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
chat_model = "gpt-3.5-turbo"
embedding_model = "text-embedding-ada-002"

[qdrant]
url = "http://localhost:6334"
collection_name = "demo_documents"

License

MIT