# TXT版轻量NotebookLM

一个基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）的轻量级TXT文档处理工具，支持上传、检索、生成一体化。

## 功能特性

- TXT批量处理和智能解析
- FAISS向量化存储和检索
- BM25+向量混合检索
- 多风格文案生成
- 幻觉检测机制
- 异步任务队列（Celery+Redis）
- 进度跟踪和增量更新
- Markdown/DOCX导出功能

## 系统要求

- Python 3.8+
- Redis服务
- AI API密钥（OpenAI、Anthropic或通义千问）

## 安装步骤

1. 克隆项目：
   ```bash
   git clone <repository-url>
   cd notebookls
   ```

2. 安装依赖：
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

3. 配置环境变量：
   ```bash
   cp .env.example .env
   # 编辑.env文件，添加您的API密钥
   ```

4. 启动Redis服务（需要单独安装）

5. （推荐）使用一键启动脚本启动所有服务：
   ```bash
   ./start_all.sh    # Linux/Mac
   start_all.bat     # Windows
   ```

   或者分别启动各个服务：
   
   a. 启动Celery Worker：
   ```bash
   ./start_celery.sh  # Linux/Mac
   start_celery.bat   # Windows
   ```

   b. 启动主应用：
   ```bash
   ./start.sh    # Linux/Mac
   start.bat     # Windows
   ```

## 多平台模型支持

本系统支持多种AI模型提供商，包括：

### OpenAI
- 嵌入模型：`text-embedding-ada-002`
- 生成模型：`gpt-3.5-turbo`, `gpt-4`

### Anthropic
- 嵌入模型：`claude-2`
- 生成模型：`claude-2`

### 通义千问
- 嵌入模型：`text-embedding-v1`
- 生成模型：`qwen-turbo`, `qwen-plus`

### 中转站支持
系统支持通过中转站调用API，可以在配置中设置自定义API地址。

## 配置说明

在 `.env` 文件中配置以下参数：

```env
# OpenAI API配置
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
OPENAI_API_BASE=https://api.openai.com/v1

# Anthropic API配置
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key
ANTHROPIC_API_BASE=https://api.anthropic.com/v1

# 通义千问API配置
QWEN_API_KEY=your_qwen_api_key
QWEN_API_BASE=https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1

# 模型提供商配置
EMBEDDING_PROVIDER=openai
GENERATION_PROVIDER=openai

# 模型配置
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-ada-002
GENERATION_MODEL=gpt-3.5-turbo
```

在设置页面中也可以动态修改这些配置。

## 使用方法

1. 访问 `http://localhost:8001`
2. 上传TXT文件
3. 输入查询或关键词
4. 选择生成风格
5. 点击生成按钮
6. 查看和导出结果

## 技术架构

- 后端：FastAPI
- 异步任务：Celery + Redis
- 向量存储：FAISS
- 前端：HTML + JavaScript
- 文本处理：jieba分词

## 贡献指南

欢迎提交Issue和Pull Request来改进项目。

## 许可证

MIT License