Support Bot - AI智能客服系统

🤖 基于 Spring AI 和阿里云通义千问的智能客服机器人
🧠 支持 RAG 知识库检索 · 多种对话模式 · 结构化数据提取 · 知识库管理
🧱 技术栈：Java 17 · Spring Boot 3.4.4 · Spring AI Alibaba · PGVector

📌 项目简介

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。

🚀 功能特性

• 💬 智能对话: 基于阿里云通义千问模型的自然语言对话
• 🔍 RAG检索: 文档检索增强生成，从知识库中精准检索相关信息
• 📺 多模式交互: 支持同步、SSE流式、ServerSentEvent等多种API接口
• 🧠 记忆管理: 完整的会话上下文记忆，支持数据库持久化存储
• 🏷️ 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
• ⚡ 向量搜索: 基于PGVector的高性能语义相似度搜索
• 🔧 查询优化: 多种预检索优化策略提升问答质量
• 📖 API文档: 集成Knife4j提供完整的交互式API文档
• 📚 知识库管理: 完整的文档生命周期管理（上传、查看、删除、重新处理）、分类管理、语义搜索测试、统计面板

🛠 技术栈

技术分类	技术组件	版本	用途说明
后端框架	Spring Boot	3.4.4	主框架，提供依赖注入和自动配置
AI框架	Spring AI Alibaba	1.0.0-M6.1	AI集成框架，简化大模型调用
大语言模型	阿里云通义千问	qwen-turbo	对话生成和文本理解
Embedding模型	阿里云DashScope	text-embedding-v2	文本向量化（1536维）
数据库	PostgreSQL + PGVector	12+	关系数据存储 + 向量存储
ORM框架	MyBatis Plus	3.5.12	数据库操作和对象映射
API文档	Knife4j	4.4.0	Swagger UI增强版
工具库	Hutool	5.8.37	常用工具类集合
序列化	Kryo	5.6.2	高性能序列化框架
文档解析	Apache Tika	1.0.0	多格式文档内容提取

🗃️ 数据库设计

核心表结构

1. 聊天消息表 (chat_message)

CREATE TABLE chat_message (
    id              BIGSERIAL    PRIMARY KEY,      -- 消息唯一ID
    conversation_id VARCHAR(64)  NOT NULL,         -- 会话标识符
    message_type    VARCHAR(20)  NOT NULL,         -- 消息类型: USER/ASSISTANT/SYSTEM
    content         TEXT         NOT NULL,         -- 消息内容
    metadata        JSONB        DEFAULT '{}',     -- 消息元数据(JSON格式)
    create_time     TIMESTAMP    DEFAULT NOW(),    -- 创建时间
    update_time     TIMESTAMP    DEFAULT NOW(),    -- 更新时间
    is_delete       BOOLEAN      DEFAULT FALSE     -- 逻辑删除标识
);

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

2. 向量存储表 (vector_store)

CREATE TABLE vector_store (
    id          UUID         DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY, -- 向量记录ID
    content     TEXT         NOT NULL,                              -- 原始文档内容
    metadata    JSONB        DEFAULT '{}',                          -- 文档元数据
    embedding   VECTOR(1536) NOT NULL,                              -- 1536维向量嵌入
    create_time TIMESTAMP    DEFAULT NOW(),                         -- 创建时间
    update_time TIMESTAMP    DEFAULT NOW()                          -- 更新时间
);

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

3. 知识库分类表 (knowledge_category)

CREATE TABLE knowledge_category (
    id              BIGSERIAL       PRIMARY KEY,
    name            VARCHAR(100)    NOT NULL,          -- 分类名称
    description     TEXT,                              -- 分类描述
    parent_id       BIGINT          DEFAULT 0,         -- 父分类ID（0为顶级）
    sort_order      INTEGER         DEFAULT 0,         -- 排序权重
    document_count  INTEGER         DEFAULT 0,         -- 关联文档数量
    create_time     TIMESTAMP       DEFAULT NOW(),
    is_delete       BOOLEAN         DEFAULT FALSE
);

功能: 支持树形结构的知识库分类体系

4. 知识文档表 (knowledge_document)

