🧠 项目概述

一个基于FastAPI和Streamlit的智能AI客服系统，集成了订单查询、产品推荐、FAQ问答和图片生成等功能。系统使用DeepSeek AI作为核心语言模型，具备多轮对话记忆和智能路由能力。

🚀 技术架构

核心技术栈

• 后端框架: FastAPI

• 前端界面: Streamlit

• AI模型: DeepSeek Chat

• 向量数据库: ChromaDB

• 对话记忆: LangChain ConversationBufferMemory

• 图片生成: 阿里云通义万相

🧩 项目结构

ai-customer-service/
├── app_api.py              # FastAPI后端服务
├── app_streamlit.py        # Streamlit前端界面
├── agent_service.py        # AI代理服务核心
├── context_manager.py      # 上下文管理器
├── img_tool.py            # 图片生成工具
├── api_tools.py           # API工具函数
├── faq.txt                # 知识库文档
└── chroma_db/             # 向量数据库存储

🧰 环境准备

# 创建虚拟环境
python -m venv ai_env
source ai_env/bin/activate  # Linux/Mac
ai_env\Scripts\activate    # Windows

# 安装依赖包
pip install fastapi uvicorn streamlit
pip install langchain langchain-openai langchain-community
pip install chromadb sentence-transformers
pip install requests pillow pydantic
pip install dashscope

📦 各个 pip 包的用途（详细说明）

1. fastapi + uvicorn

🌐 用于：后端 API 服务

fastapi

• 创建 Web 服务、REST API

• 可用于构建你的 AI 客服后端，例如：

  • 请求 DeepSeek

  • 管理用户会话

  • 提供 RAG 查询接口

  • 多用户会话记忆清理

uvicorn

• 负责运行 FastAPI 的 高性能 ASGI 服务器

一句话总结：

FastAPI 用来写接口，Uvicorn 用来跑接口。

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2. streamlit

🧰 用于：快速搭建 Web UI（通常用于 PC）

• 用户可直接通过浏览器看到你的 AI 客服

• 实时展示 LLM 输出（流式输出）

• 可快速构建 Chat UI、工具按键、文件上传界面

⚠️ 你遇到“手机打开报错”和兼容性问题，就是来自 Streamlit 的局限性。

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3. langchain / langchain-openai / langchain-community

🧠 用于：构建 LLM Agent（你的客服核心逻辑）

langchain

• LLM Agent 框架

• 支持工具调用（Tools）、RAG、Memory、中间链式处理

langchain-openai

• 适用于使用 OpenAI 或兼容 OpenAI API（包括 DeepSeek 的兼容接口）

langchain-community

• 各种社区模型/向量库/工具的支持，如 Chroma、Milvus、FAISS

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4. chromadb

📚 用于：向量数据库（Vector Store）

• 存储知识库（如 套餐说明、产品详情、归属地区域数据）

• 支持 RAG（知识库搜索）

• 使用 sentence-transformers 生成向量后进行相似度检索

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5. sentence-transformers

🔤 用于：文本向量化（Embeddings）

• 例如 "all-MiniLM-L6-v2" 模型

• 将文本变为向量，支持相似度搜索

在你的客服中可用于：

• 匹配用户意图

• 多轮会话上下文搜索

• 归属地、流量、月租要求解析等

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6. requests

🌍 用于：发送 HTTP 请求

尤其用于：

• 直接调用 DeepSeek 的 API

• 访问外部接口，如归属地查询/套餐查询等第三方 API

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7. pillow（PIL）

🖼️ 用于：图片处理

客服助手如果要：

• 接收用户上传的身份证号图片、二维码、套餐宣传图

• 生成报告截图

• 处理验证码图片

就需要 pillow。

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8. pydantic

🏗️ 用于：数据模型定义与校验

在 FastAPI 和 LangChain 中用途超多：

• 定义用户 QueryModel

• 定义 LLM Tools 的参数（非常关键）

• 自动校验输入输出

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9. dashscope

🧪 用于：调用 阿里云通义大模型 DashScope

如果你使用 DeepSeek / Qwen 等模型：

• Qwen 模型（通义千问）走 DashScope API

• 可用于替代 OpenAI API

如果你准备同时支持多 LLM（DeepSeek + Qwen），DashScope 会用得上。

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📘 包作用总结

包	AI 客服系统中的作用
fastapi	后端接口服务，管理会话
uvicorn	FastAPI 运行服务器
streamlit	Chat UI（Web界面）
langchain	Agent、Memory、Tool 系统
langchain-openai	调用 DeepSeek 模型
langchain-community	向量库、工具扩展
chromadb	本地向量数据库（RAG）
sentence-transformers	文本向量生成（embedding）
requests	调用外部 API / DeepSeek
pillow	图片处理（可选）
pydantic	数据结构定义、校验
dashscope	使用 Qwen 通义大模型

🧑‍💻 实战

在项目初始化会加载到向量数据库中

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🧪演示