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my-worker/modules/cms-ai/README.md

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## 技术交流
* 官方网站:<https://jeesite.com>
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* 需求收集:<https://gitee.com/thinkgem/jeesite5/issues/new>
* 联系我们:<http://s.jeesite.com>
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<img alt="JeeSite微信公众号" src="https://jeesite.com/assets/images/mp.png" width="200">
</p>
* QQ 群:`127515876``209330483``223507718``709534275``730390092``1373527``183903863(外包)`
* 微信群:如果二维码过期,请尝试刷新图片,或者添加客服微信 jeesitex 邀请您进群
<p style="padding-left:40px"><a href="https://jeesite.com/assets/images/wxg_cur.png" target="_blank">  
<img alt="JeeSite微信群" src="https://jeesite.com/assets/images/wxg_cur.png" width="200"/></a>
</p>
* 源码仓库地址:
[Gitee](https://gitee.com/thinkgem/jeesite5)、
[GitCode](https://gitcode.com/thinkgem/jeesite5)、
[GitHub](https://github.com/thinkgem/jeesite5)
* 分离版源码仓库地址:
[Gitee](https://gitee.com/thinkgem/jeesite-vue)、
[GitCode](https://gitcode.com/thinkgem/jeesite-vue)、
[GitHub](https://github.com/thinkgem/jeesite-vue)
* 源码合集仓库地址:
[GVP](https://gitee.com/thinkgem/jeesite/tree/v5.springboot3)、
[G-Star](https://gitcode.com/thinkgem/jeesite/overview?ref=v5.springboot3)、
[GitHub](https://github.com/thinkgem/jeesite/tree/v5.springboot3)
## 模块简介
本模块基于 Spring AI 和 JeeSite 内容管理系统CMS并结合了检索增强生成Retrieval-Augmented Generation, RAG技术
和先进的人工智能算法AI打造了一个强大的企业级知识管理和智能对话平台。该模块专为企业设计旨在通过高效的知识获取和精准的对话能力
提升企业的信息管理效率和员工的工作效能。
检索增强生成 RAG 技术使系统能够自动从海量的企业文档中检索最相关的信息,并将其融入到生成的回答中,确保每一次查询都
能获得最新且准确的结果。这种检索与生成相结合的方式,不仅提高了信息检索的准确性,还增强了回答的上下文关联性,
特别适合处理复杂的企业知识库。
此外该模块支持云上大模型和本地部署的大模型DeepSeek、通义千问理论上支持所有 OpenAPI 标准接口的 AI 提供商。
2025-03-20 21:30:49 +08:00
并能无缝集成多种嵌入式 AI 模型的向量数据库,如 Chroma、PGVector、Elasticsearch、Milvus 等,实现高效的数据存储、检索及分析。
无论是大规模数据集还是高度专业化的领域知识JeeSite CMS + RAG + AI 都能提供定制化解决方案,满足企业多样化的业务需求和技术要求。
企业可以轻松管理和访问复杂的信息资源,促进内部知识共享和创新,从而在竞争激烈的市场环境中保持领先地位。
优势:本模块结构清晰,代码简洁易懂,不管是正式项目、或是学习 AI 技术、都能轻松应对读懂源代码。
## AI 模型配置
支持的 AI 模型列表:<https://docs.spring.io/spring-ai/reference/1.0/api/index.html>
* 线上模型:理论上支持所有 [OpenAPI](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/use-qwen-by-calling-api) 标准接口的 AI 提供商。
* 本地模型:使用 [Ollama](https://ollama.com) 安装方法,本文不多赘述,网上有很多安装资料。
* 模型类型包括:聊天对话模型和嵌入式向量库模型,需注意 dimensions 维度参数,要和模型要求的匹配。
具体配置项详见 `jeesite-cms-ai.yml` 文件,有注释。
## 向量数据库配置
支持的向量库列表:<https://docs.spring.io/spring-ai/reference/1.0/api/vectordbs.html>
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* Chroma
* PGVector
* Elasticsearch
* Milvus
* ...
具体配置项详见 `jeesite-cms-ai.yml` 文件,有注释。
### PGVector 建表语句
```sql
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS hstore;
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "uuid-ossp";
-- 使用 all-minilm 模型时创建
DROP TABLE IF EXISTS vector_store_384;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS vector_store_384 (
id varchar(64) DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY,
content text,
metadata json,
embedding vector(384)
);
CREATE INDEX ON vector_store_384 USING HNSW (embedding vector_cosine_ops);
-- 使用 nomic-embed-text 模型时创建
DROP TABLE IF EXISTS vector_store_786;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS vector_store_786 (
id varchar(64) DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY,
content text,
metadata json,
embedding vector(768)
);
CREATE INDEX ON vector_store_786 USING HNSW (embedding vector_cosine_ops);
-- 使用 bge-m3 模型时创建
DROP TABLE IF EXISTS vector_store_1024;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS vector_store_1024 (
id varchar(64) DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY,
content text,
metadata json,
embedding vector(1024)
);
CREATE INDEX ON vector_store_1024 USING HNSW (embedding vector_cosine_ops);
```
## 授权协议声明
1. 基于 Apache License Version 2.0 协议发布,可用于商业项目,但必须遵守以下补充条款。
2. 不得将本软件应用于危害国家安全、荣誉和利益的行为,不能以任何形式用于非法为目的的行为。
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8. 本项目已申请软件著作权,请尊重开源,感谢阅读。
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## 技术支持与服务
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