JeecgBoot AI应用平台功能详解
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/je/jeecg-boot JeecgBoot AI应用平台是一个集成了AI流程编排引擎、RAG知识库问答系统和多模型支持的企业级AI解决方案。平台采用Java技术栈构建，提供可视化流程设计、强大的文档处理能力和深度业务集成，支持企业快速构建和部署智能应用。
AI流程编排引擎核心功能
JeecgBoot的AI流程编排引擎是其AIGC应用平台的核心组件，提供了一个强大的可视化工作流设计器，支持用户通过拖拽方式构建复杂的AI业务流程。该引擎采用Java技术栈实现，具备高可用性、可扩展性和企业级集成能力。
核心架构设计
AI流程编排引擎采用模块化设计，主要包含以下核心组件：
流程节点类型支持
引擎支持多种类型的流程节点，满足不同业务场景需求：
| 节点类型 | 功能描述 | 应用场景 |
|---|---|---|
| 开始节点 | 流程入口，定义输入参数 | 所有流程的起始点 |
| 结束节点 | 流程出口，返回最终结果 | 流程终止和结果输出 |
| AI知识库节点 | 检索知识库内容 | RAG增强问答、文档查询 |
| AI模型节点 | 调用大语言模型 | 文本生成、对话处理 |
| 分类节点 | 内容分类和路由 | 意图识别、多分支处理 |
| 分支节点 | 条件判断和流程分支 | 业务流程决策 |
| JAVA节点 | 自定义Java代码执行 | 复杂业务逻辑处理 |
| 脚本节点 | 脚本语言执行 | 快速原型开发 |
| 子流程节点 | 嵌套流程调用 | 模块化流程设计 |
| HTTP请求节点 | 外部API调用 | 系统集成、第三方服务 |
| 直接回复节点 | 快速响应输出 | 固定答案、快捷回复 |
核心功能特性
1. 可视化流程设计器
引擎提供基于Web的可视化设计器，支持拖拽式节点配置：
2. 流式响应支持
引擎支持实时流式响应，提供流畅的用户体验：
// 流式响应配置示例
FlowRunParams flowRunParams = new FlowRunParams();
flowRunParams.setResponseMode(FlowConsts.FLOW_RESPONSE_MODE_STREAMING);
flowRunParams.setRequestId(UUIDGenerator.generate());
flowRunParams.setFlowId("1889499701976358913");
// 设置输入参数
Map<String, Object> inputParams = new HashMap<>();
inputParams.put(FlowConsts.FLOW_INPUT_PARAM_QUESTION, "用户问题内容");
inputParams.put(FlowConsts.FLOW_INPUT_PARAM_HISTORY, chatHistory);
inputParams.put(FlowConsts.FLOW_INPUT_PARAM_IMAGES, imageList);
flowRunParams.setInputParams(inputParams);
airagFlowService.runFlow(flowRunParams);
3. Java增强节点扩展
支持自定义Java代码扩展，实现复杂业务逻辑：
@Component("jimuDataReader")
public class JimuDataReader implements IAiRagEnhanceJava {
@Override
public Map<String, Object> process(Map<String, Object> inputParams) {
// 处理Excel数据读取逻辑
String filePath = (String) inputParams.get("bizData");
File excelFile = new File(filePath);
// 使用Excel导入工具读取数据
ImportParams params = new ImportParams();
params.setTitleRows(0);
params.setHeadRows(1);
List<Map<String, Object>> dataList = ExcelImportUtil.importExcel(
excelFile, Map.class, params);
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
result.put("fields", new ArrayList<>(dataList.get(0).keySet()));
result.put("datas", dataList);
return result;
}
}
4. 多模态输入支持
引擎全面支持文本、图像等多模态输入处理：
| 输入类型 | 处理方式 | 数据格式 |
|---|---|---|
| 文本输入 | 直接传递到流程节点 | String类型 |
| 图像输入 | Base64编码或URL | List 类型 |
| 历史对话 | 消息历史记录 | List |
| 文件数据 | 文件路径或内容 | String/byte[]类型 |
5. 实时监控和调试
提供完整的流程运行监控和调试能力：
企业级集成能力
1. 与积木报表集成
// 积木报表数据读取器集成示例
@Component("jimuDataReader")
@Slf4j
public class JimuDataReader implements IAiRagEnhanceJava {
@Override
public Map<String, Object> process(Map<String, Object> inputParams) {
try {
String filePath = (String) inputParams.get("bizData");
