面向 ODM 研发测试场景的智能助手 Demo，支持文字问答和 RTC 语音交互，帮助工程师查询 SOP、测试规范、常见软硬件问题、历史缺陷与日志分析方法。
项目使用脱敏 mock 数据演示完整交互链路，适合本地运行和技术方案展示。
ODM 研发测试过程中会沉淀大量规范、问题单、调试记录和历史缺陷。
新人排查蓝牙、Wi-Fi、ANR、刷机失败、相机黑屏等问题时，常常需要在多份文档和日志中来回检索。
当前项目支持文字模式和语音模式两种入口。
文字模式适用于办公桌面，以及输入项目、型号、错误码或短日志片段等结构化信息的场景，回答以流式文字持续展示。
语音模式适用于接线、刷机、操作设备或查看仪器等不便打字的现场场景，支持语音提问、打断和确认发送，减少短暂停顿造成的误提交。
文字和语音共用同一会话标识，切换输入方式后仍可延续本次排障上下文。
会话优先保留原文，仅在旧片段触发治理后通过摘要标记替代对应历史。
RAG 检索与上下文读取并行完成后再组装 Prompt。
调用模型前会执行输入长度与 Prompt 总预算保护。
超限时仅临时按时间顺序缩减最早历史片段，不改写会话原始数据。
回答结束后异步按水位执行 T1-T5 治理：轻量清洗、旧轮次归档、局部折叠、九段摘要与会话 Epoch 滚动。
当前展示版使用内存态上下文和 Mock 存储接口，不要求部署 Redis 或数据库；超长 Android Log 会提示转入独立日志分析模式处理。
文字模式：用户输入 -> Python 后端 -> RAG 检索 -> LLM 流式回答
语音模式：用户语音 -> RTC / ASR -> Python 后端 -> RAG + LLM -> TTS 语音回复
前端负责聊天展示、文字输入和 RTC 语音交互；Python 后端负责场景配置、工程知识检索、LLM 流式生成与语音回调处理。
当前版本面向本地单实例演示，RTC 会话使用独立身份标识，便于多窗口调试。
当前 GitHub 展示版为了方便本地运行，默认使用 rag_llm_server/data/odm_knowledge.json 中的脱敏 mock ODM 知识数据和轻量关键词检索逻辑模拟 RAG 流程。
mock 数据覆盖：
X100 蓝牙连接失败、Wi-Fi 断连日志抓取、ANR 日志排查方法、刷机失败、相机预览黑屏、音频无声、测试报告提交规范、Bug 回归验证等。
首次运行时，先从模板创建自己的本地环境变量文件：
cp .env.example rag_llm_server/.env然后编辑 rag_llm_server/.env，填入自己的火山引擎、RTC、Ark、ASR/TTS 和公网回调地址配置。不要把 rag_llm_server/.env 提交到 GitHub。
完成依赖安装和 .env 配置后，可以在项目根目录运行：
npm run dev:all脚本会按原有方式同时启动 Python 后端、前端和 ngrok，本地调试日志写入 .dev-logs/。
如果 rag_llm_server/.env 中的 SERVER_URL 是 ngrok 域名，脚本会优先使用该固定域名启动 ngrok；退出时在终端按 Control+C 会一起停止三个进程。
cd rag_llm_server
python main.py后端默认监听：
http://localhost:3001
如果要测试完整 RTC 云端 Agent + CustomLLM callback，需要让火山云端能访问本地 Python 后端。可以使用 ngrok：
ngrok http 3001把 ngrok 输出的 Forwarding HTTPS 地址填到 rag_llm_server/.env：
SERVER_URL=https://your-ngrok-domain.ngrok-free.app注意：SERVER_URL 只填写域名，不要带 /api/chat_callback，代码会自动拼接成：
{SERVER_URL}/api/chat_callback
如果只是查看前端页面或调试本地 mock RAG，可以暂时不启动 ngrok。
npm install
npm run dev前端默认访问：
http://localhost:3000
仓库只提交 .env.example，不提交任何真实 .env。.gitignore 已忽略 .env 和各目录下的 .env 文件。
上传 GitHub 前请再次确认：
git check-ignore -v rag_llm_server/.env仓库中的示例配置只保留占位值，不应包含真实 AK/SK/API Key/Token。如果真实密钥已经进入 Git 历史，不要直接公开原仓库历史，应先轮换密钥并清理历史。
当前版本面向本地单实例演示；真实项目可根据企业规范接入内部知识库、日志平台、缺陷管理系统和权限体系。