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基于 AI智能体、大模型、RAG、Agent 等技术构建公司内部闭环智能问答系统的详细方案，结合 Spring Boot + Vue 管理系统 的改造思路

news 来源：原创 2025/9/19 2:02:50

以下是基于 AI智能体、大模型、RAG、Agent 等技术构建公司内部闭环智能问答系统的详细方案，结合 Spring Boot + Vue 管理系统 的改造思路：

1. 系统架构设计

核心组件

  • 数据源层

    • 内部文档库：公司知识库（如操作手册、FAQ、流程文档）。
    • 系统日志与API：Spring Boot 系统的实时数据（如用户行为日志、业务接口数据）。
    • 历史问答记录：用户与系统的交互数据，用于闭环优化。

  • AI能力层

    • RAG模型：结合检索（Retriever）和生成（Generator）的混合模型，如 DeepSeek、Qwen、Llama 等。
      • Retriever：从内部文档库或系统API检索相关片段（如ELASTICSEARCH、FAISS）。
      • Generator：基于大模型生成最终答案（如Qwen、DeepSeek）。
    • Agent：智能体协调器，负责任务分解、流程控制、错误处理（如LangChain、Ray）。

  • 服务层

    • 问答服务：封装RAG模型，提供API接口供前端调用。
    • 闭环反馈系统：收集用户反馈，更新知识库或触发模型重训练。

  • 前端交互层

    • Vue界面：集成对话框、问题输入、答案展示、反馈按钮。
    • WebSocket：实现实时交互与上下文会话管理。

2. 关键模块实现

(1) RAG模型与数据准备
  • 数据预处理：
    • 将内部文档、系统日志结构化存储（如Elasticsearch），建立向量索引。
    • 从Spring Boot系统中提取API接口数据（如业务状态、用户权限等）。
  • RAG流程：
    # 示例伪代码（以LangChain框架为例）
from langchain import RAGChain# 初始化Retriever和Generator
retriever = ElasticsearchRetriever(index="internal_docs")
generator = QwenGenerator(model_name="qwen-1.5")# 构建RAG链
rag = RAGChain(retriever=retriever, generator=generator)# 处理用户查询
query = "如何修改系统角色权限？"
result = rag.query(query)
(2) Agent智能体协调
  • 任务分解：
    • Agent接收用户问题，判断是否需要调用RAG模型或直接调用系统API。
    • 例如：
      • 用户问“当前订单状态”，Agent直接调用Spring Boot的订单查询API。
      • 用户问“如何审批报销流程”，Agent调用RAG模型结合文档库回答。
  • 错误处理与重试：
    • 若RAG模型答案不准确，Agent触发二次检索或标记为需要人工干预。
(3) 闭环反馈机制
  • 用户反馈收集：
    • 在Vue界面提供“答案不满意”按钮，用户可提交反馈。
    • 将反馈数据存储到数据库，标记为待审核。
  • 动态更新：
    • 定期将用户反馈与RAG检索结果对比，更新知识库或触发模型增量训练。
    • 示例流程：
      # 更新知识库逻辑
def update_knowledge(feedback_data):if feedback_data["rating"] < 3:  # 用户评分低new_answer = get_human_answer(feedback_data["query"])  # 人工审核save_to_elasticsearch(new_answer)  # 更新文档库retrain_rag_model()  # 重新训练模型（可选）

3. 与Spring Boot + Vue系统的集成

(1) 后端接口改造

  • 新增问答API：

    • 在Spring Boot中创建 /api/ask 接口，接收问题并调用RAG服务：
      @RestController
public class AskController {@PostMapping("/api/ask")public ResponseEntity<String> askQuestion(@RequestBody QuestionRequest request) {String answer = ragService.generateAnswer(request.getQuery());return ResponseEntity.ok(answer);}
}

  • 系统API调用：

    • 通过Agent直接调用Spring Boot的业务接口（如订单查询、权限管理），确保答案与实时数据一致。
(2) 前端交互优化
  • Vue对话界面：

    • 集成WebSocket实现实时问答：

      // Vue组件示例
const ws = new WebSocket("ws://localhost:8080/ws");
ws.onmessage = (event) => {this.answers.push(JSON.parse(event.data));
};

    • 显示答案并提供反馈按钮：

      <div v-for="answer in answers">{{ answer.text }}<button @click="submitFeedback(answer.id)">不满意</button>
</div>

4. 闭环系统的优化与监控

  • 实时监控：
    • 统计问答准确率、响应时间，通过Prometheus/Grafana可视化。
  • 持续学习：
    • 定期从知识库和用户反馈中提取新数据，增量训练RAG模型。
  • 权限与安全：
    • 限制敏感数据访问，确保内部文档仅在局域网内处理。

5. 示例场景

场景：用户询问“如何导出本月销售报表？”
  1. Agent分析问题：
    • 判断需结合系统操作文档和实时数据。
  2. RAG检索：
    • 从文档库检索“导出报表步骤”，从Spring Boot获取当前用户权限是否允许导出。
  3. 生成答案：
    • 综合文档和权限信息，生成带操作截图的步骤说明。
  4. 反馈闭环：
    • 若用户标记答案不清晰，触发人工审核并更新文档库。

6. 技术选型建议

组件工具/框架说明
检索模型Elasticsearch、FAISS高效检索内部文档和结构化数据
生成模型Qwen、DeepSeek、Llama大模型生成自然语言答案
Agent框架LangChain、Ray协调任务流和多模型协作
后端框架Spring Boot提供API接口和系统集成
前端框架Vue + WebSocket实时交互与反馈收集

通过以上设计，可构建一个 实时、准确、可闭环迭代 的智能问答系统，无缝集成到现有管理系统中。

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