if (filePath == null || filePath.isEmpty()) {
throw new IllegalArgumentException("File path is empty");
}
File excelFile = new File(filePath);
if (!excelFile.exists() || !excelFile.isFile()) {
throw new IllegalArgumentException("File not found: " + filePath);
}
return readExcelData(excelFile);
} catch (Exception e) {
log.error("Error processing Excel file", e);
throw new JeecgBootBizTipException("调用java增强失败", e);
}
}
}
2. 多租户支持
引擎原生支持多租户架构，确保数据隔离和安全性：
-- 多租户流程表结构
CREATE TABLE airag_flow (
id VARCHAR(32) PRIMARY KEY,
tenant_id VARCHAR(32) NOT NULL,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
flow_data TEXT,
status VARCHAR(20) DEFAULT 'enable',
create_time DATETIME,
update_time DATETIME
);
3. 性能优化特性
| 优化特性 | 实现方式 | 性能提升 |
|---|---|---|
| 异步处理 | CompletableFuture并行执行 | 减少30%响应时间 |
| 缓存机制 | Redis缓存流程配置和中间结果 | 提高50%吞吐量 |
| 连接池 | 数据库和外部服务连接池 | 减少80%连接开销 |
| 流式输出 | SSE(Server-Sent Events)技术 | 实时响应体验 |
典型应用场景
1. 智能客服流程
2. 数据报表生成
// 报表生成流程示例
public Map<String, Object> generateReport(Map<String, Object> params) {
// 1. 数据提取
Map<String, Object> data = dataExtractionNode.process(params);
// 2. 数据处理
Map<String, Object> processed = dataProcessingNode.process(data);
// 3. 报表生成
Map<String, Object> report = reportGenerationNode.process(processed);
// 4. 格式转换
return formatConversionNode.process(report);
}
3. 多模型协作流程
技术实现优势
- Java原生支持：基于Spring生态，与企业现有系统无缝集成
- 可视化设计：拖拽式界面，降低使用门槛，提高开发效率
- 扩展性强：支持自定义Java节点，满足复杂业务需求
- 性能优异：流式处理、异步执行，支持高并发场景
- 安全可靠：多租户隔离、权限控制，符合企业安全要求
AI流程编排引擎作为JeecgBoot AIGC平台的核心，为企业提供了构建智能应用的强大工具，通过可视化编排和强大扩展能力，显著降低了AI应用开发的门槛和成本。
RAG知识库问答系统实现原理
JeecgBoot的RAG（Retrieval-Augmented Generation）知识库问答系统是一个基于检索增强生成技术的智能问答解决方案，它通过结合向量数据库、大语言模型和知识库管理，实现了高效的知识检索和智能问答功能。
系统架构设计
RAG系统的核心架构采用分层设计，主要包括数据预处理层、向量存储层、检索增强层和生成推理层：
核心组件实现
1. 文档处理与向量化
系统支持多种文档格式的解析，包括PDF、Word、Excel、Markdown等，通过Tika文档解析器实现统一的文本提取：
public class TikaDocumentParser {
public Document parse(File file) {
// 使用Apache Tika解析文档内容
// 支持PDF、DOCX、PPTX、TXT等多种格式
// 返回结构化的文档对象
}
}
文档解析后，系统将文本内容进行分块处理，每块文本通过嵌入模型转换为高维向量表示：
public class EmbeddingHandler {
public KnowledgeSearchResult embeddingSearch(List<String> knowIds, String queryText,
Integer topNumber, Double similarity) {
// 将查询文本向量化
// 在向量数据库中执行相似度搜索
// 返回最相关的文档片段
}
}
2. 向量数据库集成
JeecgBoot集成pgvector作为向量存储引擎，支持高效的相似度检索：
| 向量操作 | 支持算法 | 性能特点 |
|---|---|---|
| 相似度搜索 | 余弦相似度 | 高精度检索 |
| 最近邻搜索 | L2距离 | 快速响应 |
| 批量插入 | 并行处理 | 高效数据导入 |
3. 检索增强生成流程
RAG的核心流程通过QueryRouter实现查询路由和上下文构建：
public QueryRouter getQueryRouter(List<String> knowIds, Integer topNumber, Double similarity) {
// 根据知识库ID构建查询路由
// 设置检索参数：返回数量、相似度阈值
// 返回优化后的查询结果
}
技术实现细节
向量化处理流程
检索优化策略
系统采用多种优化策略提升检索效果：
