基于大语言模型的AI应用

1立项背景
随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（Large Language Model, LLM）已成为推动人机交互变革的核心驱动力。从ChatGPT到豆包、通义千问等产品，智能对话系统正逐步渗透至教育、客服、办公、创作等多个领域，成为用户获取信息、完成任务、提升效率的重要工具。
在企业级应用场景中，用户对智能助手的需求已不再局限于简单的问答，而是期望具备上下文理解、多轮对话、个性化服务、知识融合与安全可控等能力。然而，当前市场上多数产品存在前后端耦合度高、扩展性差、难以集成企业私有数据等问题，限制了其在复杂业务场景中的深度应用。
基于此，我们提出研发一款类豆包的智能对话应用——“智语通”，依托先进的LangChain4j框架与现代化前端架构，打造一个高解耦、可扩展、企业级就绪的智能对话平台，满足个人用户与组织机构对高效、安全、定制化AI交互的迫切需求。
2 项目目标
技术目标：
构建基于LangChain4j的后端AI处理引擎，实现对多种LLM提供商（如通义千问、百川、ChatGLM等）的统一接入与调度；
采用Vue3构建响应式、高性能的前端交互界面，实现与豆包媲美的用户体验；
实现前后端完全解耦，支持微服务部署、负载均衡与高并发访问。
功能目标：
提供流畅的多轮对话能力，支持上下文记忆、意图识别与语义理解；
支持对话记录持久化、分享、收藏等社交化功能；
具备良好的可扩展性，便于后续集成知识库、插件系统、工作流自动化等功能。
业务目标：
打造可复用的智能对话底座，支持向教育、金融、政务等行业输出标准化解决方案；
建立用户增长与反馈闭环，持续优化模型表现与产品体验；
探索AI助手在企业内部协作、客户服务等场景的落地路径。
3.软件功能与核心功能模块介绍
3.1 总体架构概述
“智语通”采用前后端分离架构，整体系统由以下核心部分构成：
前端层：基于Vue3 + Element Plus构建用户交互界面，注重响应速度与视觉一致性；
后端层：基于LangChain4j构建AI逻辑处理中心，负责对话管理、模型调用、上下文维护；
模型层：通过标准化接口对接多个大语言模型服务，支持动态切换与负载均衡；
数据层：实现对话历史、用户行为、会话状态的持久化存储，支持MySQL/MongoDB等数据库。
3.2 核心功能模块
1. 对话界面模块（前端）
模仿豆包UI设计风格，提供直观、友好的交互体验，包含三大区域：
顶部导航区：
显示当前对话标题；
提供“新对话”按钮，支持清空上下文开启新会话；
集成用户头像、分享、收藏、个人中心入口，增强用户粘性。
中部对话区：
展示用户与AI的历史对话记录；
用户消息居右显示，AI回复居左呈现，配有头像标识；
支持消息流式输出，模拟真实对话节奏；
可滚动

一、整体架构与设计思路及技术栈选型
1.1 整体架构设计
“智语通”采用前后端分离 + 微服务解耦 + AI引擎驱动的现代化架构设计，整体分为四层，形成清晰的职责边界与高内聚、低耦合的系统结构：
1.用户交互层（Frontend Layer）提供Web端和移动端适配的可视化界面，支持多轮对话、会话管理、收藏分享等交互功能，注重用户体验与响应性能。
2.业务服务层（Backend Service Layer）承载核心业务逻辑，包括会话管理、用户认证、权限控制、日志记录等，作为前后端数据交互的中枢。
3.AI处理引擎层（LLM Engine Layer）基于LangChain4j构建的智能对话引擎，负责上下文管理、模型调度、提示工程、流式响应处理等，是系统的“大脑”。
4.数据与基础设施层（Data & Infrastructure Layer）包括数据库、缓存、消息队列、文件存储等，保障系统稳定性、可扩展性与数据持久化能力。
架构特点：
高解耦性：前后端完全分离，AI引擎独立部署，便于迭代与维护；
可扩展性：支持动态接入多种LLM厂商，未来可快速集成RAG、Agent等高级能力；
企业级就绪：支持权限控制、操作审计、多租户隔离等企业级特性预留。
1.2 技术栈选型与模块对应关系
模块 技术栈 说明
前端框架 Vue3 + Vite + Element Plus + Axios + Socket.IO Client 构建响应式、组件化UI，支持流式消息接收
状态管理 Pinia 管理用户登录状态、会话列表、全局配置等
后端框架 Spring Boot 3 + Spring Security + JWT 提供RESTful API与安全认证
AI引擎核心 LangChain4j + Spring AI 抽象层 封装LLM调用、对话链、上下文管理
模型接入 通义千问、百川、ChatGLM API 封装 多厂商适配，支持动态切换
通信协议 HTTP/HTTPS + SSE（Server-Sent Events） 实现AI回复的流式传输
数据库 MySQL 8.0（会话记录、用户信息） + Redis（缓存会话上下文） 保证数据一致性与访问效率
持久化存储 MinIO（用于未来文件上传扩展） 预留文档解析与知识库接入能力
日志与监控 ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana） + Prometheus + Grafana 全链路日志追踪与性能监控
部署与CI/CD Docker + Kubernetes + Jenkins 支持容器化部署与自动化发布
设计亮点：
使用 SSE 替代WebSocket实现流式响应，降低复杂度且兼容性更好；
引入 Redis缓存会话上下文，减少数据库频繁读取，提升响应速度；
通过 LangCha