当康（dangkang）是一个强大的智能客户支持系统，旨在通过深度文档理解和检索增强生成（RAG）技术，为用户提供精准、高效的问答服务。我们的系统设计考虑了多种文件格式的解析与管理，并集成了先进的大型语言模型（LLMs），为企业提供全面的智能解决方案。

• 用户界面模块：提供友好、直观的用户界面，供用户输入查询并接收系统回答。
• 查询处理模块：处理用户输入的查询，进行初步分析和预处理，确保查询的准确性和相关性。
• 文档管理模块：管理和存储各种格式的文档，基于软件定义存储技术，支持高效的数据管理。
• 检索引擎模块：利用最先进的RAG技术，在文档中搜索与查询相关的信息，为用户提供准确的答案。
• 回答生成模块：根据检索结果生成自然语言回答，确保回答的流畅性和易懂性。
• 学习优化模块：通过用户反馈和交互数据，不断学习和优化系统性能，提升用户体验。
• 权限控制模块：确保只有授权用户才能访问特定的敏感信息和文档，保障数据安全。

graph TB
    A[用户界面模块]
    B[查询处理模块]
    C[文档管理模块]
    D[检索引擎模块]
    E[回答生成模块]
    F[学习优化模块]
    G[权限控制模块]

    A --> B
    B --> D
    B --> G
    D --> C
    D --> E
    E --> A
    F --> B
    F --> D
    F --> E
    G --> C
    G --> E

1. 克隆仓库 📥

   git clone https://github.com/TydsManagement/dangkang.git

2. 进入项目目录 📂

   cd dangkang

3. 构建Docker镜像 🛠️

   docker-compose up -d

4. 检查服务器状态 🔍

   docker logs -f dangkang-server

5. arm系列* 🔍

   docker build -f Dockerfile_arm -t  ragflowserver:dev

6. 在浏览器中访问 🌐

   • 进入浏览器并输入服务器IP地址进行访问。

我们欢迎任何形式的贡献，包括但不限于以下几种：

• 提交问题（Issues）和功能请求（Feature Requests）📋。
• 提交代码（Pull Requests）💻。
• 撰写和改进文档📄。

本项目采用MIT许可证，详情请参阅 LICENSE 文件。

如果您有任何问题或建议，请通过以下联系方式与我们取得联系：

• 电子邮件：support@dangkang.io
• GitHub Issues：https://github.com/TydsManagement/dangkang/issues

当康（dangkang）项目借鉴了多个开源项目的优秀理念和技术，我们向这些项目的开发者表示诚挚的感谢。

通过以上描述，我们希望向用户展示当康（dangkang）项目的独特优势及其在智能客户支持领域的应用潜力。我们致力于不断优化和完善系统，以满足用户日益增长的需求。