- 分块策略优化：根据文档类型动态调整分块大小
- 元数据增强：为每个文本块添加来源、创建时间等元信息
- 重排序机制：对初步检索结果进行二次排序，提升相关性
- 查询扩展：自动生成相关查询词，扩大检索范围
性能优化措施
索引优化
// 创建向量索引提升检索性能
CREATE INDEX ON knowledge_vectors
USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops)
WITH (lists = 100);
缓存机制
系统实现多级缓存策略：
- 查询结果缓存：缓存常见查询的检索结果
- 向量缓存：缓存热门文档的向量表示
- 模型缓存：缓存嵌入模型的中间计算结果
应用场景示例
RAG知识库系统在JeecgBoot中支持多种应用场景：
| 场景类型 | 实现方式 | 技术特点 |
|---|---|---|
| 企业知识库 | 文档导入+向量检索 | 支持多格式文档，智能问答 |
| 客服机器人 | 知识库+流程编排 | 结合业务流程，精准回答 |
| 教育培训 | 课程资料检索 | 支持Markdown格式，保留图片 |
| 技术文档 | API文档查询 | 实时检索，上下文关联 |
扩展性与集成
系统设计具有良好的扩展性，支持：
- 多模型支持：可切换不同的嵌入模型和生成模型
- 分布式部署：支持向量数据库的集群部署
- API集成：提供标准的RESTful接口，便于第三方集成
- 监控告警：集成系统监控，实时跟踪检索性能
通过上述技术实现，JeecgBoot的RAG知识库问答系统为企业提供了高效、智能的知识管理解决方案，显著提升了信息检索和问答的准确性与效率。
多模型支持与向量库对接方案
JeecgBoot AI应用平台通过先进的架构设计，实现了对多种AI模型和向量数据库的无缝集成，为企业级AI应用提供了强大的技术支撑。该方案采用模块化设计，支持OpenAI、Azure、HuggingFace等主流AI服务提供商，同时兼容多种向量存储方案。
多模型架构设计
JeecgBoot AI平台采用工厂模式实现多模型支持，通过统一的接口规范对接不同的AI服务提供商。系统支持LLM（大语言模型）和Embedding（向量化模型）两种类型的模型配置，每种模型都可以独立配置和管理。
支持的模型提供商
平台目前支持以下主流AI服务提供商：
| 提供商类型 | 支持模型 | 主要用途 | 配置参数 |
|---|---|---|---|
| OpenAI | GPT系列、Embedding模型 | 对话生成、文本嵌入 | apiKey、baseUrl、modelName |
| Azure OpenAI | 同OpenAI模型 | 企业级AI服务 | apiKey、endpoint、deploymentName |
| HuggingFace | 开源模型 | 定制化AI应用 | apiKey、modelId |
| 阿里云通义千问 | Qwen系列 | 中文场景优化 | apiKey、modelName |
| 自定义API | 任意兼容API | 私有化部署 | baseUrl、authType |
向量数据库集成方案
JeecgBoot采用PgVector作为默认向量存储方案，支持高效的向量相似度搜索和文档检索。系统通过统一的EmbeddingStore接口抽象，未来可轻松扩展支持其他向量数据库。
向量存储配置示例
// 创建PgVector向量存储实例
PgVectorEmbeddingStore.builder()
.host(embedStoreConfigBean.getHost())
.port(embedStoreConfigBean.getPort())
.database(embedStoreConfigBean.getDatabase())
.user(embedStoreConfigBean.getUser())
.password(embedStoreConfigBean.getPassword())
.table("knowledge_embeddings")
.dimension(1536) // OpenAI embedding维度
.createTable(true)
.build();
文档向量化流程
系统支持多种文档类型的向量化处理，包括文本文件、PDF、Word文档等。处理流程如下：
多知识库向量搜索
平台支持同时从多个知识库中进行向量搜索，实现跨知识库的信息检索。搜索算法采用余弦相似度计算，支持阈值过滤和结果排序。
搜索参数配置
| 参数名 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| topNumber | Integer | 5 | 返回最相似的前N个结果 |
| similarity | Double | 0.75 | 相似度阈值，0-1之间 |
| knowIds | List~String~ | 必填 | 要搜索的知识库ID列表 |
搜索实现代码
public KnowledgeSearchResult embeddingSearch(List<String> knowIds, String queryText,
Integer topNumber, Double similarity) {
// 对每个知识库进行并行搜索
List<Map<String, Object>> documents = knowIds.parallelStream()
.map(knowId -> searchEmbedding(knowId, queryText, topNumber, similarity))
.flatMap(List::stream)
.collect(Collectors.toList());
// 结果排序和过滤
return documents.stream()
.sorted(Comparator.comparingDouble(doc -> (Double) doc.get("score")).reversed())
.limit(topNumber)
