RAG Agent

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agent-rag

演示地址：rag-demo.canoeagent.com

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技术栈 & 外部 API

Agent RAG 是一个基于 LLM + Milvus + ES 混合检索的 医学知识库问答系统，支持文档上传、向量语义检索与关键词全文检索的 RRF 融合、知识库管理，通过深度搜索驱动实现 精准的、可溯源的专业领域问答。

后端技术栈

技术	说明
Go 1.25	编程语言
net/http	HTTP 服务端（标准库 ServeMux）
CORS 中间件	跨域请求处理
Auth 中间件	聊天接口 Bearer Token 认证
cobra	CLI 框架（serve / ingest 子命令）
yaml.v3	配置解析
resty/v2	HTTP 客户端（调用 LLM API）
uuid	文档唯一 ID 生成

前端技术栈

技术	说明
纯 HTML + CSS + JavaScript	无任何前端框架，单页应用（SPA）
CSS 自定义属性（:root）	主题色管理
Flexbox 布局	侧边栏 + 主聊天区分栏
Fetch API	所有后端接口调用
FormData（multipart）	文件上传
DOM API	动态渲染文档列表
事件委托	删除按钮点击处理

外部服务

服务	用途	说明
DeepSeek API	LLM 对话	deepseek-chat 模型，Function Calling
智谱 GLM Embedding API	文本向量化	embedding-3 模型，1024 维
Milvus 2.6	向量数据库	语义检索，medical_docs collection
Elasticsearch 9.x	全文搜索引擎	关键词检索，medical_docs index

存储

存储	类型
Milvus	向量 + 标量字段（chunk_id, doc_id, title, content, category, embedding）
ES	全文索引（chunk_id, doc_id, title, content, category）

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