项目结构与实现

程序入口

主程序

ling_chat/main.py 是主程序入口，负责启动后端服务（监听 8765 端口）
你也可以直接在浏览器访问 localhost:8765，体验完整功能。
使用根目录下的 start.bat，会自动激活 venv 虚拟环境并启动主程序。
项目配置集中在 .env 文件，访问 localhost:8765/settings 可自动读取并生成可视化配置界面

程序结构

ling_chat 目录包含基于 Python 的后端服务，负责监听指定端口。
ling_chat/static 目录存放前端资源，包括 HTML、JavaScript 和 CSS 文件。
ling_chat/data/logs 用于存储日志、对话记录及缓存数据。此目录内容可安全删除，但如需备份聊天记录请提前保存。

其他相关

torch 与神经网络库依赖

项目采用自训练模型，通过 torch 库识别 AI 当前情绪，实现立绘自动切换。
集成 RAG 向量库，实现永久记忆系统：
- 启用 RAG 后，对话内容以 JSON 格式存储于 ling_chat/data/rag_chat_history/。
- 语义向量化结果缓存在 ling_chat/data/chroma_db_store/。注意：缓存不支持自动删除，如需手动修改或清理 rag_chat_history/，请同时删除整个 chroma_db_store/ 文件夹以保证记忆库同步。
计算资源需求较低，仅需 torch-cpu，普通 4 代 i3 以上电脑即可流畅运行

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shadow01a

qichenya

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