源码分析RAG知识库产品系统

一套本地化部署的企业级代码理解与运维辅助平台。面向遗留系统与微服务架构的本地代码知识中枢：自动扫描代码仓库，沉淀业务调用图谱、领域术语词典与可追溯代码资产；以中文自然语言语义问答为入口，并通过本地 Agent（EVA）经 MCP 协议对外提供检索、影响面分析与运维排障能力，让团队 "看得懂代码、改得动系统、问得到答案"。

1、企业私有知识库问答：基于 Ollama + ES + RAG 的本地化方案，文档/代码/规章入库，内网部署，数据不出域，适合政务、医疗、制造等合规场景
2、遗留系统代码智能分析：针对缺文档、缺注释的老 Java 项目，自动解析类/方法/调用链，反推业务流程，生成可检索的代码知识图谱，辅助新人上手和二手项目交接
3、本地 AI Agent 搭建：为团队定制能真正执行命令、查服务、跑脚本的本地智能体（非聊天玩具），含模型选型、工具白名单、权限控制
4、Java 后端定制与政务系统开发：审批流、业务网关、对外接口等常规后端需求

AI 服务用 Flask + Ollama + Elasticsearch（bge 向量），代码静态扫描工具解析 Java，Web 端 Spring Boot + Vue3 + MySQL，对外通过 FastMCP 暴露 7 个工具，全部本地部署、数据不出网。
难点与亮点：一是用 AST 静态扫描自动给老项目建分层、注入关系和方法调用图谱，调用链预计算落库而非让大模型现场推；二是小模型 RAG 工程调优——历史裁 3 轮、RRF 三阶段检索下钻、调用链限喂 2 条，把问答从超时复读压到稳定可用；三是 4GB 显存下 qwen3:1.7b 全驻留直出，兼顾政企内网成本与效果。