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基于BsinPaaS开源框架构建的大语言模型应用SaaS服务 助您构建AI知识库应用 企业知识库应用企业级AI知识库 基于BsinPaaS开源框架和大语言模型构建的企业知识库应用,借鉴langchain的框架思想,引入langchian4j组件,微前端微服务的架构设计,可快速助您构建和体验端到端的AI知识库应用。 应用场景- 企业微信群、公众号智能客服:通过智能化的客服功能,提升客户体验。
- IP品牌官:助力企业品牌的数字化管理和传播。
- 数字分身:为个人或企业打造独立的 AI 数字形象。
- 企业知识库助手:提供高效的企业内部知识管理与查询服务。
架构设计
技术栈大语言模型后台(java):本地知识库(RAG)、大语言模型管理、AI服务编排...[td]组件 | 版本 | 备注 | JDK | 11+ | | SOFABoot | 3.18.0 | 蚂蚁金服开源的基于 Spring Boot 的研发框架 | zookeeper | 3.6.2 | 分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务 | seata | 1.4.2 | 分布式事务解决方案,致力于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务 | MySql | 8.0 | 关系型数据库 | Redis | 6.0.16 | 缓存 | Milvus | 2.3.5 | 一款开源的向量数据库,旨在提供高效的相似性搜索和向量聚类功能,本地知识库,永久Copilot记忆存储 | BsinPaaS | 1.0 | 企业级微服务框架 | Mybatis | 2.1.3 | MySQL数据持久层(ORM)框架 | langchain4j | 0.27.1 | java版本的langchain | wx-java | 4.3.0 | 基于Java语言的微信开发Java SDK,它提供了微信支付,开放平台,小程序,企业微信,公众号等多个平台的API接口 | ... | | | 后端(golang)-主要实现个人微信登录及消息转发[td]组件 | 版本 | 备注 | gin | 1.9.1 | 轻量级 http web 框架 | openWechat | 1.4.6 | 个人微信号API,类似开发公众号一样,开发个人微信号 | go-redis | 9.4.0 | 缓存 | swag | 1.8.12 | 接口文档生成 | ... | | | 前端(B端后台管理)[td]组件 | 版本 | 备注 | bsin-apps-container | 2.0.0 | BsinPaaS微前端基座UI | bsin-ui-upms | 2.0.0 | BsinPaaS权限管理后台UI | bsin-ui-scaffold-react-app1 | 2.0.0 | BsinPaaS微前端后台管理脚手架 | react | 18.1.0 | Facebook开源前端框架 | antd | 5.4.7 | 基于Ant Design设计体系的React UI组件库,主要用于研发企业级中后台产品 | umi | 2.10.1 | 可扩展的企业级前端应用框架 | qiankun | 4.0.72 | 基于 single-spa 的微前端实现库,旨在帮助大家能更简单、无痛的构建一个生产可用微前端架构系统 | reactflow | 11.10.3 | 基于React的可视化工作流库,它提供了丰富的功能和灵活的扩展性,可以帮助开发者快速构建出高质量的可视化工作流应用 | ant-design/pro-chat | 1.7.0 | 基于Ant Design大模型聊天组件 | ... | | | 前端(C端app|h5|小程序)[td]组件 | 版本 | 备注 | bsin-ui-scaffold-uniapp | 1.0.0 | BsinPaaS uni-app微前端脚手架 | uni-app | | 使用Vue.js开发跨平台个人文库应用的前端框架,开发者编写一套代码,可编译到的iOS,安卓,H5,小程序等多个平台 | ... | | | 功能基于BsinPaaS开发,除了BsinPaaS自带的多租户多商户多用户权限管理,菜单管理等基础功能外,集成了丰富的大语言模型应用通用基础组件,并可通过后台管理配置所有功能,集合AI高级编排功能,可快速构建垂直领域的AI应用。如数字分身(数字人),企业品牌馆,客服助手等等。 对聊天模型及其他模型输出结果的解析,因为理论上模型输出的结构都是字符串(如json格式的字符串),通过该模块可以将模型的输出按指定的格式输出, 比如json格式,boolean格式,也可以是自定的类结构格式。这样做主要是为了方便与生成应用交互。比如所有的模型输出都通过该模块转换成类结构输出, 那么上层应用就可以根据类结构获取对应的属性字段。类结构字段定义好之后,模型的调用和具体的上层应用就可以分离开,两者按定义好的中间数据层(类结构)独立开发,可以大大提升效率。
工作安装- 启动向量数据库
- docker-compose -f milvus-standalone-docker-compose.yml up -d
- 关闭向量数据库
- sudo docker-compose -f milvus-standalone-docker-compose.yml down
- 查看向量数据库运行状态
- docker-compose -f milvus-standalone-docker-compose.yml ps
- 向量数据库可视化工具
- docker run -p 8000:3000 -e MILVUS_URL=127.0.0.1:19530 zilliz/attu:latest
[color=rgb(51, 102, 153) !important]复制代码
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