https://github.com/hyxiaoge/fusion-api
统一的多模型AI聊天集成平台，支持文心一言、通义千问、DeepSeek、OpenAI等大模型，提供向量检索和文件处理功能。
https://github.com/hyxiaoge/fusion-api
ai chatbot chromadb fastapi langchain llm vector-database
Last synced: 6 months ago
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统一的多模型AI聊天集成平台，支持文心一言、通义千问、DeepSeek、OpenAI等大模型，提供向量检索和文件处理功能。
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/hyxiaoge/fusion-api
- Owner: HyxiaoGe
- Created: 2025-03-02T16:19:45.000Z (7 months ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2025-04-04T04:49:37.000Z (6 months ago)
- Last Synced: 2025-04-04T05:26:51.475Z (6 months ago)
- Topics: ai, chatbot, chromadb, fastapi, langchain, llm, vector-database
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 144 KB
- Stars: 2
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
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README
# Fusion API - AI聊天集成平台
## 📖 项目介绍
Fusion API是一个强大的AI聊天集成平台，支持多种大型语言模型（LLM）如文心一言、通义千问、OpenAI等，提供统一的API接口进行交互。系统集成了向量数据库功能，支持知识检索和上下文增强，让AI回答更加精准。
## ✨ 主要特性
- 🤖 **多模型集成**：支持文心一言、通义千问、DeepSeek、OpenAI等多种AI模型
- 🔄 **统一API接口**：提供一致的交互体验，无论使用哪种底层模型
- 💬 **会话管理**：完整的会话历史记录和管理功能
- 📝 **自动标题生成**：基于对话内容智能生成对话标题
- 🔍 **向量检索功能**：集成ChromaDB实现高效的语义搜索
- 📁 **文件处理**：支持上传PDF、Word、文本等多种格式文件进行分析
- 🛠️ **可定制提示词**：支持自定义提示词模板，优化AI输出
## 🔧 技术栈
- **后端框架**：FastAPI
- **数据库**：PostgreSQL + SQLAlchemy
- **向量数据库**：ChromaDB
- **AI/LLM集成**：LangChain框架
- **容器化**：Docker & Docker Compose
- **Web服务**：Nginx, Uvicorn
## 🚀 快速开始
### 前置条件
- Python 3.8+
- Docker & Docker Compose
- PostgreSQL数据库
- 各AI服务商的API密钥
### 环境变量配置
创建`.env`文件并配置以下环境变量：
```
# 数据库配置
DATABASE_URL=postgresql://fusion:fusion123!!@postgres:5432/fusion
# API密钥
WENXIN_API_KEY=你的文心一言API密钥
WENXIN_SECRET_KEY=你的文心一言密钥
QWEN_API_KEY=你的通义千问API密钥
DEEPSEEK_API_KEY=你的DeepSeek API密钥
OPENAI_API_KEY=你的OpenAI API密钥
# 其他配置
ENABLE_VECTOR_EMBEDDINGS=true
```
### 使用Docker部署
1. 克隆仓库
```bash
git clone https://github.com/yourusername/fusion-api.git
cd fusion-api
```
2. 启动服务
```bash
docker-compose up -d
```
3. 访问API文档
```
http://localhost:8000/docs
```
### 手动安装
1. 克隆仓库
```bash
git clone https://github.com/yourusername/fusion-api.git
cd fusion-api
```
2. 安装依赖
```bash
pip install -r requirements.txt
```
3. 启动应用
```bash
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
```