AI 智能客服系统

🤖 基于大语言模型 + 自定义知识库的智能问答系统
🧠 支持多轮对话 · 记忆持久化 · 向量检索增强（RAG）
🧱 技术栈：Java 21 · Spring Boot 3 · Spring AI · 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。

🔧 核心技术

类别	技术组件
语言与框架	Java 21、Spring Boot 3
AI 支持	Spring AI / OpenAI / Ollama / Qwen 等大模型
向量数据库	PostgreSQL + PGVector 插件
知识增强检索	RAG（Retrieval Augmented Generation）
对话存储	数据库 / 内存 / 文件持久化等

✨ 关键功能亮点

1. 多轮对话管理

   • 支持用户连续提问，智能保持上下文
   • 引入角色扮演与对话状态记忆机制

2. 对话记忆持久化

   • 将对话历史写入数据库，实现用户上下文恢复
   • 可扩展为多用户会话场景

3. RAG 知识库增强

   • 文档切片 + 嵌入向量化（Embedding）
   • 支持 Markdown、PDF、TXT 等文档导入
   • 基于 PGVector 快速相似度查询，提升回答准确度

4. 模型对接灵活

   • 默认集成 OpenAI API
   • 支持本地模型如 Ollama、通义千问（Qwen）、GLM 等，适用于离线部署

5. Spring AI 深度集成

   • 使用 ChatClient、EmbeddingClient 实现模型和向量一体化调用
   • 简化大模型与向量检索之间的数据流协作