配置：在百炼控制台拿到，用环境变量注入，base_url 走 OpenAI 兼容模式。Python 直连实现流式，取片段。FastAPI 封装：单轮返回 JSON，流式用+ SSE（data: 片段测试curlPostman、Swagger/docs三件套验证接口。前端： axios 单轮（注意超时），解析 POST 流式，Vite 代理解决跨域。踩坑：超时、EventSource 不支持 POS

FastAPI 是一个用于构建 API 的现代、快速（高性能）的 Python Web 框架，基于标准 Python 类型提示。它由 Sebastián Ramírez 创建，旨在提供与 Node.js 和 Go 相当的高性能，同时保持 Python 的开发效率和易用性。相比django更轻量级,且更支持高并发场景。

本文用一个完整可运行的例子，带你从零实现一个「员工手册智能问答机器人」：喂给它一份 Word 版员工手册，问"员工有哪些权利"，它能精准从手册里找答案。用户提问时，先检索最相关的片段，再把这些片段作为"上下文"塞给大模型，让它。：明确告诉模型"你是 HR 专家 + 只基于给定制度内容作答 + 没有就直说暂无此知识"。该函数既用于"入库时给文档片段向量化"，也用于"查询时给用户问题向量化"，：大模型