DocChat

技术栈

角色

全栈开发者

团队规模

1 人

项目周期

2026年2月 - 进行中

项目概述

DocChat 是一个 AI 驱动的 API 文档智能助手，目标是让开发者通过自然语言快速定位任意 API 的接口、参数和数据结构。采用确定性优先 + LLM 兜底的两阶段路由架构，约 80% 的查询无需调用大模型，显著降低成本。当前以 Opta/Stats Perform 体育数据 API 为首个场景落地，已支持 Motorsport（7 个 feed）和 Soccer（92 个 feed），配合 4 层知识注入系统保证回答精准。未来将拓展为通用的 API 文档助手平台，支持用户上传任意 OpenAPI 规范与文档自动生成知识库。前端采用终端风格深色主题（霓虹绿 + Matrix 背景），支持 SSE 流式对话、会话历史管理和用户认证。

项目亮点

• 两阶段路由架构 — 确定性关键词匹配优先（~2650 triggers），LLM 兜底，~80% 查询零 LLM 调用
• 4 层知识注入系统 — 接口级文档 → 领域概览 → 共享知识库 → 动态话题路由（INDEX.yaml 驱动）
• 当前场景：Opta 体育数据 API — 已覆盖 99 个接口（Motorsport 7 + Soccer 92），每个接口含完整知识文件
• 终端风格 UI — 霓虹绿 (#DCFF71) + Matrix 字符雨背景，Hack 字体，玻璃拟态输入框
• SSE 流式对话 + Streamdown Markdown 渲染 + 代码高亮 + 中英文双语支持
• 完整用户系统 — JWT 认证（Access + Refresh Token）、会话历史、自动生成对话标题

项目挑战

• 大规模 API 接口的知识组织与精准路由，避免 LLM 在海量文档中产生幻觉
• OpenAPI 规范 + PDF 文档 + 手写知识文件三种来源的数据融合
• 前端静态导出（output: export）下的 SSE 流式通信实现
• Docker 容器化部署中后端与 PostgreSQL 的网络拓扑配置

解决方案

• 构建增强索引 JSON（Swagger 解析 + PDF 提取 + 元数据注入），启动时加载到内存
• 设计 META.yaml triggers + fields + scenarios 多维匹配，确定性阶段覆盖绝大多数查询
• Vercel AI SDK v6 + TextStreamChatTransport 实现前端 SSE 消费
• Docker Compose 外部网络共享 PostgreSQL 容器，Nginx 反代 + Let's Encrypt HTTPS