基于语义检索增强生成(RAG)的开源仓库智能文档平台,本人独立完成架构设计与开发。用户提交 GitHub 仓库地址后,任务进入异步队列立即返回任务 ID,后台自动拉取源码并按语义边界切片,经 Embedding 模型向量化后存储至 PostgreSQL pgvector,利用 HNSW 索引实现高效近似检索;用户提问时将问题向量化,召回 Top-K 相关代码片段注入大模型上下文,生成准确的架构说明与模块文档,有效缓解模型幻觉;全流程异步任务调度,支持进度可视化查询与流式输出,Redis 负责任务状态与缓存,Docker Compose 一键部署,对外提供标准 RESTful API。项目覆盖向量检索、RAG 工程、异步任务队列等 AI 应用核心能力。
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