为歌手做的个人网站企业推广

为歌手做的个人网站,企业推广,上海某家具网站建设方案,三网合一网站建设全包费用一、项目愿景#xff1a;我们的 Agent 能做什么#xff1f;传统的客服机器人是“人工智障”#xff0c;只会关键词匹配。我们要做的 Agent 具备以下能力#xff1a;闲聊能力#xff1a;基于通义千问#xff0c;像真人一样对话。企业知识库 (RAG)#xff1a;用户问“运费…一、项目愿景我们的 Agent 能做什么传统的客服机器人是“人工智障”只会关键词匹配。我们要做的 Agent 具备以下能力闲聊能力基于通义千问像真人一样对话。企业知识库 (RAG)用户问“运费怎么算”、“怎么退货”时它能查阅我们上传的 PDF 文档回答大模型本身不知道这些私有规定。办事能力 (Function Calling)用户问“我的订单 8888 发货了吗”时它能自动调用 Java 代码去查数据库而不是瞎编。二、核心架构与技术栈框架Spring Boot 3.2AI 核心Spring AI Alibaba (适配通义千问 Qwen-Max)向量数据库DashVector (用于 RAG 存储知识)JDKJava 17依赖引入 (pom.xml)dependency groupIdcom.alibaba.cloud.ai/groupId artifactIdspring-ai-alibaba-starter/artifactId version1.0.0-M3.1/version !-- 请使用最新版本 -- /dependency !-- 如果需要 RAG引入 DashVector -- dependency groupIdcom.alibaba.cloud.ai/groupId artifactIdspring-ai-alibaba-starter-dashvector/artifactId /dependency配置 application.ymlspring: ai: dashscope: api-key: ${AI_API_KEY} # 你的阿里云通义千问 Key dashvector: api-key: ${VECTOR_KEY} # 向量数据库 Key endpoint: ${VECTOR_ENDPOINT}三、第一招构建“大脑” (ChatClient)Spring AI 提供了一个极其强大的流式接口 ChatClient。在 Spring AI Alibaba 中底层自动对接了 TongYiChatModel。我们需要配置一个全局的 ChatClientConfiguration public class AiConfig { Bean public ChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder) { return builder .defaultSystem(你是一个专业的电商客服助手名字叫小E。语气要亲切多用emoji。) .build(); } }四、第二招给大脑装上“外脑” (RAG 知识库)痛点通义千问不知道你们公司的“七天无理由退货细则”。解法使用 RAG检索增强生成。1. 知识入库 (ETL)我们需要一个接口把公司的 PDF/TXT 政策文档读取出来向量化后存入 DashVector。RestController RequestMapping(/knowledge) public class KnowledgeController { Autowired private VectorStore vectorStore; // 自动注入 Alibaba DashVector 实现 PostMapping(/load) public String loadKnowledge() { // 1. 读取本地文档 Resource resource new ClassPathResource(refund_policy.txt); DocumentReader reader new TextReader(resource); // 2. 切块 (TokenTextSplitter) TokenTextSplitter splitter new TokenTextSplitter(); ListDocument documents splitter.apply(reader.get()); // 3. 存入向量数据库 (Spring AI Alibaba 会自动调用通义 Embeddings 模型进行向量化) vectorStore.add(documents); return 知识库加载完成; } }2. 对话时检索 (Retrieval)这里我们使用 Spring AI 的神技QuestionAnswerAdvisor。它能自动拦截用户的提问去向量库查资料把资料塞给大模型。五、第三招给大脑装上“双手” (Function Calling)痛点用户问“订单 1001 到了吗”大模型无法访问你的数据库。解法Function Calling工具调用。1. 定义本地 Java 工具我们定义一个普通的 Java Function用来查订单。codeJavaConfiguration public class ToolsConfig { Bean Description(根据订单ID查询订单的物流状态和详情) // 这里的描述非常关键大模型靠它决定是否调用 public FunctionOrderQueryRequest, OrderQueryResponse orderQueryTool() { return request - { // 模拟查询数据库 System.out.println(正在查询订单系统: request.orderId()); if (1001.equals(request.orderId())) { return new OrderQueryResponse(1001, 已发货, 顺丰快递); } return new OrderQueryResponse(request.orderId(), 不存在, 无); }; } // Request 和 Response 的 Record 定义省略 }Spring AI Alibaba 能够识别这个 Bean并将这个函数的签名Signature发送给通义千问。六、终极整合智能客服接口现在我们把对话、RAG、Tools结合在一个接口里。codeJavaRestController RequestMapping(/chat) public class ChatController { private final ChatClient chatClient; private final VectorStore vectorStore; public ChatController(ChatClient.Builder builder, VectorStore vectorStore) { // 关键构建步骤 this.chatClient builder // 1. 挂载 RAG 能力自动去向量库搜索相关上下文 .defaultAdvisors(new QuestionAnswerAdvisor(vectorStore, SearchRequest.defaults())) // 2. 挂载 Tools 能力允许模型调用名为 orderQueryTool 的函数 .defaultFunctions(orderQueryTool) .build(); } GetMapping public String chat(RequestParam String prompt) { return chatClient.prompt() .user(prompt) .call() .content(); } }七、 效果实测让我们看看这个 Agent 是如何工作的场景一咨询政策 (触发 RAG)用户“你们的退货运费谁出”系统后台逻辑用户提问。QuestionAnswerAdvisor 拦截去 DashVector 搜索“退货运费”相关片段。搜到文档片段“...非质量问题退货运费由买家承担...”。将文档片段 用户问题发给通义千问。AI 回复“亲亲 根据我们的规定如果是非质量问题导致的退货运费需要您自己承担哦~如果是质量问题我们包运费”场景二查询业务 (触发 Function Calling)用户“帮我查下订单 1001 发货没”系统后台逻辑通义千问分析语义发现用户意图是“查订单”且参数是 1001。通义千问暂停生成向 Spring AI 发出指令“请调用 orderQueryTool参数 {orderId: 1001}”。Spring AI 自动执行我们写的 orderQueryTool Java 方法。Java 方法返回{status: 已发货, carrier: 顺丰}。结果回传给通义千问。AI 回复“查到了您的订单 1001 已经发货啦 使用的是顺丰快递请耐心等待哦”八、总结用到了什么能力在这个实战项目中我们深度利用了Spring AI Alibaba的以下核心优势统一的 API 抽象我们完全不需要学习阿里云 DashScope 原生 SDK 的复杂 JSON 结构只用写标准的 Java 代码。DashVectorStore 集成一行代码注入自动实现 Embedding 和向量存储解决了 RAG 链路中最麻烦的数据处理环节。Qwen Function Calling 适配让大模型与 Java 业务代码无缝连接。这对于企业级应用至关重要因为AI 必须落地到业务系统ERP/CRM中才有价值。Advisors 机制利用 QuestionAnswerAdvisor 优雅地实现了 RAG 逻辑的封装避免了 Controller 层代码臃肿。