基于大模型的行业智能应答系统
项目概述
本项目为基于Django框架构建的行业智能问答系统,核心目的是利用大语言模型(如GPT-4)为各行业用户提供专业、智能的问答支持。通过集成OpenAI的对话模型,实现自然语言理解与生成,帮助用户快速获得专业、具针对性的解答。
主要价值:
- 帮助用户解决行业相关问题,提升信息获取效率。
- 利用大模型的多领域知识,提供专家级的智能应答。
- 可扩展性强,适用于不同的行业领域。
解决的核心问题:
- 传统问答系统知识有限,无法满足行业专业问题的需求。
- 用户与行业专家之间的信息沟通效率低。
- 针对性和准确性不足的问题。
目标用户群体:
- 各行业从业人员如咨询师、工程师、管理者等。
- 需要快速获得专业建议和解答的普通用户。
- 企业客户及客服中心等需要智能应答解决方案的机构。
技术架构
主要技术栈
- Web框架: Django 3.2.7
- Python版本: 3.9
- 前端技术: HTML5,CSS3 (主要模板
index.html
) - 第三方服务: OpenAI大模型API(通过自定义客户端调用)
- 虚拟环境: 使用
.venv
进行Python依赖管理 - 数据库: 未直接使用模型,默认可继承Django支持的数据库(如SQLite、PostgreSQL)
项目框架及依赖
- 在
requirements.txt
中定义依赖,主要包括django
、openai
(或类似SDK)等。 - 虚拟环境中包含了众多组件,包括
httpx
、h11
、pydantic
等,这些为API调用与数据验证提供支持。 - 通过
industry
应用实现业务逻辑,xy25_industry
则是主项目配置核心。
架构设计模式
- 基于MVC的Django架构,视图层处理请求与响应,控制器(views.py)调用大模型服务。
- 使用简单的请求-响应处理流程,前端通过AJAX向
/chat
接口发送问题,后台调用大模型生成答案后返回。 csrf_exempt
装饰器用于免除部分接口的CSRF保护,方便前端交互。
数据库设计
- 目前
industry/models.py
为空,系统不依赖本地数据库存储问答数据,所有问答交互实时在线调用大模型完成。 - 预留模型定义,便于后续扩展数据存储功能。
功能模块
1. 主页显示 (index)
- 路径:
/
和/index
- 功能:渲染主页
index.html
,提供用户输入问题的界面。 - 描述:界面简洁,支持用户输入文本提问,提供与大模型交互的入口。
2. 智能聊天接口 (chat)
- 路径:
/chat
- 功能:
- 接收来自前端的JSON格式用户问题。
- 构造特定的提示语
prompt
以引导大模型扮演行业专家。 - 调用OpenAI SDK进行请求,获得对应回复。
- 将大模型生成的答案以JSON格式返回给前端。
- 异常处理:
- 捕获异常时返回
{"answer": "出现小问题了!"}
的提示,确保前端调用健壮性。
3. 大模型交互接口 (get_llm_res)
- 作用:
- 初始化OpenAI客户端,配置API密钥及请求基础URL(示例中为
https://api.agicto.cn/v1
)。 - 使用GPT-4 Mini模型(
gpt-4o-mini
)生成对话回答。 - 特点:
- 利用角色扮演(行业专家)提示,提升回答的专业性和相关性。
- 直接依赖云端大模型,保证应答的实时性和智能性。
模块间关系和交互
- 前端界面(
index.html
)通过AJAX调用chat
视图接口。 chat
接口调用get_llm_res
函数与大模型API交互。- 接口返回结果在前端页面动态展示,形成完整问答流程。
项目结构
xy25_industry/
├── industry/ # 业务应用目录
│ ├── admin.py # 管理后台注册(当前未注册模型)
│ ├── apps.py # 应用配置
│ ├── models.py # 数据模型(当前为空)
│ ├── urls.py # 应用路由
│ └── views.py # 业务逻辑视图
├── templates/ # 前端页面模板
│ ├── index.html # 主页主页面
│ └── index1.html # 备用页面或测试页面
├── static/ # 静态资源目录(CSS/JS等,当前未详述)
├── xy25_industry/ # Django项目配置目录
│ ├── settings.py # 配置文件
│ ├── urls.py # URL全局路由
│ ├── asgi.py # ASGI设置
│ └── wsgi.py # WSGI设置
├── .venv/ # Python虚拟环境
├── manage.py # Django项目启动脚本
└── requirements.txt # 依赖包列表
关键文件说明
industry/views.py
- 负责提供首页渲染和聊天接口。
- 集成OpenAI API进行智能问答。
industry/urls.py
- 定义首页和聊天接口路由。
templates/index.html
- 设计现代化响应式UI。
- 提供交互输入框和展示区域。
xy25_industry/settings.py
- Django项目全局配置(数据库、模板、静态文件、应用注册等)。
manage.py
- Django项目管理工具,用于启动和维护程序。
部署和运行
环境要求
- Python 3.9
- Django 3.2.7
- 网络连接良好,能访问配置的OpenAI第三方API服务
- 背景中自动配置了虚拟环境以维护依赖包
安装步骤
- 克隆或解压项目代码。
- 使用命令行进入项目根目录。
- 创建并激活虚拟环境(若无已经提供的
.venv
):
python3.9 -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Unix/macOS
.venv\Scripts\activate # Windows
- 安装依赖:
pip install -r requirements.txt
配置说明
xy25_industry/settings.py
中配置Django基本参数,包括数据库连接、模板路径、静态文件配置等。industry/views.py
中OpenAI
客户端初始化时使用了API密钥和base_url,部署时请替换为有效安全的API密钥。- 可以根据需求扩展
models.py
以持久化数据。
启动方式
使用Django内置开发服务器:
python manage.py runserver
- 访问
http://127.0.0.1:8000/
即可进入智能问答系统主页。 - 前端输入问题后,系统会调用后端
/chat
接口,联动大模型完成智能答案返回。
项目总结
该基于大模型的行业智能应答系统简洁高效,利用Django作为Web框架,结合OpenAI大语言模型实现自然语言智能问答。系统目前以API实时调用为核心,尚未依赖本地数据库,易于部署和扩展。适合需要行业智能问答服务的企事业单位或开发团队快速搭建原型及推进服务化应用。
如有问题请联系作者:https://qalangtao.com 。
800
![图片[1]-基于大模型的行业智能应答系统](https://qalangtao.com/wp-content/uploads/2025/06/微信图片_20250618112040-1024x477.png)
![图片[2]-基于大模型的行业智能应答系统](https://qalangtao.com/wp-content/uploads/2025/06/微信图片_20250618112051-1024x478.png)
![图片[3]-基于大模型的行业智能应答系统](https://qalangtao.com/wp-content/uploads/2025/06/微信图片_20250618112054-1024x479.png)
© 版权声明
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载。
THE END