CREATE TABLE knowledge_document (
    id              BIGSERIAL       PRIMARY KEY,
    title           VARCHAR(500)    NOT NULL,          -- 文档标题
    source_name     VARCHAR(500),                      -- 原始文件名
    file_type       VARCHAR(20)     NOT NULL,          -- 文件类型
    file_size       BIGINT          DEFAULT 0,         -- 文件大小(字节)
    content         TEXT,                              -- 原文内容(截断预览)
    category_id     BIGINT          DEFAULT 0,         -- 所属分类ID
    tags            JSONB           DEFAULT '{}',      -- 标签(JSON对象)
    chunk_count     INTEGER         DEFAULT 0,         -- 分块数量
    status          VARCHAR(20)     DEFAULT 'PROCESSING', -- 处理状态
    error_message   TEXT,                              -- 失败时的错误信息
    create_time     TIMESTAMP       DEFAULT NOW(),
    update_time     TIMESTAMP       DEFAULT NOW(),
    is_delete       BOOLEAN         DEFAULT FALSE
);

功能: 记录上传文档的完整元信息，与向量表通过 metadata.documentId 关联

📡 API 接口

AI 对话接口

方法	路径	说明
GET	/ai/assistant_app/chat/sync	同步对话
GET	/ai/assistant_app/chat/sse	SSE 流式对话 (Flux)
GET	/ai/assistant_app/chat/server_sent_event	SSE 流式对话 (ServerSentEvent)
GET	/ai/assistant_app/chat/sse_emitter	SSE 流式对话 (SseEmitter)
GET	/ai/assistant_app/chat/rag/sync	RAG 知识库对话（支持查询重写策略）
GET	/ai/product_info_app/chat/sync	商品信息结构化提取

知识库管理接口

方法	路径	说明
GET	/document/list	文档列表（分页 + 分类/状态过滤）
GET	/document/{id}	文档详情
GET	/document/{id}/chunks	文档分块列表
DELETE	/document/{id}	删除文档（级联删除向量）
PUT	/document/{id}	更新文档元信息
PUT	/document/{id}/reprocess	重新处理文档
POST	/document/search	语义搜索
GET	/document/stats	知识库统计面板
POST	/upload/file	上传文件（Tika多格式解析）
POST	/upload/string	上传文本内容
POST	/upload/markdown	上传 Markdown 文件
POST	/upload/json/basic	上传 JSON（整体解析）
POST	/upload/json/fields	上传 JSON（按字段提取）
POST	/upload/json/pointer	上传 JSON（按指针拆分）

分类管理接口

方法	路径	说明
GET	/category/tree	获取分类树
GET	/category/list	获取分类列表
POST	/category	创建分类
PUT	/category/{id}	更新分类
DELETE	/category/{id}	删除分类

