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2026-04-30 11:16:12 +08:00
commit 0671ad8bab
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+# SuperBizAgent
+
+> 基于 Spring Boot + AI Agent 的智能问答与运维系统
+
+## 📖 项目简介
+
+企业级智能业务代理系统，包含两大核心模块：
+
+### 1. RAG 智能问答
+集成 Milvus 向量数据库和阿里云 DashScope，提供基于检索增强生成的智能问答能力，支持多轮对话和流式输出。
+
+### 2. AIOps 智能运维
+基于 AI Agent 的自动化运维系统，采用 Planner-Executor-Replanner 架构，实现告警分析、日志查询、智能诊断和报告生成。
+
+## 🚀 核心特性
+
+- ✅ **RAG 问答**: 向量检索 + 多轮对话 + 流式输出
+- ✅ **AIOps 运维**: 智能诊断 + 多 Agent 协作 + 自动报告
+- ✅ **工具集成**: 文档检索、告警查询、日志分析、时间工具
+- ✅ **会话管理**: 上下文维护、历史管理、自动清理
+- ✅ **Web 界面**: 提供测试界面和 RESTful API
+
+
+## 🛠️ 技术栈
+
+| 技术 | 版本 | 说明 |
+|------|------|------|
+| Java | 17 | 开发语言 |
+| Spring Boot | 3.2.0 | 应用框架 |
+| Spring AI | - | AI Agent 框架 |
+| DashScope | 2.17.0 | 阿里云 AI 服务 |
+| Milvus | 2.6.10 | 向量数据库 |
+
+## 📦 核心模块
+
+```
+SuperBizAgent/
+├── src/main/java/org/example/
+│   ├── controller/
+│   │   └── ChatController.java        # 统一接口控制器 ⭐
+│   ├── service/
+│   │   ├── ChatService.java           # 对话服务 ⭐
+│   │   ├── AiOpsService.java          # AIOps 服务 ⭐
+│   │   ├── RagService.java            # RAG 服务
+│   │   └── Vector*.java               # 向量服务
+│   ├── agent/tool/                    # Agent 工具集
+│   │   ├── DateTimeTools.java         # 时间工具
+│   │   ├── InternalDocsTools.java     # 文档检索
+│   │   ├── QueryMetricsTools.java     # 告警查询
+│   │   └── QueryLogsTools.java        # 日志查询
+│   └── config/                        # 配置类
+├── src/main/resources/
+│   ├── static/                        # Web 界面
+│   └── application.yml                # 应用配置
+└── aiops-docs/                        # 运维文档库
+```
+
+
+## 📡 核心接口
+
+### 1. 智能问答接口
+
+**流式对话（推荐）**
+```bash
+POST /api/chat_stream
+Content-Type: application/json
+
+{
+  "Id": "session-123",
+  "Question": "什么是向量数据库？"
+}
+```
+支持 SSE 流式输出、自动工具调用、多轮对话。
+
+**普通对话**
+```bash
+POST /api/chat
+Content-Type: application/json
+
+{
+  "Id": "session-123",
+  "Question": "什么是向量数据库？"
+}
+```
+一次性返回完整结果，支持工具调用和多轮对话。
+
+### 2. AIOps 智能运维接口
+
+```bash
+POST /api/ai_ops
+```
+自动执行告警分析流程，生成运维报告（SSE 流式输出）。
+
+### 3. 会话管理
+
+- `POST /api/chat/clear` - 清空会话历史
+- `GET /api/chat/session/{sessionId}` - 获取会话信息
+
+### 4. 文件管理
+
+- `POST /api/upload` - 上传文件并自动向量化
+- `GET /milvus/health` - Milvus 健康检查
+
+
+## ⚙️ 核心配置
+
+### application.yml
+
+```yaml
+server:
+  port: 9900
+
+# Milvus 向量数据库
+milvus:
+  host: localhost
+  port: 19530
+
+# 阿里云 DashScope
+spring:
+  ai:
+    dashscope:
+      api-key: "${DASHSCOPE_API_KEY}" // 环境变量
+
+# RAG 配置
+rag:
+  top-k: 3
+  model: "qwen3-max"
+
+# 文档分片
+document:
+  chunk:
+    max-size: 800
+    overlap: 100
+```
+
+### 环境变量
+
+```bash
+export DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key
+```
+
+
+## 🚀 快速开始
+
+### 1. 环境准备
+
+```bash
+# 设置 API Key
+export DASHSCOPE_API_KEY=your-api-key
+```
+
+### 2. 启动应用
+
+方法一： 手动启动
+```bash
+1.先启动向量数据库
+docker compose up -d -f vector-database.yml
+
+2.启动服务
+mvn clean install
+mvn spring-boot:run
+```
+
+方法二：一键启动
+```bash
+make init  # 会自动启动向量数据库并上传运维文档到向量库
+```
+
+
+### 3. 使用示例
+
+**Web 界面**
+```
+http://localhost:9900
+```
+
+**命令行**
+```bash
+# 上传文档
+curl -X POST http://localhost:9900/api/upload \
+  -F "file=@document.txt"
+
+# 智能问答
+curl -X POST http://localhost:9900/api/chat \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"Id":"test","Question":"什么是向量数据库？"}'
+
+# 健康检查
+curl http://localhost:9900/milvus/health
+```
+
+
+**版本**: v1.0.0  
+**作者**: chief  
+**许可证**: MIT