Lin Yanxiang
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# AI 智能客服系统 |
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> 🤖 基于大语言模型 + 自定义知识库的智能问答系统 |
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> 🧠 支持多轮对话 · 记忆持久化 · 向量检索增强（RAG） |
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> 🧱 技术栈：Java 21 · Spring Boot 3 · Spring AI · PGVector |
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## 📌 项目简介 |
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本项目是一个 AI 驱动的智能客服系统，结合大语言模型与企业知识库（RAG），支持多轮对话、上下文记忆持久化以及高质量的问题检索应答能力，广泛适用于网站客服、内部知识助手、文档问答等场景。 |
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## 🔧 核心技术 |
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| 类别 | 技术组件 | |
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| 语言与框架 | Java 21、Spring Boot 3 | |
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| AI 支持 | Spring AI / OpenAI / Ollama / Qwen 等大模型 | |
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| 向量数据库 | PostgreSQL + PGVector 插件 | |
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| 知识增强检索 | RAG（Retrieval Augmented Generation） | |
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| 对话存储 | 数据库 / 内存 / 文件持久化等 | |
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## ✨ 关键功能亮点 |
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1. **多轮对话管理** |
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- 支持用户连续提问，智能保持上下文 |
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- 引入角色扮演与对话状态记忆机制 |
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2. **对话记忆持久化** |
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- 将对话历史写入数据库，实现用户上下文恢复 |
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- 可扩展为多用户会话场景 |
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3. **RAG 知识库增强** |
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- 文档切片 + 嵌入向量化（Embedding） |
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- 支持 Markdown、PDF、TXT 等文档导入 |
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- 基于 PGVector 快速相似度查询，提升回答准确度 |
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4. **模型对接灵活** |
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- 默认集成 OpenAI API |
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- 支持本地模型如 Ollama、通义千问（Qwen）、GLM 等，适用于离线部署 |
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5. **Spring AI 深度集成** |
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- 使用 `ChatClient`、`EmbeddingClient` 实现模型和向量一体化调用 |
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- 简化大模型与向量检索之间的数据流协作 |
