my-worker

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。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。

在线演示

地址：https://vue.jeesite.com/cms/chat/index

源码下载

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。

# 向量库类型：openai、ollama
spring.ai.model.chat: openai

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
...

# 向量库类型：chroma、pgvector、elasticsearch、milvus、指定 none 表示不使用向量库
spring.ai.vectorstore.type: none

具体配置项详见 jeesite-cms-ai.yml 文件，有注释。

安装 Chroma

docker run -d --name chroma -p 8000:8000 ghcr.io/chroma-core/chroma:1.0.0

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-ai";

-- 激活数据库
\connect "jeesite-ai";

-- 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 AI 菜单

系统管理 -> 系统设置 -> 菜单管理 -> 新增

菜单名称：AI 助手
菜单地址：/cms/chat/index

工具调用 Tool Calling

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。

实例代码，详见 CmsAiTools.java 让 AI 调用你的 java 实现你的业务联动。

支持结构化输出

对于依赖可靠解析输出值的下游应用程序来说，LLM 产生结构化输出的能力很重要。开发人员希望将 AI 模型的结果快速转换为数据类型，如 JSON、XML 或 Java 类，这些类可以传递给其他应用程序函数和方法。

pom.xml 中注释掉 <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId> 打开注释 <artifactId>spring-ai-starter-model-ollama</artifactId> 启用 Ollama 本地模型，测试类：AiChatServiceTest.java，或测试地址：

文本格式输出
- 源码位置：CmsAiChatService.chatText(message)
- 访问地址：http://127.0.0.1:8980/js/a/cms/chat/text?message=你好
- 输出结果：你好！有什么问题或需要帮助的吗？
JSON 类型输出
- 源码位置：CmsAiChatService.chatJson(message)
- 访问地址：http://127.0.0.1:8980/js/a/cms/chat/json?message=张三
- 输出结果：{"sex":"男","name":"张三","age":"17"}
结合 Tool Calling 结构化输出
- 开启参数：spring.ai.tool-calls: true
- 源码位置：CmsAiChatService.chatJson(message)
- 访问地址：http://127.0.0.1:8980/js/a/cms/chat/json?message=打开客厅的灯
- 输出结果：{"message":"客厅房间里的灯被打开","roomName":"客厅","on":true}
Java 对象类型输出:
- 源码位置：CmsAiChatService.chatArea(message)
- 访问地址：http://127.0.0.1:8980/js/a/cms/chat/entity?message=北京
- 输出结果：[{"id":"110000","pageNo":1,"pageSize":10,"orderBy":"","isNewRecord":false,"dataMap":{},"status":"0","createBy":"system","createDate":"2025-01-01 19:25","updateBy":"system","updateDate":"2025-01-01 19:25","remarks":"","lastUpdateDateTime":1677843300000,"parentCodes":"0,","treeSort":110000,"treeSorts":"0000110000,","treeLeaf":"0","treeLevel":0,"treeNames":"北京市","childList":[{"id":"110100","pageNo":1,"pageSize":10,"orderBy":"","isNewRecord":false,"dataMap":{},"status":"0","createBy":"system","createDate":"2025-01-01 19:25","updateBy":"system","updateDate":"2025-01-01 19:25","remarks":"","lastUpdateDateTime":1677843300000,"parentCodes":"0,110000,","treeSort":110100,"treeSorts":"0000110000,0000110100,","treeLeaf":"0","treeLevel":1,"treeNames":"北京城区","childList":[{"id":"110101","isNewRecord":false,"areaCode":"110101","areaName":"东城区","areaType":"3","isRoot":true,"isTreeLeaf":false},{"id":"110102","isNewRecord":false,"areaCode":"110102","areaName":"西城区","areaType":"3","isRoot":true,"isTreeLeaf":false},{"id":"110105","isNewRecord":false,"areaCode":"110105","areaName":"朝阳区","areaType":"3","isRoot":true,"isTreeLeaf":false},{"id":"110106","isNewRecord":false,"areaCode":"110106","areaName":"丰台区","areaType":"3","isRoot":true,"isTreeLeaf":false},{"id":"110107","isNewRecord":false,"areaCode":"110107","areaName":"石景山区","areaType":"3","isRoot":true,"isTreeLeaf":false},{"id":"110108","isNewRecord":false,"areaCode":"110108","areaName":"海淀区","areaType":"3","isRoot":true,"isTreeLeaf":false},{"id":"110109","isNewRecord":false,"areaCode":"110109","areaName":"门头沟区","areaType":"3","isRoot":true,"isTreeLeaf":false},{"id":"110111","isNewRecord":false,"areaCode":"110111","areaName":"房山区","areaType":"3","isRoot":true,"isTreeLeaf":false}],"isQueryChildren":true,"areaCode":"110100","areaName":"北京城区","areaType":"2","isRoot":false,"parentCode":"110000","isTreeLeaf":false,"parentName":"北京市"}],"isQueryChildren":true,"areaCode":"110000","areaName":"北京市","areaType":"1","isRoot":true,"isTreeLeaf":false}]

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