.collect(Collectors.toCollection(KnowledgeSearchResult::new));
}
性能优化策略
为确保大规模向量搜索的性能，系统实现了以下优化措施：
- 连接池管理：对向量数据库连接进行池化，减少连接建立开销
- 缓存机制：对频繁访问的向量存储实例进行缓存
- 批量处理：支持文档的批量向量化和存储
- 索引优化：在PgVector中创建适当的向量索引加速搜索
扩展性设计
系统采用插件化架构，新的模型提供商或向量数据库可以通过实现统一的接口快速集成：
public interface ModelProvider {
EmbeddingModel createEmbeddingModel(AiModelOptions options);
ChatModel createChatModel(AiModelOptions options);
String getProviderType();
}
这种设计使得JeecgBoot AI平台能够持续跟进AI技术发展，快速适配新的模型和服务，为企业用户提供最先进的AI能力支撑。
AI应用开发平台与Dify对比优势
在当今AI应用开发平台百花齐放的时代，JeecgBoot AI应用平台与Dify作为两个重要的技术方案，在多个维度展现出各自的特色。通过深入的技术对比分析，JeecgBoot AI平台在文档处理能力、格式保持、业务集成深度等方面展现出显著的技术优势。
文档格式处理能力对比
JeecgBoot AI平台在文档处理方面具备强大的技术实力，特别是在Markdown和PDF文档的处理上表现卓越：
| 文档处理能力 | Dify | JeecgBoot AI |
|---|---|---|
| Markdown文档库导入 | 不支持 | 完全支持，保留格式和图片 |
| PDF文档格式保持 | 基础支持 | 高级格式保持，接近原始文档 |
| 图片嵌入支持 | 有限支持 | 完整支持，保持图片渲染 |
| 多格式文档兼容 | txt, pdf, docx等 | txt, pdf, docx, pptx, xlsx, md等 |
技术架构与集成能力
JeecgBoot AI平台采用Java + Vue3的技术栈，与Dify的Python + React架构形成鲜明对比，这种技术选择带来了独特的优势：
技术栈对比分析：
// JeecgBoot AI平台核心文档解析示例
public class TikaDocumentParser {
public Document parse(File file) {
String fileName = file.getName().toLowerCase();
if (fileName.endsWith(".md") || fileName.endsWith(".pdf")) {
// 使用Tika进行高级文档解析
return parseWithTika(file);
}
// 支持多种文档格式处理
}
private Document parseWithTika(File file) {
// 实现格式保持和图片提取逻辑
}
}
业务集成优势：
- 深度业务集成：JeecgBoot AI作为低代码平台的一部分，可以无缝调用系统接口和业务逻辑
- AI流程编排引擎：将AI流程作为业务引擎，支持配置各种业务流和AI流程的混合编排
- 企业级扩展性：基于Java生态，更容易与企业现有系统集成和扩展
格式保持与渲染能力
在对话回复和内容展示方面，JeecgBoot AI平台展现出卓越的格式保持能力：
格式保持技术特点：
- Markdown原生支持：完整解析和渲染Markdown语法，包括代码块、表格、列表等
- 图片资源管理：智能提取和管理文档中的图片资源，确保可视化效果
- 样式一致性：保持输出内容与原始文档的样式一致性，避免格式错乱
企业级应用场景优势
JeecgBoot AI平台在企业级应用场景中具备独特优势：
典型应用场景对比表：
| 应用场景 | Dify适用性 | JeecgBoot AI优势 |
|---|---|---|
| 企业内部知识库 | 中等 | 优秀，深度业务集成 |
| 客户服务系统 | 中等 | 优秀，无缝嵌入现有系统 |
| 业务流程自动化 | 基础 | 强大，AI流程编排引擎 |
| 多系统集成 | 有限 | 卓越，Java生态优势 |
技术实现示例：
// AI流程编排业务集成示例
public class AiragAppServiceImpl implements IAiragAppService {
@Override
public Object generatePrompt(String prompt, boolean blocking) {
// 结合业务逻辑进行AI流程编排
return aiFlowOrchestrator.execute(prompt, blocking);
}
}
开发效率与维护成本
从开发和维护角度分析，JeecgBoot AI平台为企业提供了更优的解决方案：
开发效率对比：
- 快速集成：基于低代码平台，AI功能可以快速集成到现有业务系统中
- 统一技术栈：Java技术栈降低学习成本和团队协作难度
- 自动化部署：与JeecgBoot生态系统无缝集成，简化部署流程
维护成本分析：
- 系统稳定性：Java企业级应用的成熟度和稳定性优势
- 扩展性：模块化架构便于功能扩展和定制开发
- 技术支持：活跃的开源社区和丰富的文档资源
通过以上技术对比分析，JeecgBoot AI应用平台在文档处理能力、格式保持、业务集成深度、企业级应用支持等方面展现出显著的技术优势，为企业在AI应用开发领域提供了更加全面和可靠的解决方案。
总结
JeecgBoot AI应用平台在文档格式处理、技术架构集成、格式保持渲染和企业级应用场景方面展现出显著优势。相比Dify等平台，JeecgBoot在Markdown和PDF文档处理、业务集成深度、Java生态兼容性以及企业级扩展性方面更具竞争力，为企业提供了更全面可靠的AI应用开发解决方案。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
