AI 智能助手 - 企业级大模型应用实战

用 Java 和 Spring AI 构建生产级 AI 智能助手，从 RAG 到 Agent 全链路覆盖

项目简介

AI 智能助手是一个企业级大模型应用实战项目，从零构建一个可接入业务系统的智能助手。覆盖知识库问答（RAG）、多轮对话、Function Calling、Agent 编排、MCP 协议等核心能力。

适用人群

• 想将大模型落地到业务场景的 Java 开发者
• 准备转型 AI 工程化的后端工程师
• 需要理解 RAG / Agent 原理的技术管理者

学习路线

阶段一：AI 基础设施

• 01 项目介绍 — 理解项目全貌与技术选型
• 02 Spring AI 项目搭建 — 从零搭建 Spring AI 项目框架
• 03 对接大模型 — OpenAI / 文心一言 / 通义千问 多模型接入

阶段二：知识库与 RAG

• 04 文档处理流水线 — PDF / Word / Markdown 解析与切分
• 05 向量数据库集成 — Milvus / Elasticsearch 向量检索
• 06 RAG 检索增强生成 — 知识库问答完整链路

阶段三：Agent 与工具调用

• 07 Function Calling — 大模型调用业务 API
• 08 Agent 编排 — 多步骤任务自动化
• 09 MCP 协议集成 — 标准化的模型-工具连接

阶段四：上线与运营

• 10 对话记忆与多轮上下文管理
• 11 安全与内容审核
• 12 部署上线与监控

技术栈概览

层级	技术选型
框架	Spring Boot 3.x + Spring AI
大模型	OpenAI / Qwen / DeepSeek
向量数据库	Milvus / Elasticsearch
文档处理	Apache Tika / LangChain4j
缓存	Redis
数据库	MySQL 8.0 / PostgreSQL
容器化	Docker + Docker Compose

核心特色

• Java 原生 — 全链路 Java 技术栈，不依赖 Python AI 生态
• 模型无关 — 统一抽象层，一套代码切换多个大模型
• 生产导向 — 内容安全、限流、监控、私有化部署全涵盖
• 协议标准 — 接入 MCP 协议，工具与模型标准化连接

快速开始

git clone https://github.com/SZMOFEI/ai-assistant.git
cd ai-assistant
docker-compose up -d
mvn spring-boot:run

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