企业官网建设流程全解析

大钢模板相关信息圆柱钢模板优势是什么？企业网站建设模板和定制化有什么区别呢？人工费多少钱一平方,网络安全知识,政企网站建设,dw做网站首页长宽设置多少在企业数字化转型的浪潮中#xff0c;PDF、Word 等海量文档往往沉睡在各个业务系统中#xff0c;形成“数据孤岛”#xff0c;难以被智能系统高效利用。 那么#xff0c;如何构建一个真正面向企业场景落地的 AI 应用#xff0c;让 AI 成为企业的“智能助手”#xff1f;…在企业数字化转型的浪潮中PDF、Word 等海量文档往往沉睡在各个业务系统中形成“数据孤岛”难以被智能系统高效利用。那么如何构建一个真正面向企业场景落地的 AI 应用让 AI 成为企业的“智能助手”本项目提供一套基于 Spring 框架的完整解决方案结合文档 ETL、向量检索与 RAG 问答技术覆盖从数据导入到智能对话的全链路实践。与其他演示不同本项目强调企业级能力建设——包括 API 安全控制、指标可观测性等工程化特性。借助 Spring 强大的生态系统与 Java 社区对“高可维护、高可扩展系统”的成熟支持我们将打造一个真正适合在企业环境中上线运行的 AI 应用。技术栈速览框架Spring Boot 3.5.0 Spring AI 1.0.0语言Java 17长期支持AI 模型百度千帆OpenAI 接口兼容向量存储Milvus高性能语义检索工具链Docker、Micrometer、Testcontainers环境配置避坑指南示例代码仓库 https://github.com/topikachu/spring-ai-rag# 验证 Docker 是否正常运行 $ docker version $ docker ps为什么选百度千帆免费额度友好ernie-3.5-128k 和 tao-8k 均可免费试用接口兼容与 Spring AI 的 OpenAI 接口高度兼容几乎零开发成本切换在线模型列表 https://console.bce.baidu.com/qianfan/ais/console/onlineService申请模型API Key https://console.bce.baidu.com/iam/#/iam/apikey/list关键配置application.propertiesspring.ai.openai.base-urlhttps://qianfan.baidubce.com spring.ai.openai.chat.completions-path/v2/chat/completions spring.ai.openai.chat.options.modelernie-3.5-128k spring.ai.openai.embedding.embeddings-path/v2/embeddings spring.ai.openai.embedding.options.modeltao-8k spring.ai.openai.api-key${OPENAI_API_KEY} spring.ai.model.embeddingopenai实操建议用在线模型API工具验证密钥有效性再接入项目。tao-8k 嵌入模型仅支持单条输入需调整分块逻辑确保每次请求一个文档段落下文有代码示例。不要在代码或者配置文件里硬编码API KEY更不要提交到代码仓库在生产中考虑使用环境变量。文档 ETL非结构化数据结构化处理处理流程DocReader使用TikaDocReader读取 PDF/Word 等TextSplitter基于 token 分块控制上下文长度向量生成调用tao-8k接口存入向量库Milvus 自动管理示例代码return documentReader.getDocuments() .flatMap(document - { var processChunks Mono.fromRunnable(() - { var chunks textSplitter.apply(List.of(document)); vectorStore.write(chunks); // expensive operation }).subscribeOn(Schedulers.boundedElastic()); return Flux.concat( Flux.just(document), processChunks.then(Mono.empty()) ); }) .doOnComplete(() - log.info(RunIngestion() finished)) .doOnError(e - log.error(Error during ingestion, e)); }注意百度千帆嵌入 API 仅支持单文档请求需确保 ETL 实现为“单文档单请求”。Bean BatchingStrategy singleDocumentBatchingStrategy() { return documents - documents.stream().map(List::of).toList(); }向量存储用 Milvus 实现“秒级语义检索”配置示例spring.ai.vectorstore.milvus.initialize-schematrue spring.ai.vectorstore.milvus.embedding-dimension1024说明例如用户问“刘备结义排第几”Milvus 会返回相关文档段落再由语言模型生成自然语言答案。RAG 对话结合知识库与上下文的智能问答核心逻辑用户提问向量检索相关段落加载对话记忆Redis生成 AI 回答对话向量检索与记忆集成示例public ChatClient.ChatClientRequestSpec input(String userInput, String conversationId) { return ChatClient.builder(chatModel) .build().prompt() .advisors( new QuestionAnswerAdvisor(vectorStore), MessageChatMemoryAdvisor.builder(chatMemory).build() ) .advisors(spec - spec.param(CONVERSATION_ID, conversationId)) .user(userInput); }提升前端体验使用stream接口返回Flux通过SSE实现打字机效果public