一、开源项目简介

数智云巢

数智云巢 是一个 存储和组织知识的信息系统或数据集合，用于保存、管理和访问结构化或非结构化的信息 知识库。

本项目以若依为底层的框架进行研发。

二、开源协议

使用GPL-3.0开源协议

三、界面展示

四、功能概述

功能列表

一级功能	二级功能	版本号
首页		V1.0
数智平台	数智对话	V1.0
系统管理	用户管理	V1.0
	角色管理	V1.0
	菜单管理	V1.0
	部门管理	V1.0
	岗位管理	V1.0
	字典管理	V1.0
	参数设置	V1.0
	通知公告	V1.0
	日志管理	V1.0
系统监控	在线用户	V1.0
	定时任务	V1.0
	数据监控	V1.0
	服务缓存	V1.0
	缓存列表	V1.0
系统工具	表单构建	V1.0
	代码生成	V1.0
	系统接口	V1.0
文档管理	文档录入	V1.0
	文档向量化	V1.0

五、技术选型

架构图

技术选型

技术类型	技术名称
前端框架	Vue3
后端架构	Springboot
AI框架	Langchain4j
向量数据库	Pgvector
文档数据库	MongoDB
LLM大模型	DeepSeek
负载均衡器	Nginx

 

LangChain 框架介绍

LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。我们相信，最强大和不同的应用程序不仅将通过 API 调用语言模型，还将：

 

数据感知：将语言模型与其他数据源连接在一起。

主动性：允许语言模型与其环境进行交互。

因此，LangChain 框架的设计目标是为了实现这些类型的应用程序。

LangChain 框架提供了两个主要的价值主张：

 

组件：LangChain 为处理语言模型所需的组件提供模块化的抽象。LangChain 还为所有这些抽象提供了实现的集合。这些组件旨在易于使用，无论您是否使用 LangChain 框架的其余部分。

用例特定链：链可以被看作是以特定方式组装这些组件，以便最好地完成特定用例。这旨在成为一个更高级别的接口，使人们可以轻松地开始特定的用例。这些链也旨在可定制化。

因此，我们将以下文档分为这两个价值主张。在本文档中，我们以高层次和与语言无关的方式介绍组件和用例。有关使用这些组件和解决这些用例的语言特定方式，请参见页面顶部链接的语言特定部分。

什么是LangChain4j？

LangChain4j 是LangChain在 Java 世界的实现。

它让 Java 开发者也能像 Python 开发者一样，轻松接入 OpenAI、Gemini、Claude、Mistral 等主流 LLM，同时还封装了一整套链式调用、工具集成、Memory管理等功能。

 

一句话总结：LangChain4j = Java + LLM 最佳拍档。

LangChain4j 支持的 LLM 大模型

在 LangChain4j 的世界中，你可以对接各种主流大语言模型（LLMs），而且它们的 API 封装相当一致，用起来丝滑流畅。

Pgvector 是一款开源的向量搜索引擎，除了具备所有 PostgreSQL 数据库的特性外，最主要的特点是能在 PostgreSQL 数据库存储和检索向量数据，支持向量的精确检索和模糊检索。向量格式除了传统 Embedding 模型的单精度浮点数外，还支持半精度浮点数，二元向量或者稀疏向量。