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7dayrag

by HamdanProfessional
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Python
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7dayrag

面向生产的 RAG + AI 智能体工作流，以 FastAPI 服务形式对外提供。作为 7 天 SaaS AI 项目的参考实现构建——基于业务数据、带引用的有依据问答，拒绝护栏，以及一个调用内部 API 的使用工具的智能体。

设计原理和逐日交付计划请参阅 ARCHITECTURE.md。

快速开始（无需任何 API 密钥）

应用在 stub 模式下可完全离线运行（确定性伪嵌入 + 脚本化 LLM）。之后添加真实密钥即可切换到 OpenAI/Anthropic，并支持自动故障转移。

# 1. Postgres + pgvector
docker compose up -d db

# 2. Python deps
pip install -r requirements.txt

# 3. Configure (or skip: defaults match compose)
copy .env.example .env

# 4. Create schema + load the sample knowledge base
python -m scripts.seed_sample_data

# 5. Serve
uvicorn app.main:app --port 8000 --reload

试用

# Grounded Q&A with citations
curl -X POST localhost:8000/api/v1/query \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"question": "What is the uptime SLA for Business plans?"}'

# Agent that calls tools (ticket lookup)
curl -X POST localhost:8000/api/v1/agent/run \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"task": "Check ticket TICKET-1001 and summarize its status."}'

# Raw hybrid retrieval (debug/tuning)
curl -X POST localhost:8000/api/v1/documents/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "refund window annual plan", "top_n": 3}'

交互式文档：http://localhost:8000/docs

API

Method

Path

Purpose

GET

/healthz, /readyz

存活检查；就绪检查（数据库 + 提供商）

POST

/api/v1/documents

upsert 文档 → 分块 → 嵌入 → 索引

POST

/api/v1/documents/search

带融合分数的混合检索

POST

/api/v1/query

有依据的问答 {question} → 答案 + 引用

POST

/api/v1/agent/run

有界工具调用智能体，审计到 agent_runs

POST

/api/v1/admin/seed

重新加载示例知识库

每个响应都带有 x-request-id；错误以结构化形式返回 {error: {code, message}}。

配置

全部通过环境变量 / .env 配置（参见 .env.example）。关键设置：

  • LLM_PROVIDER：openai | anthropic | stub | auto（auto 会遍历 PROVIDER_ORDER，带每提供商重试 + 退避和故障转移；如果未设置任何密钥则最终回退到 stub）

  • OPENAI_BASE_URL：指向任何兼容 OpenAI 的端点（Ollama、vLLM、网关）

  • MIN_VECTOR_SCORE：最佳命中余弦分数下限，低于该值时 API 拒绝回答而不是猜测

  • TICKETS_API_BASE_URL / ACCOUNTS_API_BASE_URL：将智能体工具指向真实的内部 API；留空 = 内置沙箱数据

  • REDIS_URL、CACHE_ENABLED、CACHE_TTL_SECONDS、RATE_LIMIT_PER_MINUTE：缓存 + 限流；缺少 Redis 只会影响性能，绝不会影响可用性

Redis（缓存 + 限流）

有依据的答案会被缓存（以问题 + 配置为键），/api/v1/* 按客户端 IP 限流，固定 60 秒窗口。响应带有 x-ratelimit-remaining；超过限制返回结构化 429。/readyz 报告 Redis 健康状况；如果 Redis 宕机，API 会以 fail open 方式继续运行。只有非拒绝的答案会被缓存（拒绝可能会随文档更新而变化）。

docker compose up -d redis   # or just: docker compose up -d  (brings up db+redis+api+n8n)

MCP 服务器

将相同的能力暴露给 Claude Desktop 或任何 MCP 客户端：

python mcp_server.py        # stdio transport

工具：search_knowledge_base、answer_question、run_agent、lookup_ticket、lookup_account。 Claude Desktop 配置片段：

{
  "mcpServers": {
    "7dayrag": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/7dayrag/mcp_server.py"]
    }
  }
}

n8n 工作流自动化

docker compose up -d n8n → 打开 http://localhost:5678 → 从 workflows/ 导入：

工作流

功能

ticket_triage.json

Webhook POST /webhook/ticket-triage {ticket_id} → 校验输入 → 运行 7dayrag 智能体 → 返回分类摘要（带错误分支）。可在摘要响应处替换为 Slack/邮件节点。

kb_sync.json

夜间定时任务 → 通过 /api/v1/admin/seed 重新同步知识库；可替换为你的 CMS/Git/S3 源，通过 /api/v1/documents 喂入。

工作流调用 http://api:8000（compose 网络）。如果你在 Compose 之外运行 n8n，请将基础 URL 改为 http://localhost:8000。

激活后测试分类 webhook：

curl -X POST localhost:5678/webhook/ticket-triage \
  -H "Content-Type: application/json" -d '{"ticket_id": "TICKET-1001"}'

有依据回答的工作原理

  1. 问题被嵌入（与摄取使用相同模型）并通过 混合检索 运行：pgvector 余弦 top-K + Postgres 全文 top-K，使用 Reciprocal Rank Fusion 融合。

  2. 如果最佳命中的向量分数低于 MIN_VECTOR_SCORE → 拒绝（不调用 LLM）。

  3. 否则，编号的上下文会连同严格规则一起交给模型：以 [n] 形式引用，仅根据上下文回答，否则回复 NOT_ENOUGH_CONTEXT。

  4. 答案中的引用会映射回源文档并返回。

测试

docker compose up -d db      # integration tests need Postgres on :5433
pytest tests -q              # unit + integration; integration skips cleanly without DB
ruff check app tests scripts

21 个测试：分块不变量、RRF 融合、嵌入确定性、stub 提供商行为、智能体循环解析，以及针对真实 Postgres/pgvector 的端到端 API 往返测试。

部署（staging）

cp .env.example .env   # add OPENAI_API_KEY
docker compose up -d --build
curl localhost:8000/readyz
curl -X POST localhost:8000/api/v1/admin/seed

对于 AWS：相同镜像 → ECS Fargate + RDS Postgres（启用 pgvector 扩展）。对于 DigitalOcean：droplet + 托管 Postgres。密钥仅通过环境变量/密钥管理器提供。

项目结构

app/
  api/        FastAPI routes (documents, query, agent, health/admin)
  agent/      tool registry (KB search, ticket/account lookup) + bounded agent loop
  llm/        provider abstraction: openai, anthropic, stub + retry/failover router
  rag/        chunking, ingestion, hybrid retrieval (RRF), grounded generation
  cache.py    Redis: response cache + fixed-window rate limiting (fail-open)
  config.py   env-driven settings · db.py engine/session · db_init.py schema bootstrap
data/sample_docs/*.md    demo knowledge base
scripts/seed_sample_data.py
workflows/*.json         importable n8n automations (ticket triage, KB sync)
mcp_server.py            MCP tool server (stdio) for Claude Desktop / MCP clients
tests/

后续步骤（交付后的待办清单）

流式输出（SSE）、将反馈捕获到评估集、重排序阶段、多租户 RLS、定时重新索引、提示词版本管理/A-B 测试、成本仪表板。

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-
license - not tested
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
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