hygl
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122README.md
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# AI 智能客服系统 |
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# Support Bot - 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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> 🤖 基于 Spring AI 和阿里云通义千问的智能客服机器人 |
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> 🧠 支持 RAG 知识库检索 · 多种对话模式 · 结构化数据提取 |
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> 🧱 技术栈：Java 17 · Spring Boot 3.4.4 · Spring AI Alibaba · PGVector |
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## 📌 项目简介 |
## 📌 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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本项目是一个基于 Spring AI 和阿里云通义千问构建的智能客服系统，集成了文档检索增强生成（RAG）、聊天记忆、结构化数据提取等功能。系统采用现代化的微服务架构，支持同步/异步对话、SSE流式输出、向量语义搜索等多种交互方式，广泛适用于电商客服、企业知识问答、文档智能检索等场景。 |
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## 🚀 功能特性 |
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## 🔧 核心技术 |
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- **💬 智能对话**: 基于阿里云通义千问模型的自然语言对话 |
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- **🔍 RAG检索**: 文档检索增强生成，从知识库中精准检索相关信息 |
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- **📺 多模式交互**: 支持同步、SSE流式、ServerSentEvent等多种API接口 |
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- **🧠 记忆管理**: 完整的会话上下文记忆，支持数据库持久化存储 |
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- **🏷️ 结构化提取**: 从自然语言中智能提取商品信息等结构化数据 |
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- **⚡ 向量搜索**: 基于PGVector的高性能语义相似度搜索 |
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- **🔧 查询优化**: 多种预检索优化策略提升问答质量 |
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- **📖 API文档**: 集成Knife4j提供完整的交互式API文档 |
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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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## 🛠 技术栈 |
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| 技术分类 | 技术组件 | 版本 | 用途说明 | |
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| **后端框架** | Spring Boot | 3.4.4 | 主框架，提供依赖注入和自动配置 | |
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| **AI框架** | Spring AI Alibaba | 1.0.0-M6.1 | AI集成框架，简化大模型调用 | |
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| **大语言模型** | 阿里云通义千问 | qwen-turbo | 对话生成和文本理解 | |
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| **数据库** | PostgreSQL + PGVector | 12+ | 关系数据存储 + 向量存储 | |
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| **ORM框架** | MyBatis Plus | 3.5.12 | 数据库操作和对象映射 | |
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| **API文档** | Knife4j | 4.4.0 | Swagger UI增强版 | |
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| **工具库** | Hutool | 5.8.37 | 常用工具类集合 | |
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| **序列化** | Kryo | 5.6.2 | 高性能序列化框架 | |
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| **文档解析** | Apache Tika | 1.0.0 | 多格式文档内容提取 | |
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## ✨ 关键功能亮点 |
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## 🗃️ 数据库设计 |
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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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### 核心表结构 |
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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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#### 1. 聊天消息表 (`chat_message`) |
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```sql |
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CREATE TABLE chat_message ( |
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id BIGSERIAL PRIMARY KEY, -- 消息唯一ID |
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conversation_id VARCHAR(64) NOT NULL, -- 会话标识符 |
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message_type VARCHAR(20) NOT NULL, -- 消息类型: USER/ASSISTANT/SYSTEM |
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content TEXT NOT NULL, -- 消息内容 |
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metadata JSONB DEFAULT '{}', -- 消息元数据(JSON格式) |
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create_time TIMESTAMP DEFAULT NOW(), -- 创建时间 |
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update_time TIMESTAMP DEFAULT NOW(), -- 更新时间 |
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is_delete BOOLEAN DEFAULT FALSE -- 逻辑删除标识 |
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); |
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``` |
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**功能**: 存储用户与AI助手的完整对话历史，支持多轮对话上下文维护 |
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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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#### 2. 向量存储表 (`vector_store`) |
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```sql |
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CREATE TABLE vector_store ( |
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|
id UUID DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY, -- 向量记录ID |
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|
content TEXT NOT NULL, -- 原始文档内容 |
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|
metadata JSONB DEFAULT '{}', -- 文档元数据 |
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|
embedding VECTOR(1536) NOT NULL, -- 1536维向量嵌入 |
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|
create_time TIMESTAMP DEFAULT NOW(), -- 创建时间 |
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|
update_time TIMESTAMP DEFAULT NOW() -- 更新时间 |
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|
); |
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``` |
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**功能**: 存储知识库文档的向量表示，支持语义相似度搜索和RAG检索 |
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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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## 📁 项目架构 |
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### 代码结构 |
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``` |
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src/main/java/com/wok/supportbot/ |
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├── SupportBotApplication.java # 主启动类 |
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├── advisor/ # AI对话增强器 |
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│ ├── MyLoggerAdvisor.java # 日志记录顾问 |
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│ └── ReReadingAdvisor.java # 重读机制顾问 |
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├── app/ # 核心应用服务 |
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│ ├── AssistantApp.java # 智能客服应用 |
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│ └── ProductInfoApp.java # 商品信息提取应用 |
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├── chatmemory/ # 聊天记忆管理 |
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│ ├── DatabaseChatMemory.java # 数据库记忆存储 |
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│ └── FileBasedChatMemory.java # 文件记忆存储 |
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├── config/ # 系统配置 |
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│ └── CorsConfig.java # 跨域请求配置 |
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├── controller/ # REST API控制器 |
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│ ├── AiController.java # AI对话接口 |
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│ └── DocumentController.java # 文档管理接口 |
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├── entity/ # 数据实体类 |
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│ ├── ChatMessage.java # 聊天消息实体 |
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│ └── ProductInfo.java # 商品信息实体 |
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├── rag/ # RAG检索增强 |
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│ ├── config/ # RAG配置 |
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│ ├── load/ # 文档加载器 |
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│ └── preretrieval/ # 预检索优化 |
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│ ├── RewriteQueryRewriter.java # 查询重写 |
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│ ├── MultiQueryExpanderRewriter.java # 多查询扩展 |
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│ ├── CompressionQueryRewriter.java # 压缩查询 |
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|
│ └── TranslationQueryRewriter.java # 翻译查询 |
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└── repository/ # 数据访问层 |
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└── ChatMessageRepository.java # 聊天消息仓库 |
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src/main/resources/ |
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├── application.yml # 应用配置文件 |
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└── support-bot.sql # 数据库初始化脚本 |
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``` |
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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 |
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