JeecgBoot AIGC应用平台介绍

JeecgBoot 平台的 AIGC 功能模块,是一套类似 Dify 的 AIGC应用开发平台 + 知识库问答 子系统,是一款基于 LLM 大语言模型 AI 应用平台和 RAG 的知识库问答系统。 其直观的界面结合了 AI 流程编排、RAG 管道、知识库管理、模型管理、对接向量库、实时运行可观察等,让您可以快速从原型到生产,拥有 AI 服务能力。

体验地址:https://boot3.jeecg.com

源码下载:https://github.com/jeecgboot/JeecgBoot

在上一节中我们构建了一个具有李白人格的AI聊天机器人
在本节中,我们将在上一节的基础上,构建一个对 积木报表产品 了如指掌的智能助手,并赋予它个性化风格。

1 创建向量模型

进入 AI 模型管理 ,点击 添加模型

选择供应商,例如 OpenAI

填写以下信息:

  • 模型名称 :例如 Openai-Embedding
  • 模型类型 :选择 向量模型
  • 基础模型 :如 text-embedding-ada-002
  • API 域名:供应商提供的 API 地址。
  • API Key:供应商提供的访问密钥。

2. 创建知识库

进入 AI 知识库 页面,点击 创建知识库

填写基础信息:

  • 知识库名称 :自定义,例如 积木报表知识库
  • 知识库描述:简要介绍知识库内容。
  • 向量模型:选择上一节创建的向量模型。

3. 上传文档

在知识库详情页面,点击 文件上传

输入文档标题,并上传对应的文件:

也可以一键上传整个markdown文件库

4. 关联知识库到 AI 应用

打开上一节创建的 AI 应用,在 关联知识库 选项中点击 添加

选择 积木报表知识库

5. 体验 RAG 聊天应用

再次进入 AI 应用的演示页面,提问:

你都可以做什么?

可以看到,AI 的回答已经结合 积木报表 的内容,变得更加专业且贴合实际需求。

总结

至此,您已经掌握了:

1.如何让 AI 应用接入知识库

2.如何让 AI 具备专业领域知识

下一步,您可以尝试更高级的 AI 工作流编排,打造更强大的智能助手! 🚀


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