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name: chatbot-implementation description: RAG聊天机器人的详细信息，包括用户界面和后端逻辑。

聊天机器人逻辑

概述

一个专门的RAG（检索增强生成）聊天机器人，帮助用户从教科书内容中学习。

后端

• 路由: app/api/chat/route.ts
• 逻辑:
  1. 接收query（查询）和history（历史记录）。
  2. 使用Gemini或OpenAI嵌入模型对查询进行向量化。
  3. 在Qdrant（向量数据库）中搜索相关的教科书文本块。
  4. 根据匹配结果构建上下文。
  5. 使用Gemini Flash/Pro模型生成响应。

向量搜索 (Qdrant)

我们使用Qdrant存储教科书的向量嵌入。

• 集合: textbook_chunks（或类似名称）。
• 字段: text（文本）, source（来源）, chunk_id（块ID）。

用户界面组件

• 位置: textbook/src/components/Chatbot/index.tsx。
• 功能:
  • 浮动聊天窗口。
  • 尺寸控制（小、中、大）。
  • 响应的Markdown渲染。
  • 上下文选择（高亮文本以询问相关内容）。
  • 移动端响应式设计。
  • 身份验证感知（根据用户资料个性化答案）。

样式

• CSS: styles.module.css（高级动画、阴影效果）。
• 主题: 兼容深色/浅色模式（使用--ifm变量）。