# my-ai-platform

**Repository Path**: gotfocus/my-ai-platform

## Basic Information

- **Project Name**: my-ai-platform
- **Description**: 企业知识资产日益增多，传统人工处理文档、客服、业务流程效率低、成本高。本项目利用大语言模型（LLM）构建统一AI能力平台，实现知识检索、文档分析、智能问答和业务流程自动化。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2026-04-12
- **Last Updated**: 2026-07-07

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 企业智能知识管理与自动化服务平台

## 项目简介

企业智能知识管理与自动化服务平台是一个基于大语言模型（LLM）的企业级知识管理系统，通过集成先进的AI技术，实现知识检索、文档分析、智能问答和业务流程自动化，为企业提供高效、智能的知识管理解决方案。

## 核心功能

### 1. 智能客服
- 7×24小时自动回答，多轮对话
- 意图识别与分类，自动路由知识库或人工
- 基于RAG检索知识库，返回答案及置信度
- 人工接管，同步上下文
- 会话历史记录、导出、统计分析

### 2. 文档智能处理
- 支持PDF、Word、Excel、Markdown、TXT、OCR图片
- 提取标题、章节、表格、关键实体（日期、金额等）
- 生成可配置长度的文档摘要
- 自动打标签并入库
- 批量处理与异步通知

### 3. 知识库问答
- 私有知识库创建、管理、版本控制
- 混合检索（向量+关键词）
- 多知识库并行检索与融合排序
- 问答反馈（有用/无用），持续优化
- 知识库权限管理（按角色/部门隔离）

### 4. 业务流程自动化
- 会议录音/文字记录上传，自动生成纪要（待办、决议）
- 根据指令生成邮件草稿（支持模板）
- 基于模板生成报告初稿（周报、月报）
- 可视化工作流编排（基于Dify）
- 定时/API触发的自动化任务

### 5. 平台管理
- 用户认证（JWT）、RBAC权限
- 模型路由：按任务类型/成本/性能选择GPT-4/Claude/本地模型
- 监控仪表盘：调用次数、响应时间、成本、错误率
- 提示词模板管理与A/B测试
- 审计日志（用户操作、模型调用、数据变更）

## 技术架构

### 整体架构
```
前端应用层 (Web/移动端/API/第三方)
        │ REST API/WebSocket
API网关层 (Spring Cloud Gateway)
        │
业务微服务层 (Spring Boot)
├─ 认证服务 ├─ 用户服务 ├─ 知识库服务
├─ 工作流服务 ├─ AI代理服务 ├─ 文件服务
        │
AI能力中台层
├─ Dify API网关代理
└─ LangChain4j服务封装 (RAG, Agent)
        │
大模型服务层
├─ OpenAI/Anthropic API
└─ 本地模型 (Ollama/vLLM/DeepSeek)
        │
数据存储层
├─ PostgreSQL+pgvector (向量)
├─ MySQL 8.0 (业务)
├─ Redis 7.x (缓存)
└─ MinIO (对象存储)
```

### 技术栈

| 类别 | 技术 | 版本 | 用途 |
|------|------|------|------|
| 后端 | Java | 17+ | 后端开发 |
| 后端框架 | Spring Boot | 3.2.0 | 微服务框架 |
| 微服务 | Spring Cloud | 2023.0.0 | 微服务生态 |
| 服务发现 | Nacos | 2.2.0 | 服务注册与配置 |
| 前端 | Vue | 3.5.13 | 前端框架 |
| 前端语言 | TypeScript | 5.6.2 | 类型安全 |
| 向量数据库 | PostgreSQL+pgvector | 15.0+ | 向量存储与检索 |
| 缓存 | Redis | 7.0+ | 会话管理与缓存 |
| 对象存储 | MinIO | 2023.0+ | 文件存储 |
| 监控 | Prometheus + Grafana | - | 系统监控 |
| 容器化 | Docker + Docker Compose | - | 容器化部署 |

## 快速开始

### 环境要求
- Java 17+
- Docker 20.10+
- Docker Compose 1.29+

### 安装步骤

1. **克隆项目**
   ```bash
   git clone https://gitee.com/gotfocus/my-ai-platform.git
   cd my-ai-platform
   ```

2. **启动依赖服务**
   ```bash
   docker-compose up -d
   ```

3. **编译项目**
   ```bash
   mvn clean compile
   ```

4. **启动服务**
   ```bash
   # 启动各个微服务
   # 可使用IDE或命令行启动
   ```

5. **访问服务**
   - 前端应用：http://localhost:8080
   - Nacos：http://localhost:8848/nacos
   - Grafana：http://localhost:3000

### 初始账号
- 用户名：admin
- 密码：admin123

## 项目结构

### 后端服务
- `common/` - 公共模块
- `gateway/` - API网关
- `service-auth/` - 认证服务
- `service-knowledge/` - 知识库服务
- `service-document/` - 文档处理服务
- `service-workflow/` - 工作流服务
- `service-customer/` - 智能客服服务
- `service-api/` - 第三方API集成

### 前端应用
- `frontend/` - 前端应用
  - `src/` - 源代码
    - `views/` - 页面组件
    - `router/` - 路由配置
    - `styles/` - 样式文件

### 配置与文档
- `docker-compose.yml` - Docker Compose配置
- `prometheus/` - Prometheus配置
- `docs/` - 项目文档

## 开发指南

### 后端开发
1. 选择要开发的服务模块
2. 实现相应的功能
3. 编写单元测试
4. 运行测试确保功能正常

### 前端开发
1. 进入前端目录：`cd frontend`
2. 安装依赖：`npm install`
3. 启动开发服务器：`npm run dev`
4. 构建生产版本：`npm run build`

## API文档

### 内部API
- 微服务间使用Spring Cloud OpenFeign通信
- 主要接口：认证、知识库检索、AI代理调用

### 外部API
- RESTful API供第三方集成
- 提供OpenAPI 3.0文档
- API密钥认证与限流

## 部署与运维

### 容器化部署
- 使用Docker Compose进行本地开发和测试
- 使用Kubernetes进行生产部署

### 环境隔离
- 开发环境：本地开发，独立数据库
- 测试环境：模拟生产环境，数据隔离
- 生产环境：正式部署，高可用配置

### 监控与告警
- 系统监控：CPU、内存、磁盘、网络
- 应用监控：响应时间、错误率、调用次数
- 业务监控：问答准确率、文档处理速度

## 安全注意事项

1. **数据安全**
   - 敏感数据使用本地模型处理
   - 定期备份数据
   - 开启审计日志

2. **系统安全**
   - 定期更新系统和依赖
   - 配置防火墙规则
   - 限制API访问权限

3. **模型安全**
   - 合理设置模型调用频率
   - 监控模型调用成本
   - 避免敏感信息输入到外部模型

## 许可证

本项目采用 MIT 许可证。

## 联系方式

- 技术支持：84579498@qq.com
- 问题反馈：在Gitee仓库提交Issue

---

**企业智能知识管理与自动化服务平台** - 让知识管理更智能，让业务流程更高效！