项目架构设计

• 前后端分离：React负责UI交互，Flask提供API，LlamaIndex处理数据查询。
• 数据流设计：用户请求 → React → Flask API → LlamaIndex → 返回结果。
• 技术选型原因：灵活性、性能优化及开发效率的平衡。

环境搭建与配置

• Python环境：安装Python 3.8+，创建虚拟环境。
• Node.js环境：配置React开发环境。
• 依赖安装：
  • Flask及相关库（Flask-RESTful、Flask-CORS）。
  • LlamaIndex及其依赖（如OpenAI API配置）。
  • React基础依赖（Create React App、Axios）。

LlamaIndex核心实现

• 数据加载与索引：支持PDF、CSV等格式，使用VectorStoreIndex生成嵌入。
• 查询引擎开发：自定义检索逻辑，集成LLM（如GPT-3.5）优化回答质量。
• 性能优化：缓存机制与索引分片策略。

Flask后端开发

• API设计：
  • /query：接收React请求，调用LlamaIndex返回结果。
  • /upload：处理文件上传并触发索引更新。
• 错误处理：统一异常返回格式（JSON）。
• 安全措施：API密钥管理、请求限流与CORS配置。

React前端开发

• 页面结构：
  • 搜索页面：输入框、结果展示区。
  • 文件上传页面（可选）。
• 状态管理：使用Context API或Redux管理查询状态。
• API调用：Axios封装，处理异步请求与错误反馈。

前后端联调与测试

• 接口联调：确保数据格式一致（如JSON）。
• 测试用例：
  • 后端：Postman测试API响应与性能。
  • 前端：Jest单元测试、用户交互测试。
• 调试技巧：浏览器开发者工具与Flask日志分析。

部署与优化

• 后端部署：Gunicorn + Nginx配置，Docker容器化。
• 前端部署：静态文件托管（如Vercel或Netlify）。
• 性能监控：APM工具（如Prometheus）跟踪响应时间。

扩展与进阶方向

• 功能扩展：支持多语言索引、实时协作编辑。
• 性能提升：LlamaIndex与向量数据库（如Pinecone）集成。
• 安全加固：JWT认证、敏感数据加密。

常见问题与解决方案

• LlamaIndex索引慢：调整分片大小或启用并行处理。
• Flask跨域问题：检查CORS中间件配置。
• React状态更新延迟：优化useEffect依赖项。