AI企业智能助手产品系统Vibe Coding

1、立项原因：本项目旨在解决企业内部知识分散、资料检索效率低、通用大模型不了解企业业务、AI 回答缺少事实依据、合同与业务文档人工审阅成本高，以及项目风险发现不及时等问题。通过统一接入企业知识、业务数据和 AI 模型，建设一套安全、可靠、可追溯的企业智能工作平台。

2、行业场景与业务背景：项目适用于软件研发、项目交付、企业管理、合同法务、客户服务、知识管理和数字化运营等场景。企业可将制度文件、项目资料、合同、客户工单以及项目任务数据统一纳入平台，通过 AI 完成知识问答、文档分析、项目风险识别、客户服务辅助和经营数据分析。

1、项目主要包含用户登录与个人账号、企业工作台、企业知识库、文档中心、AI 智能助手、智能文档中心、合同智能分析、AI 能力中心、Agent 平台、项目管理 Agent、自动化与集成、AI 客户服务、组织与权限、运营监控与安全审计等模块。

2、系统支持企业文档上传、解析、分块、向量化和知识索引，并通过 RAG 技术提供带文档标题、页码、原文片段和匹配度的流式智能问答。合同与业务文档可进行结构化字段提取、摘要、风险识别、人工复核和文档对比。项目 Agent 能够调用真实业务工具查询客户、项目和任务数据，生成项目风险报告并将分析结论转化为可跟踪的行动项。平台还支持模型服务与路由管理、RAG 评测、Token 与成本统计、工作流运行、企业系统连接、客服工单处理、角色权限、租户隔离、运营告警和审计记录导出。

1、我的主要职责：我负责项目的需求分析、产品功能规划、系统架构设计、数据库设计、前后端开发、AI 能力集成、接口联调、权限与安全设计、自动化测试、Docker 部署以及验收文档编写。我独立完成知识库和文档处理流水线、RAG 智能问答、合同分析、项目 Agent、客服工单、模型治理、组织权限、运营告警与审计等业务闭环。

2、技术栈、架构及实现亮点：前端采用 React、TypeScript、Vite、React Router、Zustand、Ant Design 和 Axios；后端采用 Java 8、Spring Boot、Maven、REST API 与 SSE；数据库使用 PostgreSQL 16 和 pgvector；系统通过 Docker Compose 完成前端、后端和数据库的一体化部署。

整体采用前后端分离的模块化单体架构，后端按照 Controller、Service、Repository、AI Provider、RAG、Agent 和文档处理等层次组织。项目亮点包括真实的文档解析与向量检索、向量与关键词混合检索、带来源引用的 SSE 流式问答、结构化 AI 输出、真实 Tool Calling、Agent 执行轨迹、模型路由、配置版本管理、租户数据隔离和企业级审计。主要难点是保证 Java 8 兼容性、处理异步文档任务、统一不同 AI 服务、提高 RAG 回答可靠性，以及实现 Agent、权限、安全和业务数据之间的完整闭环。