RAG/LLM系统智能评估平台,支持多系统适配、指标市场、数据同步、根因分析。
# 启动所有中间件
docker-compose up -d
# 查看状态
docker-compose ps
# 查看日志
docker-compose logs -f milvus
# 停止
docker-compose down# 验证 PostgreSQL
docker exec -it jqeval-postgres psql -U jqeval -d jqeval -c "SELECT 1"
# 验证 Redis
docker exec -it jqeval-redis redis-cli -a jqeval123 ping
# 验证 Milvus (等待启动完成,约30秒)
curl http://localhost:9091/healthz# 复制环境变量模板
cp .env.example .env
# 根据需要修改配置| 服务 | 地址 | 用户名 | 密码 |
|---|---|---|---|
| PostgreSQL | localhost:5432 | jqeval | jqeval123 |
| Redis | localhost:6379 | - | jqeval123 |
| MinIO API | localhost:9000 | minioadmin | minioadmin123 |
| MinIO Console | http://localhost:9001 | minioadmin | minioadmin123 |
| Milvus | localhost:19530 | - | - |
| 服务 | 端口 | 说明 |
|---|---|---|
| PostgreSQL | 5432 | 数据库 |
| Redis | 6379 | 缓存/队列 |
| MinIO API | 9000 | 对象存储API |
| MinIO Console | 9001 | MinIO管理界面 |
| Milvus gRPC | 19530 | 向量数据库gRPC |
| Milvus Health | 9091 | 健康检查 |
| Milvus MinIO API | 9002 | Milvus内部MinIO |
| Milvus MinIO Console | 9003 | Milvus内部MinIO管理 |
jq-eval/
├── backend/ # 后端代码
│ ├── app/
│ │ ├── api/ # API路由
│ │ ├── core/ # 核心配置
│ │ ├── models/ # 数据库模型
│ │ ├── schemas/ # Pydantic Schema
│ │ └── services/ # 业务服务
│ └── migrations/ # 数据库迁移
├── docker-compose.yml # 中间件编排
├── .env.example # 环境变量模板
└── 需求说明.md # 设计文档
- RAG系统适配: 支持Dify、Coze、FastGPT、n8n、自定义系统
- 数据同步: 从主流RAG系统数据库同步分片、QA数据
- 指标市场: 用户可勾选组合评估指标
- 评估引擎: Ragas + EvalScope + 自研指标
- 根因分析: 评估结果分析与调参建议
- 快照机制: 历史数据冻结,保证可追溯
- 向量检索: Milvus高性能向量检索
# 启动服务
docker-compose up -d
# 停止服务
docker-compose down
# 停止并删除数据卷
docker-compose down -v
# 查看服务日志
docker-compose logs -f [service_name]
# 重启单个服务
docker-compose restart milvuscd backend
uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000cd backend
# Windows
celery -A app.core.celery_app worker --pool=solo --loglevel=info
# Linux/Mac
celery -A app.core.celery_app worker --loglevel=infocd backend
celery -A app.core.celery_app beat --loglevel=info详见 需求说明.md