📁 项目架构

代码结构

src/main/java/com/wok/supportbot/
├── SupportBotApplication.java          # 主启动类
├── advisor/                            # AI对话增强器
│   ├── MyLoggerAdvisor.java           # 日志记录顾问
│   └── ReReadingAdvisor.java          # 重读机制顾问
├── app/                               # 核心应用服务
│   ├── AssistantApp.java              # 智能客服应用
│   └── ProductInfoApp.java            # 商品信息提取应用
├── chatmemory/                        # 聊天记忆管理
│   ├── DatabaseChatMemory.java        # 数据库记忆存储
│   └── FileBasedChatMemory.java       # 文件记忆存储
├── config/                            # 系统配置
│   ├── CorsConfig.java                # 跨域请求配置
│   ├── MybatisPlusConfig.java         # MyBatis Plus 配置
│   └── DatabaseInitConfig.java        # 数据库自动初始化
├── controller/                        # REST API控制器
│   ├── AiController.java              # AI对话接口
│   └── DocumentController.java        # 文档与分类管理接口
├── converter/                         # 类型转换器
│   └── MessageConverter.java          # 消息类型转换
├── dao/                               # 数据访问层
│   ├── ChatMessageMapper.java         # 聊天消息 Mapper
│   ├── KnowledgeDocumentMapper.java   # 知识文档 Mapper
│   └── KnowledgeCategoryMapper.java   # 知识分类 Mapper
├── document/                          # 文档处理管道
│   ├── extract/                       # 文档提取器
│   │   ├── TikaDocumentReader.java   # Tika 多格式解析
│   │   ├── MarkdownDocumentLoader.java # Markdown 解析
│   │   ├── JsonDocumentLoader.java    # JSON 解析（3种模式）
│   │   └── SimpleStringDocumentReader.java # 纯文本读取
│   └── transform/                     # 文档转换器
│       ├── MyTokenTextSplitter.java   # Token 分块器
│       └── MyKeywordEnricher.java     # AI 关键词提取
├── entity/                            # 数据实体类
│   ├── ChatMessage.java               # 聊天消息实体
│   ├── ProductInfo.java               # 商品信息实体
│   ├── KnowledgeDocument.java         # 知识文档实体
│   ├── KnowledgeCategory.java         # 知识分类实体
│   ├── CategoryNode.java              # 分类树节点 DTO
│   └── SearchResult.java              # 语义搜索结果 DTO
├── handler/                           # MyBatis 处理器
│   ├── MyMetaObjectHandler.java       # 自动填充处理器
│   └── PostgresJsonTypeHandler.java   # JSONB 类型处理器
├── rag/                               # RAG检索增强
│   ├── config/                        # RAG配置
│   ├── load/                          # 文档加载器
│   │   ├── PgVectorStoreConfig.java  # PGVector 存储配置
│   │   └── InMemoryVectorStoreConfig.java # 内存存储配置
│   └── preretrieval/                  # 预检索优化
│       ├── RewriteQueryRewriter.java      # 查询重写
│       ├── MultiQueryExpanderRewriter.java # 多查询扩展
│       ├── CompressionQueryRewriter.java   # 压缩查询
│       └── TranslationQueryRewriter.java   # 翻译查询
├── repository/                        # 数据仓库
│   └── ChatMessageRepository.java     # 聊天消息仓库
└── service/                           # 业务服务层
    └── DocumentService.java           # 知识库文档管理服务

src/main/resources/
├── application.yml                     # 应用配置文件
├── support-bot.sql                     # 数据库初始化脚本
├── knowledge-base.sql                  # 知识库增量迁移脚本
└── static/
    └── frontend.html                   # 前端管理页面

🧩 文档处理管道

上传文件/文本
    ↓
[文档提取器] Tika / Markdown / JSON / 纯文本
    ↓
[Token 分块] MyTokenTextSplitter (200 token / 100 overlap)
    ↓
[关键词提取] MyKeywordEnricher (AI 提取 Top-5 关键词)
    ↓
[向量化存储] DashScope text-embedding-v2 → PGVector
    ↓
[元数据关联] metadata.documentId / chunkIndex / sourceName / title

🖥️ 前端管理页面

访问 http://localhost:9090/frontend.html，包含三个标签页：

标签页	功能
💬 智能客服对话	同步/流式对话、RAG 知识库检索（4种查询优化策略）
🏷️ 商品信息提取	AI 结构化提取商品信息
📄 知识库文档管理	文档上传（6种格式）、分类管理、文档列表、语义搜索测试、统计面板、文档详情查看

⚡ 快速开始

1. 环境准备

• JDK 17+
• PostgreSQL 12+（需安装 PGVector 扩展）
• Maven 3.6+
• 阿里云 DashScope API Key

2. 数据库初始化

-- 创建数据库
CREATE DATABASE support_bot;

-- 连接后执行初始化脚本
\c support_bot;
\i src/main/resources/support-bot.sql;
\i src/main/resources/knowledge-base.sql;

注：知识文档表和分类表会在应用启动时自动创建（DatabaseInitConfig），无需手动执行 knowledge-base.sql。

3. 配置

修改 src/main/resources/application.yml：

spring:
  ai:
    dashscope:
      api-key: your-api-key-here    # 替换为你的 DashScope API Key
  datasource:
    url: jdbc:postgresql://localhost:5432/support_bot
    username: postgres
    password: your-password-here     # 替换为你的数据库密码

4. 启动

./mvnw spring-boot:run

5. 访问

• 前端管理页面：http://localhost:9090/frontend.html
• API 文档：http://localhost:9090/doc.html

📋 查询优化策略

策略	说明	适用场景
NONE	不做查询优化	简单查询
REWRITE	查询重写	优化模糊/口语化提问
TRANSLATION	翻译扩展	跨语言检索场景
COMPRESSION	查询压缩	结合上下文压缩冗余信息
MULTI_QUERY	多路查询扩展	需要多角度检索的复杂问题