项目描述 ：AlCloud全渠道客户服务中心是一个基于Java的人工智能微服务大型平台，日均10万+API调用服务。该项目集成了先进的人工智能技术，通过大模型应用、呼叫中心、在线客服机器人、呼入机器人、人工在线客服以及工单统，实现了多渠道覆盖和多场景应用的智能化服务等几十种解决方案。它不仅提升了服务效率和协同工作效率还通过一呼即应的人工智能语音服务和稳定的功能，为企业提供高性价比的客服体验，从而推动企业服务的创新和升级。 项目亮点 1.高性能架构设计 独立从0到1负责项目的架构设计，技术选型，功能设计，数据建模，调研用户常用业务场景； 采用微服务领域拆分思想，对项目模块进行领域设计，划分为4个微服务，业务解耦，专注自身职责； 基于Nacos来实现业务项目的服务注册与发现及业务动态配置切换； 选取主流鉴权框架Satoken来替代传统的secruity，提高开发效率，降低上手难度； 采用Gateway配合redis实现统一的鉴权及分布式会话共享功能，在网关层实现统一的全局异常处理； 为了解决原有部署多机器拖拽jar包的痛点，采用Jenkins配合shell脚本实现多机器自动部署； 2.AI 能力深度集成 集成 Spring AI 与 Spring AI Alibaba 框架，支持多模态 AI 能力（对话、绘图、语音等），并实现 AI 模型故障自动转移，准确率高达 90% 以上 。 供完整的 AI 应用开发能力，包括 Model（模型）、Prompt（提示词）、RAG（检索增强生成）、Tools（工具调用） ，支持从低层次的提示词模板到高层级的智能体、对话记忆等复杂功能。 实现多轮对话、用户历史数据管理与意图识别，显著提升交互体验与用户满意度。 3.系统性能与稳定性优化 缓存优化 ：引入 Redis 缓存热点数据，降低数据库压力，整体缓存命中率超过 90% 。异步处理 ：基于 RabbitMQ构建异步消息队列，提升系统吞吐量，系统可用性达 99.99% 。限流与熔断 ：通过 Higress 插件实现限流与熔断机制，保障高并发场景下的服务稳定性。 4.用户体验与智能运营 提供社区讨论、评论、点赞等社交功能，增强用户互动。加入 AI 评论审核机制 ，提升内容质量与运营效率。 基于 通义大模型 与 PGVector 向量数据库 ，优化 RAG 查询效率，结合 Higress 插件实现服务的高可用性与安全性。 实际效果：开源官网流量提升 20% ，人工答疑成本下降 20% ，AI 回答准确率达 90% 以上 。