FluxString stream(String userInput, String conversationId) { return input(userInput, conversationId) .stream().content(); }PostMapping(path /chat, produces MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE) public FluxString chat(RequestBody ChatRequest chatRequest, RequestParam() String conversationId, Principal principal) { var conversationKey String.format(%s:%s, principal.getName(), conversationId); return chatService.stream(chatRequest.userInput, conversationKey) .doOnError(exp - log.error(Error in chat, exp)); }API 安全加固权限控制示例Override protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception { http .httpBasic() .and() .authorizeRequests(authz - authz .antMatchers(/api/v1/index).hasRole(ADMIN) .anyRequest().authenticated() ); }企业级加固在正式的生产环境中建议升级为OAuth2/JWT认证方案。 系统可观察性 链路追踪本项目使用OpenTelemetry JavaAgent覆盖Chat → Milvus → 模型调用的全链路调用追踪grpc调用链关键 -javaagent:path/to/opentelemetry-javaagent.jar \ -Dotel.metrics.exporternone \ -Dotel.logs.exporternone 指标监控使用Micrometer自动暴露Prometheus指标比如 模型响应时间 # HELP gen_ai_client_operation_seconds # TYPE gen_ai_client_operation_seconds summary gen_ai_client_operation_seconds_count{...} 1 向量检索耗时 # HELP db_vector_client_operation_seconds # TYPE db_vector_client_operation_seconds summary db_vector_client_operation_seconds_count{...} 1 配置management.endpoints.web.exposure.includeprometheusTipSpring Boot 3.2 引入 OTEL starter但由于不能覆盖 gRPCMilvus client调用链本项目采用 JavaAgent 接入方式以确保完整链路追踪。export OPENAI_API_KEY百度千帆APIKEY mvn clean test package docker compose up -d java -javaagent:target/otel/opentelemetry-javaagent.jar -Dotel.metrics.exporternone -Dotel.logs.exporternone -Dinput.directory$PWD/src/test/resources/corpus -jar target/rag-0.0.1-SNAPSHOT.jar curl --location localhost:8080/api/v1/index \ --user admin:password \ --header Content-Type: application/json \ --data {} curl --location localhost:8080/api/v1/chat?conversationIdliubei \ --header Content-Type: application/json \ --user user:password \ --data { userInput: 刘备结义时排第几 } curl --location localhost:8080/api/v1/chat?conversationIdliubei \ --header Content-Type: application/json \ --user user:password \ --data { userInput: 他哪里人 } curl --location localhost:8080/api/v1/chat?conversationIdguanyu \ --header Content-Type: application/json \ --user user:password \ --data { userInput: 关羽结义时排第几 } curl --location localhost:8080/api/v1/chat?conversationIdguanyu \ --header Content-Type: application/json \ --user user:password \ --data { userInput: 他哪里人 } curl http://localhost:8080/actuator/prometheus打开trace 界面 http://localhost:16686/可以查看调用的tracing情况如下图从文档解析到智能对话这个项目不仅仅是技术的堆叠更是一次工程实践与 AI 认知的结合。通过 Spring AI 向量数据库 企业级安全与可观测性真正打通了“知识沉淀 → 智能服务”的链路。如果你也在探索 AI 与企业系统的融合欢迎留言交流一起构建更智能、更可靠的未来系统。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】