业务和功能介绍
智能对话问答：员工在IM中直接向AI助手提问，AI基于企业知识库文档生成准确回答，并标注引用来源，回答以流式打字机效果逐字输出
文档智能总结：上传或指定长文档，AI自动提取核心要点生成结构化摘要，支持按章节拆分总结
猜你想问：基于当前对话上下文，AI主动推荐用户可能想继续追问的问题，引导深入探索
智能收藏：AI回答可一键收藏到个人知识库，支持分类管理与全文检索，收藏内容与对话上下文联动
多模型路由：根据任务类型（对话/总结/分类）自动选择最优LLM模型，平衡回答质量与调用成本
安全加密：网关层通过RSA+AES混合加密对请求和响应内容加解密，企业敏感数据全程加密传输
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安全加密：网关层通过RSA+AES混合加密对请求和响应内容加解密，企业敏感数据全程加密传输
项目实现
RAG检索链路实现
文档解析支持PDF/Word/HTML/Markdown多格式，采用Recursive Character Splitting与Semantic Splitting结合的分块策略——先按语义段落切分，再按Token上限二次切分，确保每块语义完整。Embedding向量化后存入Milvus/Pinecone，检索时使用余弦相似度Top-K召回，再通过上下文组装注入Prompt。
多模型动态路由
基于SpringAI实现模型路由层，根据任务类型智能选择：对话问答使用DeepSeek（性价比高），文档总结使用更大参数模型（总结质量优），简单分类任务用轻量模型（成本低）。路由策略可配置，支持灰度切换与A/B测试。
Prompt模板工程
设计可配置的结构化Prompt模板体系，通过Few-shot示例与思维链（CoT）引导模型输出。模板支持版本管理与A/B测试，不同知识库领域可定制专属模板，显著提升输出格式一致性与回答质量。
SSE流式响应实现
基于Server-Sent Events实现流式输出，后端通过SpringAI的流式API获取LLM逐Token返回，经SSE推送到前端。首字响应时间控制在500ms以内，完整回答平均生成时间小于3秒，用户体验接近原生ChatGPT交互效果。
文档解析支持PDF/Word/HTML/Markdown多格式，采用Recursive Character Splitting与Semantic Splitting结合的分块策略——先按语义段落切分，再按Token上限二次切分，确保每块语义完整。Embedding向量化后存入Milvus/Pinecone，检索时使用余弦相似度Top-K召回，再通过上下文组装注入Prompt。
多模型动态路由
基于SpringAI实现模型路由层，根据任务类型智能选择：对话问答使用DeepSeek（性价比高），文档总结使用更大参数模型（总结质量优），简单分类任务用轻量模型（成本低）。路由策略可配置，支持灰度切换与A/B测试。
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设计可配置的结构化Prompt模板体系，通过Few-shot示例与思维链（CoT）引导模型输出。模板支持版本管理与A/B测试，不同知识库领域可定制专属模板，显著提升输出格式一致性与回答质量。
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