# RAG系统配置说明

## 环境变量配置

在项目根目录的 `.env` 文件中需要配置以下环境变量：

### 必需配置

```env
# DeepSeek API 配置（用于大语言模型）
OPENAI_API_KEY=your_deepseek_api_key_here
OPENAI_API_BASE=https://api.deepseek.com/v1
MODEL_NAME=deepseek-chat

# DashScope API 配置（用于文本向量化）
DASHSCOPE_API_KEY=your_dashscope_api_key_here
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-v3
```

### 配置项说明

| 配置项 | 说明 | 默认值 | 获取地址 |
|--------|------|--------|----------|
| `OPENAI_API_KEY` | DeepSeek API密钥 | - | https://platform.deepseek.com/ |
| `OPENAI_API_BASE` | DeepSeek API地址 | https://api.deepseek.com/v1 | - |
| `MODEL_NAME` | 使用的模型名称 | deepseek-chat | 见下方模型列表 |
| `DASHSCOPE_API_KEY` | 阿里云DashScope密钥 | - | https://dashscope.console.aliyun.com/ |
| `EMBEDDING_MODEL` | Embedding模型名称 | text-embedding-v3 | 见下方模型列表 |

### DeepSeek 可用模型

- `deepseek-chat` - 通用对话模型（推荐）
- `deepseek-coder` - 代码专用模型
- `deepseek-v4-flash` - 快速响应模型

### DashScope 可用Embedding模型

- `text-embedding-v3` - 最新版本（推荐）
- `text-embedding-v2` - 稳定版本

## 快速开始

### 1. 获取API密钥

#### DeepSeek API密钥
1. 访问 [DeepSeek官网](https://platform.deepseek.com/)
2. 注册/登录账号
3. 进入API Keys页面
4. 创建新的API密钥

#### DashScope API密钥
1. 访问 [阿里云DashScope控制台](https://dashscope.console.aliyun.com/)
2. 开通服务
3. 创建API密钥

### 2. 配置环境变量

将获取的API密钥填入 `.env` 文件：

```env
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
```

### 3. 安装依赖

```bash
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```

### 4. 运行测试

```bash
python test_rag.py
```

### 5. 启动系统

```bash
python 02_RAG_task.py
```

## 常见问题

### Q: 提示"未配置 OPENAI_API_KEY"
**A**: 检查 `.env` 文件是否在项目根目录，且配置正确。

### Q: API调用失败
**A**: 
1. 检查API密钥是否正确
2. 检查网络连接
3. 确认API配额是否充足

### Q: Embedding失败
**A**: 
1. 确认DashScope服务已开通
2. 检查DASHSCOPE_API_KEY是否正确
3. 确认账户余额充足

## 注意事项

1. **安全**: 不要将API密钥提交到代码仓库
2. **成本**: API调用会产生费用，建议监控使用量
3. **网络**: 确保能访问 DeepSeek 和 DashScope 的API服务
4. **配置优先级**: 环境变量 > .env文件