my-worker/README.md at 82732c2993404cebe341f1bef996a2afb4209d3b

manager/my-worker

Fork 0

Files

thinkgem 82732c2993 update README.md

2025-03-24 13:59:55 +08:00

7.3 KiB

Raw Blame History

技术交流

官方网站：https://jeesite.com
使用文档：https://jeesite.com/docs
问题反馈：http://jeesite.net 【新手必读】
需求收集：https://gitee.com/thinkgem/jeesite5/issues/new
联系我们：http://s.jeesite.com
关注微信公众号，了解最新动态：

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

源码仓库地址： Gitee、 GitCode、 GitHub
分离版源码仓库地址： Gitee、 GitCode、 GitHub
源码合集仓库地址： GVP、 G-Star、 GitHub

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，如：Ollama、DeepSeek、通义千问，理论上支持所有 OpenAPI 标准接口的 AI 提供商。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 标准接口的 AI 提供商。
本地模型：使用 Ollama 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

Chroma
PGVector
Elasticsearch
Milvus
...

具体配置项详见 jeesite-cms-ai.yml 文件，有注释。

安装 Chroma

docker run --name chroma -p 8000:8000 ghcr.io/chroma-core/chroma:0.5.20

安装 PGVector

docker run -d --name pgvector -p 5433:5432 -e POSTGRES_USER=postgres \
              -e POSTGRES_PASSWORD=postgres pgvector/pgvector:pg17

进入容器

docker exec -it pgvector psql -U postgres

建库语句

CREATE DATABASE "jeesite-ai2";

-- 激活数据库
\connect "jeesite-ai2";

-- 建立数据表和索引
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);

创建菜单

菜单名称：AI 助手
菜单地址：/cms/chat/index

授权协议声明

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。
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。
在使用本软件时，由于它集成了众多第三方开源软件，请共同遵守这些开源软件的使用许可条款规定。
在延伸的代码中（修改和有源代码衍生的代码中）需要带有原来代码中的协议、版权声明和其他原作者规定需要包含的说明（请尊重原作者的著作权，不要删除或修改文件中的Copyright和@author信息）更不要，全局替换源代码中的 jeesite 或 ThinkGem 等字样，否则你将违反本协议条款承担责任。
您若套用本软件的一些代码或功能参考，请保留源文件中的版权和作者，需要在您的软件介绍明显位置说明出处，举例：本软件基于 JeeSite 快速开发平台，并附带链接：http://jeesite.com
任何基于本软件而产生的一切法律纠纷和责任，均于我司无关。
如果你对本软件有改进，希望可以贡献给我们，共同进步。
本项目已申请软件著作权，请尊重开源，感谢阅读。
无用户数限制，无在线人数限制，放心使用。

技术支持与服务

本软件免费，我们也提供了相应的收费服务，因为：
没有资金的支撑就很难得到发展，特别是一个好的产品，如果 JeeSite 帮助了您，请为我们点赞。支持我们，您可以获得更多回馈，我们会把公益事业做的更好，开放更多资源，回报社区和社会。请给我们一些动力吧，在此非常感谢已支持我们的朋友！
联系我们：请访问技术支持与服务页面：http://s.jeesite.com

7.3 KiB Raw Blame History Unescape Escape