rag基座已经搭建好

README.md

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-cd .\Agent\
+# 进入项目目录并提交代码（Windows 下路径为 .\Agent\）
+cd Agent
 git add .
 git commit -m "修改内容的说明"
 git push
 
+# 创建并激活虚拟环境（Linux/macOS 用 source，Windows 用 myenv\Scripts\activate）
 python -m venv myenv
-source myenv/bin/activate ||  myenv/Scripts/activate
-python -m pip install --upgrade pip
-pip install -U langchain langchain-openai dotenv
-pip install -e .(详情见pyproject.toml)
-pip install langgraph-cli[inmem]
-pip install sqlalchemy pymysql loguru psycopg2-binary(postgresql) *可选数据库开发
+source myenv/bin/activate || myenv/Scripts/activate
 
-# Environment
-Copy `.env.example` to `.env` and fill in the required values before running the app.
+# 升级 pip 并安装核心依赖
+python -m pip install --upgrade pip
+pip install -U langchain langchain-openai python-dotenv
+
+# 以可编辑模式安装当前项目（配置见 pyproject.toml）
+pip install -e .
+
+# 安装 LangGraph CLI（开发模式）
+pip install "langgraph-cli[inmem]"
+
+# 可选：安装数据库相关依赖（psycopg2-binary 用于 PostgreSQL）
+pip install sqlalchemy pymysql loguru psycopg2-binary
+
+# 环境变量配置
+# Copy .env.example to .env and fill in the required values before running the app.
 cp .env.example .env
 
-# Required variables
-# - LLM_BASE_URL
-# - LLM_API_KEY
-# - LLM_MODEL
+# 必须填写的变量：
+# .env.example
 
-# Web 对话（推荐）：在 ``Agent`` 目录下保证 ``PYTHONPATH`` 包含 ``src`` 后执行
+# 启动 Web 对话服务（推荐）
+# 确保在 Agent 目录下，且 PYTHONPATH 包含 src 目录
 cd ./Agent
+export PYTHONPATH=src:$PYTHONPATH   # Linux/macOS
+# 或 Windows PowerShell: $env:PYTHONPATH="src;$env:PYTHONPATH"
 uvicorn agent.web.server:app --host 127.0.0.1 --port 8765
 
-# 发送消息为两阶段 API：``POST /api/chat/start``（立即落盘用户消息）+ ``POST /api/chat/complete``（推理）；前端已按此顺序调用。
-cloudflared tunnel --url http://localhost:8765开公网
-
+# API 为两阶段调用：POST /api/chat/start（落盘用户消息） + POST /api/chat/complete（推理）
+# 前端已按此顺序调用。
 
+# （可选）通过 Cloudflare Tunnel 暴露公网
+cloudflared tunnel --url http://localhost:8765