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第二周（3月30日 - 4月5日）
本周目标
完成RAG系统核心功能开发、API封装和前端界面

完成工作
一、RAG系统核心开发

开发了完整的RAG问答系统rag_qa.py，整合了向量检索和大模型生成功能。实现了RAGSystem类，包含retrieve检索方法、generate_answer生成方法和ask统一问答接口。retrieve方法从ChromaDB中检索与用户问题最相似的故障案例，generate_answer方法将检索结果作为上下文构建Prompt并调用大模型生成答案，ask方法整合检索和生成两个步骤，返回结构化的诊断结果。Prompt模板经过多次优化，要求模型按故障原因、维修步骤、注意事项、参考案例四个部分输出，提高了答案的可读性和专业性。

二、知识库数据导入

使用张子昊整理的50余条真实故障案例，通过import_real_data.py脚本将数据导入ChromaDB向量库。每条案例包含case_id、equipment、fault、causes、solutions、parts、precautions等字段，覆盖发动机、液压系统、电气设备、甲板机械、辅助设备五大类。导入后验证了检索功能，测试了启动困难、油温过高、电压不稳等典型故障，检索结果准确。

三、API服务开发

使用Flask框架开发了API服务api_server.py，提供了三个接口：/ask接口支持POST请求，接收JSON格式的问题，返回结构化的答案和置信度；/ask_text接口支持GET请求，通过URL参数传递问题，返回纯文本答案，方便浏览器直接测试；/health接口支持GET请求，返回服务健康状态，用于监控和检查。API服务支持跨域请求CORS，便于前端调用。设置了合理的超时时间，避免长时间等待。

四、前端界面开发

使用Streamlit框架开发了问答界面chat_ui.py，实现了用户输入问题、点击诊断按钮、展示结构化答案的完整流程。界面包含标题区、输入框、诊断按钮、结果展示区，结果展示区能够正确显示故障原因、维修步骤、注意事项、参考案例和置信度。界面风格简洁清晰，适合演示场景。

五、公网访问配置

使用cpolar工具配置了内网穿透，将本地5000端口暴露到公网，生成了公网访问地址。解决了中文URL编码问题，使C同学可以远程调用API服务。在API服务中增加了URL解码处理，支持中文问题传递。验证了公网访问的可用性，POST请求返回正常。

六、本地部署与启动脚本

编写了一键启动脚本start_demo.bat，实现了自动启动API服务和前端界面，并自动打开浏览器访问。编写了自动安装脚本install.bat，实现了虚拟环境创建、依赖安装的自动化。编写了使用说明README.md，方便评委和用户快速上手。

七、测试与验证

完成了功能测试，使用发动机启动困难、液压油温度过高、发电机电压不稳等测试问题验证了系统功能，所有测试通过。完成了性能测试，GPU模式下响应时间3-5秒，满足使用要求。完成了边界测试，输入无关问题时空压机不制冷，系统正确返回未找到相关故障案例的提示。

遇到的问题及解决方案
第一，API服务POST请求返回400错误的问题。原因是Flask的request.get_json()无法解析某些请求格式。解决方案是使用request.get_json(force=True, silent=True)并增加异常处理。

第二，Streamlit界面超时的问题。原因是模型在CPU上运行较慢，超过默认超时时间。解决方案是将超时时间从30秒调整为120秒，同时建议使用GPU加速。

第三，公网访问中文乱码问题。原因是URL编码未正确处理。解决方案是在API服务中对question参数进行URL解码。

第四，启动脚本弹出两个浏览器窗口的问题。原因是Streamlit自动打开浏览器，脚本又执行了一次打开命令。解决方案是在脚本中设置--server.headless true参数，只由脚本打开一次浏览器。

冲刺记录
本周完成了从原型到完整系统的跨越。API服务的开发使系统具备了可调用的接口，前端界面的开发使系统具备了可交互的界面，公网访问的配置使系统具备了远程演示的能力。系统已经可以完整演示从用户提问到获取答案的全流程。团队协作方面，李飞完成了RAG核心和API开发，张子昊提供了完整的故障数据，黎鉴桐协助进行了前端测试和界面优化。

下周计划
下周计划扩充知识库，增加更多故障案例，提高系统覆盖率和准确率。计划优化响应速度，进一步利用GPU加速。计划与队友进行联调测试，确保各模块协同工作。计划开始准备项目文档和演示材料，包括知识图谱设计文档、源代码调用关系图、测试报告等。

本周工作小结
本周完成了系统核心功能的开发，RAG问答系统已经可以正常运行，API服务和前端界面也已就绪。项目进度符合预期，技术方案验证通过。接下来将进入优化和文档准备阶段。