GraphChat MVP

基于问答逻辑的动态知识网状图学习助手（MVP）。

项目结构

• . 是 Python 项目根（pyproject.toml 在根目录）。
• graphchat/ 是唯一 Python 包。
• graphchat/web/ 是前端源码（Vue3 + TS）。
• graphchat/static/ 是前端构建产物目录（由 Vite build 生成）。

配置

服务启动时读取执行目录（cwd）下的 config.json：

• 若不存在，会自动复制 config.example.json 为 config.json。
• 需要在 config.json 里填写真实 LLM 参数：
  • llm.base_url
  • llm.api_key
  • llm.model

Makefile 命令

make py-install    # 安装 Python 包（editable）
make web-install   # 安装前端依赖
make web-build     # 构建前端到 graphchat/static
make web-dev       # 单独启动前端开发服务(5173)
make build         # 一次执行 py-install + web-install + web-build
make run           # 启动服务（graphchat-server）
make dev           # uvicorn reload 开发模式
make clean         # 清理构建与数据产物

运行

make build
make run

启动后访问 http://127.0.0.1:8000，后端会直接提供打包后的前端静态页面。

关键行为

• 初始化主题时，后端先调用 LLM 生成“单节点完整描述”，并要求按 Markdown ## 标题 分点组织内容。
• 后续自由提问同样要求按 ## 标题 分点回答，图上每个节点可按标题折叠查看段落。
• 初始化与提问使用普通请求返回，生成完成后更新图节点内容。
• 如果 config.json 里的 LLM 配置不正确（例如 api_key 仍是 replace_me），服务会在启动时直接报错并退出。

若你选择前后端分离开发：

1. make dev 启动后端
2. make web-dev 启动前端（已配置 /api 代理到 8000）