随着企业信息化系统不断增多，员工在日常工作中经常会遇到软件许可、VPN 连接、账号权限、系统故障和工单申请等 IT 服务问题。传统 IT 服务台主要依赖人工处理，存在响应速度慢、重复工作多、服务效率低以及知识难以复用等问题。
普通大模型虽然能够进行自然语言交流，但直接应用于企业 IT 场景时容易出现知识幻觉、权限越界和误操作等风险。因此，本项目建设了一个结合大模型、企业私有知识库、业务工具和工单系统的智能 IT 服务运维助手，实现从问题咨询到业务办理、工单流转和人工接管的完整闭环。
本项目主要应用于企业内部 IT 服务台和运维管理场景，服务对象包括普通员工、IT 运维管理员和系统超级管理员。
智能对话：支持员工通过自然语言描述 IT 问题，并进行多轮上下文交流。
私有知识库问答：支持 PDF、Markdown 和 TXT 文档上传、解析、分块、向量化和检索。
混合检索：结合语义向量检索和 BM25 关键词检索，提高专业术语和业务问题的召回效果。
知识来源引用：回答携带文档标题和片段来源，降低大模型幻觉。
Agent 工具调用：支持知识检索、工单管理、软件许可查询、VPN 合规查询、SLA 查询和用户信息维护等工具。
工单闭环管理：支持 AI 自助工单和人工工单，涵盖创建、接单、处理、沟通和关闭。
多模态问答：支持员工上传故障截图，由视觉模型识别图片内容后参与问题分析。
多层记忆：支持会话记忆、历史摘要、用户事实记忆和情节记忆。
权限与安全控制：实现 JWT 登录、角色权限、接口限流、高危操作拦截和工单归属校验。
实时消息沟通：通过 WebSocket 和 STOMP 实现工单消息实时推送。
审计与监控：记录用户问题、模型调用、工具调用、检索过程、耗时和处理结果，并通过前端瀑布图展示执行过程。
项目采用前后端分离架构，后端基于 Java 17、Spring Boot、Spring Cloud Alibaba 和 LangChain4j 实现，前端采用 Vue 3、TypeScript 和 Element Plus。
系统使用 MySQL 保存用户、工单、知识文档和审计数据；Redis 用于会话记忆和接口限流；Milvus 用于知识库和情节记忆的向量检索；MinIO 用于保存工单图片附件；Nacos 用于服务注册和配置管理。
本项目面向企业 IT 服务台场景，构建了一个集智能问答、知识检索、业务办理、工单管理、人工协同和安全审计于一体的企业级智能运维助手。项目重点解决了大模型在企业环境中的知识可信性、业务可执行性、权限安全性和过程可追溯性问题，实现了从“回答问题”到“完成 IT 服务”的能力升级。
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