硅谷智慧尚店 - 核心技术案例

大模型本地部署以及可视化方案

基于 Ollama + DeepSeek + CherryStudio | RAGFlow 的本地化大模型部署体系,提供从模型加载、推理优化到可视化交互的全栈解决方案。CherryStudio 提供可视化界面,支持对话记录管理、模型性能监控及 Prompt 调试;RAGFlow 则打通知识库与工作流,实现检索增强生成的全流程自动化。

本地知识库和大模型检索增强(RAG)方案

通过 向量数据库 + 多模态大模型 深度协同,构建动态知识增强体系。基于文本、表格、图像的向量化检索技术,实时匹配知识库中的专业内容。

大模型交互提示词优化方案

采用 结构化模板 + 动态上下文管理 的复合策略,解决大模型指令对齐难题。预设法律咨询、代码生成等场景的标准化 Prompt 框架,通过占位符变量注入用户参数,提升意图识别准确率。

分布式微服务架构方案

基于 Spring Cloud 框架 构建跨平台异构系统,采用模块化微服务设计,将模型推理、知识检索、业务逻辑等能力解耦为独立服务单元。方案兼容 Kubernetes 与 Docker 生态,实现资源弹性伸缩与灰度发布。

Java 生态圈 AI 对接方案

依托 Spring AI 框架打造企业级 AI 中台,提供从大模型接入、流量管控到数据安全的完整解决方案。通过标准化 API 抽象层,统一管理 GPT、DeepSeek 等异构模型,深度集成 Spring Security 与审计模块,确保模型调用链中的合规流转。

Python 生态圈 AI 对接方案

基于 LangChain 构建智能体编排引擎,实现工具调用、记忆管理、多模型协作的自动化流水线。通过 Chain 组件快速组装 RAG 检索、SQL 生成、代码解释等原子能力。

高效的语义搜索与多模态数据处理方案

采用 Pinecone 全托管向量数据库 构建亿级数据实时检索体系,支持文本、图像、音视频的跨模态语义匹配。通过混合检索算法(关键词 + 向量)平衡精度与召回率,满足电商推荐、版权查重等场景需求。

硅谷智慧尚店 - 关键技术

SpringCloud:基云原生应用开发工具 MyBatis-Plus:持久层框架 Redis:高性能内存数据库 Redisson:基于redis的Java驻内存数据网格 Kafka:消息中间件 ElasticSearch+Logstash+Kibana: 全文检索服务器+实现日志的收集+可视化 MySQL:高性能关系型数据库 ThreadPoolExecutor:线程池来实现异步操作,提供效率 Swagger2:Api接口文档工具 Nginx:负载均衡和反向代理服务器 Minio:分布式文件存储 支付系统:微信支付 支付宝支付 Docker :虚拟容器技术 Ollama:本地大模型部署工具 LangChain:AI智能体开发框架 Pinecone:高性能向量数据库 DeepSeek开源大模型,支持高效推理和微调 RAGFlow:检索增强生成(RAG)框架 Spring AI:Java生态的AI集成框架 FastAPI:高性能Python Web框架

硅谷智慧尚店 - 应用领域

  • ElasticSearch 应用在京东、百度的搜索功能,本项目中用于商品搜索等功能。
  • RabbitMQ (文档中虽未提及在本项目使用,但按其特性补充说明)常用于大型分布式系统中的消息传递,类似地,本项目中的消息处理场景可借鉴其原理。
  • SpringCloud 应用于微服务领域,是Java体系微服务架构完整解决方案,为本项目构建微服务架构提供支持。
  • Ollama 让用户能在本地设备运行大语言模型,本项目借助其实现本地大模型部署。
  • LangChain 助力大语言模型集成到应用程序,本项目利用它构建智能客服等功能。
  • Pinecone 是针对大规模机器学习模型的智能索引与搜索平台,本项目通过它构建亿级数据实时检索体系。
  • DeepSeek 在人工智能领域具有重要影响力,本项目采用其开源大模型进行高效推理和微调。
  • RAGFlow 解决大语言模型在回答问题时可能出现的事实性错误或缺乏最新信息的问题,本项目利用它增强智能客服的回答准确性。
  • Minio 普遍应用于大规模文件存储场景,本项目使用它搭建分布式文件存储服务。
  • Nginx 被新浪、百度、腾讯等多家互联网公司用于反向代理和负载均衡,本项目借助它实现高性能反向代理和负载均衡处理。
  • Redisson 解决分布式锁、分布式集合等问题,本项目在分布式场景中使用它保障数据一致性。
  • Docker 用于虚拟化技术部署,方便应用隔离以及集群化,本项目基于此实现服务器资源弹性伸缩等。

硅谷智慧尚店--项目展示