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thinkgem
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## 模块简介
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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
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该模块基于 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
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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，
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提升企业的信息管理效率和员工的工作效能。
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@@ -9,11 +9,13 @@
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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，
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特别适合处理复杂的企业知识库。
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此外该模块，支持在线大模型和本地部署的大模型，如：Ollama、DeepSeek、通义千问，理论上支持所有 OpenAPI 标准接口的 AI 提供商。
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此外该模块，支持云端模型和本地部署的大模型，如：Ollama、DeepSeek、通义千问，理论上支持所有 OpenAPI 标准接口的 AI 提供商。
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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。
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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。
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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。
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提供大模型 Tool 本地工具调用及 MCP 服务端和客户端工具调用，助力大模型与您的业务深度融合，实现高效交互。
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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。
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## 在线演示
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@@ -22,14 +24,14 @@
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## 源码下载
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* 后端：<https://gitee.com/thinkgem/jeesite5/tree/v5.springboot3/modules/cms-ai>
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* 后端：<https://gitee.com/thinkgem/jeesite5/tree/v5.springboot3/modules/ai>
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* 前端：<https://gitee.com/thinkgem/jeesite-vue/tree/main/packages/cms>
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## AI 模型配置
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支持的 AI 模型列表：<https://docs.spring.io/spring-ai/reference/1.0/api/index.html>
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* 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。
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* 云端模型：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。
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* 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。
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@@ -40,7 +42,7 @@
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spring.ai.model.chat: openai
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```
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具体配置项详见 [jeesite-cms-ai.yml](https://gitee.com/thinkgem/jeesite5/blob/v5.springboot3/modules/cms-ai/src/main/resources/config/jeesite-cms-ai.yml) 文件，有注释。
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具体配置项详见 [jeesite-ai-cms.yml](https://gitee.com/thinkgem/jeesite5/blob/v5.springboot3/modules/ai/ai-cms/src/main/resources/config/jeesite-ai-cms.yml) 文件，有注释。
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## 向量数据库配置
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@@ -57,7 +59,7 @@ spring.ai.model.chat: openai
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spring.ai.vectorstore.type: none
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具体配置项详见 [jeesite-cms-ai.yml](https://gitee.com/thinkgem/jeesite5/blob/v5.springboot3/modules/cms-ai/src/main/resources/config/jeesite-cms-ai.yml) 文件，有注释。
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具体配置项详见 [jeesite-ai-cms.yml](https://gitee.com/thinkgem/jeesite5/blob/v5.springboot3/modules/ai/ai-cms/src/main/resources/config/jeesite-ai-cms.yml) 文件，有注释。
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### 安装 Chroma
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@@ -133,7 +135,42 @@ CREATE INDEX ON vector_store_1024 USING HNSW (embedding vector_cosine_ops);
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工具调用 Tool Calling（也称 Function Calling）是人工智能应用程序中的常见模式，允许模型与一组 API 或工具交互，从而增强其功能。
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实例代码，详见 [CmsAiTools.java](https://gitee.com/thinkgem/jeesite5/blob/v5.springboot3/modules/cms-ai/src/main/java/com/jeesite/modules/cms/ai/tools/CmsAiTools.java) 让 AI 调用你的 java 实现你的业务联动。
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实例代码，详见 [TestAiTools.java、UserAiTools.java](https://gitee.com/thinkgem/jeesite5/blob/v5.springboot3/modules/ai/ai-tools/src/main/java/com/jeesite/modules/ai/tools/) 让 AI 调用你的 java 实现你的业务联动。并能保持当前用户会话，进行数据权限控制。
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## MCP 模型上下文协议
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实现 MCP（Model Context Protocol）服务端，基于 SSE（Server-Sent Events）的标准接入。
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* 服务端：[web-mcp](https://gitee.com/thinkgem/jeesite5/blob/v5.springboot3/web-ai/web-mcp/)
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```yml
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spring:
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ai:
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mcp:
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server:
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enabled: true
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sse-endpoint: /api/v1/sse
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sse-message-endpoint: /api/v1/mcp
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```
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MCP SSE 接口地址：http://127.0.0.1:8981/api/v1/sse
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* 客户端：[web-cms](https://gitee.com/thinkgem/jeesite5/blob/v5.springboot3/web-ai/web-cms/)
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```yml
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spring:
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ai:
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model:
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chat: ollama
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mcp:
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client:
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enabled: true
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sse:
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connections:
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jeesite:
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url: http://127.0.0.1:8981
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sse-endpoint: /api/v1/sse
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```
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聊天窗口，询问“当前服务器时间”，在 MCP 服务端会显示调用日志，并返回相应信息。
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## 支持结构化输出
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