为什么值得关注

它提供了从知识上传、对话导入到创建评测批次、迭代改进 AI 客服质量的完整流水线，并且完全可自托管。

适合谁使用

客服运营管理者
AI 聊天机器人质量保障团队
构建或维护 AI 客服系统的开发者

典型使用场景

对已有的 AI 客服对话进行质量评分
通过批量评测发现知识盲区并优化知识库
在正式上线前用导入的对话模拟测试 AI 回复效果

项目优势

通过 Docker Compose 一键启动，部署简便
集成了 pytest、ruff、mypy 等自动化测试与代码质量工具
在 AGENTS.md 和 docs/requirements.md 中明确了业务与技术约束
设计了明确的工作流：从数据导入到评测，支持持续迭代改进

使用前须知

仅支持单管理员与单服务器部署，不适合多用户或大规模生产环境
需要手动配置 API 密钥并导入初始知识库与对话数据
功能局限于批量评测，未提供 A/B 测试或高级分析能力

README 快速开始

AI 测评自迭代工作台

单管理员、单服务器部署的 AI 客服质量评测与知识改进工作台。

本地启动

需要 Python 3.12、Docker、Docker Compose。

cp .env.example .env
docker compose up --build
docker compose exec web python manage.py createsuperuser

访问 http://127.0.0.1:8000，登录后依次配置密钥、上传知识、导入对话并创建评测批次。

本地测试

python3.12 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -e '.[dev]'
.venv/bin/pytest
.venv/bin/ruff check .
.venv/bin/mypy apps config

业务与技术约束以 AGENTS.md 和 docs/requirements.md 为准。

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