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基于 Spring Cloud + Spring AI + VUE 的知识助理平台介绍以及问题

前言(一些废话)

在看这篇文章的各位大佬,感谢你们留出几分钟时间,来看这个产品介绍,其实重点说实话,不是这个产品怎么样。而是在最后有一个郁结在心里的几个问题,希望大佬们能给出一些建议。万分感谢。

介绍

在当今数字化时代,知识管理与智能服务成为企业提升效率、创新发展的关键。今天,给大家介绍一款基于前沿技术打造的知识助理平台 —— V1.0 版本,它融合了 Spring Cloud、Spring AI 以及 VUE 前后端分离技术体系,在多个领域展现出强大的应用潜力。下面我们一起深入探索它的技术架构与亮点。

一、技术体系概述

平台采用 Spring Cloud + Spring AI + VUE 的技术体系:

  • Spring Cloud :构建微服务架构,拆分业务模块,实现服务注册与发现、负载均衡与服务间调用,保障高并发场景下稳定运行。

  • Spring AI :封装人工智能算法接口,与 LLM 模型和 RAG 技术集成,实现精准问答,灵活对接多种主流大语言模型。

  • VUE :打造前端界面,实现前后端分离,通过组件化开发模式,提高界面搭建效率和维护方便性,带来流畅的用户交互体验。

二、平台功能与特点

(一)已完成功能

  • 产品介绍 :知识助理平台是一款基于 LLM 大语言模型和 RAG 的知识库问答系统,结合 RAG 技术与 LLM 模型,弥补 LLM 在处理特定领域请求时的不足,如幻觉、知识泛化、可解释性差等问题。企业通过该平台可提升知识管理与服务水平,提高工作效率,实现业务提质增效。

    • 智能问答

    • 知识库

    • 定制应用

    • 模型管理

    • 系统管理
  • 产品特点

    • 开箱即用,拒绝等待。部署方便,无缝嵌入

    • 知识库联网信息抓取,操作流程简单,灵活编排。私有化部署,模型中立。

    • 降本增效,深度定制人工智能助手

  • 特色功能

    • 已支持思维导图、演示文稿AI生成、图表分析等功能

(二)应用场景

  • 办公场景 :文档自动化处理,自动生成符合格式要求的文档;项目管理,提供全方位支持;合同审核,快速找出差异并输出结果;报告和方案生成,节省撰写时间。

  • 央国企场景 :制度问答,快速准确回答公司制度问题;资讯集成,追踪分析行业动态,提供政策法规更新;会议材料生成,快速生成高质量会议材料。

  • 行业场景 - 公安 :案件分析与报告生成,分析案件资料生成报告;犯罪模式识别,识别犯罪模式和趋势;智能询问与审讯辅助,辅助警官提出针对性问题。

  • 行业场景 - 医院 :智能健康管理,进行风险识别、虚拟护士等;智能诊疗,提供多种癌症诊治服务;智能评估,对就诊人症状进行判断;就诊助手,协助医师制定诊断和治疗方案。

  • 行业场景 - 电子政务 :在线政务服务,提供政策咨询等服务;市民咨询响应,自动回复市民咨询;文档自动生成,生成政府公文初稿。

  • 行业场景 - 金融 :智能客服与咨询,提供产品咨询等服务;信用评估与风险管理,进行信用评估和风险预测;金融报告与分析,生成财务分析报告等。

  • 行业场景 - 法律 :法律文书自动生成,起草合同等文书;案例与法规检索,提供快速检索服务;法律咨询,提供初步法律咨询服务。

三、后续发布计划

(一)V1.0 版本-高阶应用版本

  • 发布时间 :2025 年 3 月 1 日

  • 主要功能

    • 新增应用高级编排功能,通过 agent 工作流,实现自定义编排

    • 知识库文档上传新增在线文档和在线知识库

    • 新增应用嵌入第三方功能及 API Key 管理功能

(二)V2.0 版本

  • 发布时间 :2025 年 6 月 1 日

  • 主要功能

    • 大模型语音输入识别功能和答案语音朗读功能

    • 人工智能助手移动端应用

    • 应用在移动端的嵌入集成

(三)V3.0 版本

  • 发布时间 :2025 年 9 月 1 日

  • 主要功能

    • 跨模态理解能力,扩展大模型能力,使其能理解和处理图像、音频、视频等多模态数据

    • 文生图能力,用户输入关键词或描述性文本,智慧绘图工具生成相应图像

    • 多语种翻译能力,支持多种语言翻译

四、平台架构图

架构图说明

  • 前端 :基于 VUE 框架,实现用户界面展示和交互。

  • 后端 :采用 Spring Cloud 构建微服务架构,包括知识库管理、模型管理、系统管理等模块。

  • 人工智能核心 :基于 Spring AI,集成 LLM 模型和 RAG 技术,实现智能问答功能。

RAG完整实现过程

五、讨论

(一)是否开源

团队内部也在讨论这个问题,还没有下定决心,我们并没有开源工作的相关经验,并且也并不清楚我们团队开发的这个平台开源后会带来的希望和问题,也在这篇文后欢迎各位大佬留言,进一步沟通开源工作的内容。

(二)开发团队

我们自身是一个国有企业在地方的公司,研发团队也不算大,但是大家都有着一个想法,就是做自己的事,做自己的产品,所以大家才在无项目的情况下,决策做了这个平台,很感谢团队内的成员辛苦付出,在国有企业有很多掣肘的地方,也希望有大佬能开解这个心结。

(三)商业转化

我们是一群开发工程师,商业转化能力太弱,也需要大佬能在这个方面给出一些建议。有些时候很灰心,觉得不能埋没了开发出来的东西,但是也很可怜没有项目,大家都很难获得上层的支持。

(四)下一步计划

我们初步把开发计划做了一下,不算太快,但是计划也只是计划,到底做成什么样,我们也没有太详细的计划,有些时候也更多是边看边做。毕竟不是太市场化的机构,有些迷茫。

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