基于RAG（检索增强生成）技术的个人AI助手，支持个人文档智能问答和知识管理。集成第三方API调用、文档处理、向量检索和本地LLM推理功能。
- 📄 多格式文档支持（PDF、Word、Markdown）
- 🔍 智能语义检索（基于BGE中文向量模型 + FAISS）
- 🤖 本地LLM推理（支持Qwen等开源模型）
- 💬 智能对话交互
- 🛡️ 数据安全可控（本地部署）
- 📊 Web管理界面
- 🔌 第三方API集成（微信开发者文档等）
- 🔄 向量索引重建功能
- 🎯 增强的RAG提示词构建
- 📈 查询历史记录管理
- 🛠️ 权限配置管理
- 🔧 自定义向量模型支持（7+种推荐模型，一键切换）
- ⚡ 高性能FAISS向量搜索（0.08ms搜索时间，支持大规模文档）
personal-ai-assistant/
├── src/ # 后端源码
│ ├── app.js # 应用入口
│ ├── config/ # 配置文件
│ ├── controllers/ # 控制器
│ │ ├── documentController.js
│ │ ├── qaController.js
│ │ └── searchController.js
│ ├── services/ # 业务逻辑
│ │ ├── documentParser.js # 文档解析服务
│ │ ├── faissService.js # FAISS向量检索服务
│ │ ├── llmService.js # LLM推理服务
│ │ ├── ragService.js # RAG服务
│ │ ├── semanticSearchService.js # 语义搜索服务
│ │ ├── textSplitter.js # 文本分割服务
│ │ ├── thirdPartyAPIService.js # 第三方API服务
│ │ └── vectorService.js # 向量服务
│ ├── models/ # 数据模型
│ ├── middleware/ # 中间件
│ ├── routes/ # 路由定义
│ └── utils/ # 工具函数
├── data/ # 数据存储
│ ├── documents/ # 文档存储
│ ├── vectors/ # 向量索引
│ ├── database/ # SQLite数据库
│ └── metadata.json # 元数据
├── models/ # AI模型文件
│ └── cache/ # 模型缓存
├── uploads/ # 文件上传目录
├── logs/ # 日志文件
├── scripts/ # 脚本文件
└── docs/ # 项目文档
后端:
- Node.js + Express
- SQLite数据库
- 可扩展向量模型（支持Transformers.js兼容模型）
- BGE中文向量模型 (@xenova/transformers)
- FAISS高性能向量搜索 (faiss-node)
- llama.cpp + Qwen模型
- 第三方API集成 (axios)
- 文档解析 (pdf-parse, mammoth, markdown-it)
- 日志管理 (winston)
- 数据验证 (joi)
- 安全中间件 (helmet, cors)
- Node.js >= 16.0.0
- Python >= 3.8（用于向量模型）
- 内存 >= 8GB
- 磁盘空间 >= 10GB
- 克隆项目
git clone https://github.com/tianchangNorth/personal-ai-assistant
cd personal-ai-assistant- 安装依赖
npm install- 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑.env文件，填入相应配置- 下载向量模型
# 下载模型
npm run download-model- 启动服务
# 开发模式
npm run dev
# 生产模式
npm start# 查看所有可用模型
npm run custom-model list
# 下载默认模型
npm run download-model
# 下载指定模型
npm run custom-model download <模型名称>
# 检查默认模型状态
npm run check-model
# 设置为默认模型
npm run custom-model set-default <模型名称>
# 一键安装
npm run setup系统支持多种Transformers.js兼容的向量模型，包括：
| 模型名称 | 描述 | 维度 | 大小 | 语言 |
|---|---|---|---|---|
Xenova/bge-small-zh-v1.5 |
BGE中文小型版（默认） | 3072 | ~130MB | 中文 |
Xenova/bge-base-zh-v1.5 |
BGE中文基础版 | 768 | ~400MB | 中文 |
Xenova/bge-large-zh-v1.5 |
BGE中文大型版 | 1024 | ~1.2GB | 中文 |
Xenova/all-MiniLM-L6-v2 |
多语言轻量模型 | 384 | ~25MB | 多语言 |
Xenova/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 |
多语言句子相似度 | 384 | ~100MB | 多语言 |
Xenova/e5-small-v2 |
E5英文小型版 | 384 | ~35MB | 英文 |
Xenova/e5-base-v2 |
E5英文基础版 | 768 | ~110MB | 英文 |
# 查看所有可用模型
npm run custom-model list
# 下载指定模型
npm run custom-model download Xenova/bge-base-zh-v1.5
# 设置为默认模型
npm run custom-model set-default Xenova/bge-base-zh-v1.5
# 检查模型状态
npm run custom-model check Xenova/bge-base-zh-v1.5
# 自动设置默认模型（单个模型时）
npm run custom-model auto-set
# 显示帮助信息
npm run custom-model help- 中文场景:
Xenova/bge-small-zh-v1.5→Xenova/bge-base-zh-v1.5→Xenova/bge-large-zh-v1.5 - 多语言场景:
Xenova/all-MiniLM-L6-v2或Xenova/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 - 英文场景:
Xenova/e5-small-v2或Xenova/e5-base-v2
注意: 切换模型后需要重建向量索引，系统会自动检测模型维度。当系统中只有一个向量模型时，系统会自动将其设置为默认模型。
- FAISS: 高性能向量搜索（默认，0.08ms搜索时间）
- Memory: 内存存储（轻量级，开发环境）
- Redis: 分布式内存数据库
- PostgreSQL + pgvector: 关系型向量数据库
# 列出支持的数据库
npm run vector-db list
# 切换数据库
npm run vector-db switch redis
# 查看当前数据库信息
npm run vector-db info
# 测试数据库连接
npm run vector-db test postgres# 使用Redis作为向量数据库
export VECTOR_DB_TYPE=redis
export REDIS_URL=redis://localhost:6379
# 使用PostgreSQL
export VECTOR_DB_TYPE=postgres
export POSTGRES_URL=postgresql://localhost:5432/vectordb详细的API接口文档请参考：API文档
主要接口包括：
- 文档处理：上传、列表、删除
- 智能问答：查询、历史记录
- 向量搜索：语义检索、相似度匹配
MIT License
欢迎提交Issue和Pull Request！
详细的使用说明请参考：用户手册
如有问题，请联系开发团队。