Chroma RAG Bot

一個基於 ChromaDB 和 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技術的智能聊天機器人，支援 LINE 平台。

功能特點

• 智能問答：使用 RAG 技術提供準確回答
• 多模型支援：支援 Ollama 和 Gemini 等 LLM 模型
• 網路搜尋：整合 SerpAPI 進行即時網路搜尋
• 對話歷史：自動保存對話歷史，提升上下文理解
• 多語言支援：特別優化中文語意理解

快速開始

環境要求

• Python 3.8+
• pip

安裝步驟

1. 克隆存儲庫：

   git clone https://github.com/jamesja64/chroma-rag-bot.git
   cd chroma-rag-bot

2. 創建並激活虛擬環境：

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # Linux/Mac
   # 或
   .\venv\Scripts\activate  # Windows

3. 安裝依賴：

   pip install -r requirements.txt

4. 配置環境變數：

   • 複製 .env.example 為 .env
   • 填入必要的 API 金鑰和配置

配置說明

複製 .env.example 為 .env 並填寫以下配置：

# Line Bot 設定
LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN=your_line_channel_access_token
LINE_CHANNEL_SECRET=your_line_channel_secret

# LLM 設定 (選擇一種配置)
# Ollama 設定
OLLAMA_API_URL=http://your-ollama-server:port/api/generate
OLLAMA_MODEL=llama3.3:latest

# 或 Gemini 設定
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key

# 搜尋 API
SERPAPI_API_KEY=your_serpapi_key

# 應用程式設定
CHROMA_DB_PATH=./data/chroma_db
LOG_LEVEL=INFO

運行應用

# 開發模式
python -m src.app

# 生產模式 (使用 Gunicorn)
pip install gunicorn
gunicorn "src.app:app" -b 0.0.0.0:5000

部署到 LINE

1. 在 LINE Developers Console 創建一個 Provider 和 Messaging API Channel
2. 獲取 Channel Access Token 和 Channel Secret
3. 在 .env 中填入相應的憑證
4. 設置 Webhook URL 為 https://your-domain.com/callback

架構說明

chroma_rag_bot/
├── src/                    # 原始碼
│   ├── __init__.py
│   ├── app.py              # 主應用程式
│   ├── config.py           # 配置設定
│   ├── db/                 # 資料庫相關
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── chroma_client.py
│   ├── llm/                # LLM 相關
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── ollama_client.py
│   │   └── gemini_client.py
│   └── utils/              # 工具函數
│       ├── __init__.py
│       └── web_search.py
├── tests/                  # 測試
├── docs/                   # 文件
├── data/                   # 數據文件
├── .env.example           # 環境變數範例
├── .gitignore
├── requirements.txt
└── README.md

授權

MIT License

貢獻

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