基于SpringAI的智能平台基座开发-（一）

智能平台基座：业务认知储备与核心能力解析

深入理解智能平台基座的定位、价值与核心业务逻辑，建立完整的“业务-技术”认知框架。

一、学习目标：从“是什么”到“怎么用”的完整认知

在深入学习智能平台基座的技术实现之前，我们首先需要建立清晰的业务认知。本模块的学习目标是帮助你：

• 明确基座定位：理解智能平台基座的根本定位与核心价值
• 掌握核心能力：清楚基座提供的四大核心“工具”能力
• 理解数据流转：掌握“用户提问-AI回答”的完整业务闭环
• 学会验证方法：了解如何验证基座业务功能的可用性

学习要求：无需死记硬背专业术语，重点在于理解业务逻辑和核心价值，能够用自己的话清晰描述即可。

二、核心学习内容详解

2.1 先搞懂：智能平台基座到底是什么？

我们要构建的“智能平台基座”，本质上是一个底层基础框架，而不是直接面向最终用户的业务系统（如智能客服APP、运维管理系统等）。

核心定位：支撑后续所有智能业务扩展

你可以把它想象成盖房子的“地基”——地基打牢固了，后续无论是盖住宅楼、商业大厦还是工业园区，都能更高效、更稳定。

基座的两大设计原则：

• 最小化可验证：先跑通最核心的业务功能，用最简单的场景验证可行性，避免功能冗余
• 高扩展性：预留标准化接口，后续新增业务时无需修改基座核心代码，直接调用能力即可

2.2 核心业务能力：基座的“四大核心工具”

基座本身不处理具体的业务逻辑（如客服对话、故障分析），而是提供以下4个核心“工具能力”，供所有智能业务调用：

2.2.1 大模型统一调用能力

核心作用：为本地AI模型（Ollama）和云端AI模型（通义千问）提供统一调用接口

通俗理解：就像家里的电灯开关，你不必关心电线如何布线、灯泡是什么品牌，按下开关灯就亮。同理，业务系统调用AI模型时，无需关心是调用本地Ollama还是云端通义千问，直接调用基座的这个能力即可。

关键规则：

• 本地优先、云端降级：优先使用本地Ollama模型（保障数据隐私、降低调用成本）
• 故障自动切换：若本地模型服务异常，自动切换到云端通义千问，确保服务连续性
• 智能缓存：将AI回答缓存，下次相同问题直接返回，提升响应速度

2.2.2 向量检索能力

核心作用：让平台“理解”文档内容，快速定位相关信息

通俗理解：想在字典中查找“年假”相关内容，不必逐页翻阅，通过索引快速定位。向量检索能力即为文档创建“数字索引”——将文档（如《员工年假管理规范》）转换为计算机可理解的“向量数据”存储。用户提问时，将问题也转换为向量，快速匹配最相关的文档片段，辅助AI生成准确回答（避免“AI胡编”）。

2.2.3 可视化监控能力

核心作用：监控平台运行状态，便于问题排查与使用情况分析

核心监控指标：

• 今日AI使用次数
• 平均响应时间
• 调用成功率
• 向量检索命中率

这些数据在网页端的“可视化看板”上直观展示，技术人员可据此判断平台运行状况，快速定位问题根源。

2.2.4 双端交互能力

核心作用：提供用户与平台的交互入口，支持多终端使用

基座提供两个核心交互入口，供后续业务系统直接复用：

• 电脑网页（可视化看板）：适合后台人员操作、调试，如上传测试文档、查看监控数据
• 微信小程序：适合普通用户使用，如员工通过小程序查询年假政策、提交问题

2.3 业务闭环：“用户提问-AI回答”的完整流程

理解业务闭环是掌握基座工作逻辑的关键。以下6步流程清晰地展示了数据在平台内的流转过程：

流程详解：

1. 用户操作：用户在网页/小程序输入问题（如“员工入职满1年可享受多少天年假？”）
2. 请求转发与权限校验：用户问题经Nginx网关转发至后端服务，同时验证用户权限
3. 文本转向量与检索：后端将用户问题转换为向量，在向量数据库（Milvus）中查找最相关文档片段
4. AI模型调用与回答生成：优先调用本地Ollama模型，结合检索结果生成精准回答；若本地服务异常，自动切换至云端通义千问
5. 结果缓存与返回：将AI回答缓存至Redis，返回给前端展示
6. 监控数据同步：将本次调用相关数据（响应时间、使用模型、检索命中率）同步至可视化看板

重点提示：此闭环完整覆盖基座的四大核心能力，是验证平台可用性的核心依据，务必理解每一步的作用。

2.4 最小化验证场景：如何判断基座业务可用？

基座的“最小化可验证”原则，通过“企业内部知识问答”这一具体场景体现。该场景覆盖所有核心业务能力，流程简单易操作：

验证步骤：

1. 准备测试数据：上传一份企业内部文档（如《员工年假管理规范》）
2. 文档处理：平台自动处理文档，转换为向量数据并存储至Milvus向量数据库
3. 发起提问：在网页/小程序输入与文档相关的问题（如“入职满1年有多少年假？”）
4. 验证回答准确性：检查AI回答是否基于上传文档内容，是否准确
5. 验证降级策略：手动停止本地Ollama服务，再次提问，确认平台是否自动切换至通义千问并正常返回回答
6. 验证监控数据：查看可视化看板，确认调用指标（响应时间、模型类型、检索命中率）正常显示

验证通过标准：若以上6步均正常完成，则表明基座核心业务功能可用，可基于此扩展其他智能业务。

三、学习重点与总结

3.1 学习重点

• 核心定位：基座是“底层基础框架”，支撑后续智能业务扩展，遵循“最小化可验证、高扩展性”原则
• 四大能力：大模型统一调用、向量检索、可视化监控、双端交互，理解各自核心作用
• 业务闭环：掌握6步“用户提问-AI回答”流程，理解数据流转逻辑
• 验证场景：掌握“企业内部知识问答”的6步验证流程，理解如何判断基座业务可用

3.2 小结

本模块从“是什么、能做什么、怎么工作、怎么验证”四个维度，系统讲解了智能平台基座的业务认知。核心在于理解：基座不做具体业务，而是提供标准化核心工具能力，通过“用户提问-AI回答”闭环实现价值，用简单场景验证可用性。

掌握这些内容后，在学习后续技术实现时，就能清晰理解“每项技术支撑哪个业务能力”，建立“业务-技术”关联认知，提升学习效率。

四、课后小练习（巩固认知）

请用自己的话回答以下问题，检验学习效果：

1. 定位理解：智能平台基座的核心定位是什么？为什么要遵循“最小化可验证、高扩展性”原则？

2. 能力掌握：基座的四大核心业务能力分别是什么？各自的作用是什么？

3. 流程梳理：简述“用户提问-AI回答”的完整业务闭环，其中哪一步体现了向量检索能力？

4. 验证方法：“企业内部知识问答”验证场景的核心目的是什么？需要完成哪几个关键步骤？

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思考提示：尝试将基座比作你熟悉的某个系统或工具，思考其设计理念如何在实际业务中发挥作用。例如，基座就像智能手机的操作系统，不直接提供具体应用（如微信、支付宝），但为所有应用提供基础能力（如网络连接、存储管理、消息推送）。

欢迎在评论区分享你的理解和思考！