业务和功能介绍
本项目采用**RAG（检索增强生成）+ 知识图谱 + 向量数据库**的三层架构：
1. **智能意图识别层**：使用DeepSeek Reasoner推理模型进行意图分析，精准理解用户需求，路由到对应的专业服务。
2. **知识增强层**：
- **Neo4j知识图谱**：构建天干地支、十神关系等复杂知识网络，支持关系推理
- **ChromaDB向量数据库**：存储法律条文、案例等专业知识，实现语义检索
- **RAG检索增强**：先检索相关知识，再结合大模型生成，确保答案有据可依
3. **记忆管理层**：Redis缓存 + PostgreSQL持久化，实现多轮对话记忆和用户人格档案的长期存储。
4. **流式交互**：基于SSE（Server-Sent Events）实现实时流式响应，提供流畅的打字机效果。
1. **智能意图识别层**：使用DeepSeek Reasoner推理模型进行意图分析，精准理解用户需求，路由到对应的专业服务。
2. **知识增强层**：
- **Neo4j知识图谱**：构建天干地支、十神关系等复杂知识网络，支持关系推理
- **ChromaDB向量数据库**：存储法律条文、案例等专业知识，实现语义检索
- **RAG检索增强**：先检索相关知识，再结合大模型生成，确保答案有据可依
3. **记忆管理层**：Redis缓存 + PostgreSQL持久化，实现多轮对话记忆和用户人格档案的长期存储。
4. **流式交互**：基于SSE（Server-Sent Events）实现实时流式响应，提供流畅的打字机效果。
项目实现
**微服务架构设计**：采用前后端分离 + 多数据库策略，每个数据库承担特定职责：
- PostgreSQL：关系型数据（用户、会话、订单）
- Redis：高速缓存和会话管理
- Neo4j：知识图谱关系推理
- ChromaDB：向量语义检索
**模块化LLM组件**：将AI能力拆分为主模型（推理生成）、意图模型（意图识别）、记忆模型（记忆提取）三个独立模块，各司其职，便于维护和升级。
**agent_id会话管理**：通过agent_id（服务类型）隔离不同AI助手的会话和记忆，实现多个专业AI共存而互不干扰。
**灵活部署方案**：支持单服务器、负载均衡、数据库分离等多种部署模式，甚至支持frps穿透让本地Backend参与生产环境负载均衡，极大提升开发调试效率。
**商业化闭环**：内置打赏分成、用户等级、微信支付等商业功能，形成完整的商业生态。
- PostgreSQL：关系型数据（用户、会话、订单）
- Redis：高速缓存和会话管理
- Neo4j：知识图谱关系推理
- ChromaDB：向量语义检索
**模块化LLM组件**：将AI能力拆分为主模型（推理生成）、意图模型（意图识别）、记忆模型（记忆提取）三个独立模块，各司其职，便于维护和升级。
**agent_id会话管理**：通过agent_id（服务类型）隔离不同AI助手的会话和记忆，实现多个专业AI共存而互不干扰。
**灵活部署方案**：支持单服务器、负载均衡、数据库分离等多种部署模式，甚至支持frps穿透让本地Backend参与生产环境负载均衡，极大提升开发调试效率。
**商业化闭环**：内置打赏分成、用户等级、微信支付等商业功能，形成完整的商业生态。
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