博客/项目实战

项目实战

从 0 搭建的完整项目实战：Python AI 知识库、AI 在线考试系统、AI 知识库系统，涵盖多租户、RAG、判分与部署。

共 19 篇

AI 流水、租户配额、requestId/traceId 日志与 Docker 部署，收尾上线。

LangGraph 工具与 PostgreSQL 记忆，限次、剪历史、引用重写和并发踩坑。

会话、提示词、引用落库与 SSE 流式输出，没有资料时不调模型。

向量 + 关键词双路召回，RRF 融合、阈值与版本复核，让检索既懂意思也认字面。

把切片变成 1024 维向量写进 pgvector，处理批次失败、状态回写和卡死任务。

五种格式解析、标题路径、按句切片的 overlap 技巧，以及没有 MQ 时的状态机与补偿任务。

建知识库、用 MinIO 流式上传、SHA-256 去重、配额校验，并让上传后立即解析。

PostgreSQL 8 张表、SQLAlchemy 异步会话、SSO 换票、Redis 会话与多租户隔离，一次接通。

从空目录把 FastAPI 骨架立起来：配置、统一返回、异常兜底和健康检查，跑通第一条命令。

系列最后一篇，实现 AI 能力的接入与成本控制。AI 调用是要真金白银计费的，而「点一下按钮」是免费的——这个不对称如果不处理，很快就会出问题。一、模型调用层：只做三件事 package com.laijun.commons.ai; /** * 大模型调用客