AI 学习平台

一个面向学习目的的全栈 AI 对话平台，渐进式覆盖主流 AI 概念：Prompt 管理、多模型路由、函数调用、RAG、MCP、技能系统、Agent 智能体。

技术栈

层	技术
后端	Java 17 + Spring Boot 3 + Spring AI
前端	React 18 + TypeScript + Vite + Ant Design
数据库	PostgreSQL + PGVector
AI SDK	Spring AI (OpenAI / Ollama)

快速启动

环境要求

• Java 17+
• Node.js 18+
• Maven 3.8+
• PostgreSQL 15+ (可选，也支持 H2 内存数据库)
• Python 3.10+ (MCP 示例服务器)

1. 启动数据库

# Docker 方式启动 PostgreSQL
docker run -d --name ai-platform-db \
  -e POSTGRES_USER=postgres \
  -e POSTGRES_PASSWORD=postgres \
  -e POSTGRES_DB=ai_platform \
  -p 5432:5432 postgres:16

2. 启动后端

cd backend

# 设置 API Key
set OPENAI_API_KEY=sk-xxxxx

# 启动
mvnw spring-boot:run

后端运行在 http://localhost:8080

3. 启动前端

cd frontend
npm install
npm run dev

前端运行在 http://localhost:5173

4. (可选) 启动 MCP 文件系统服务器

# 在另一个终端
python mcp-examples/filesystem-server.py

然后在 MCP 管理页面添加配置：

• 名称: filesystem
• 命令: python
• 参数: mcp-examples/filesystem-server.py

项目结构

AI_Platform_2/
├── backend/                          # Spring Boot 后端
│   ├── pom.xml
│   └── src/main/java/com/aiplatform/
│       ├── ChatApplication.java
│       ├── chat/                     # 对话管理模块
│       ├── prompt/                   # Prompt 模板模块
│       ├── model/                    # 模型路由模块
│       ├── toolcall/                 # 函数调用模块
│       ├── rag/                      # RAG 知识检索模块
│       ├── mcp/                      # MCP 协议模块
│       ├── skill/                    # 技能系统模块
│       ├── memory/                   # 对话记忆模块
│       ├── agent/                    # Agent 智能体模块
│       └── common/                   # 共享层
├── frontend/                         # React 前端
│   └── src/
│       ├── pages/                    # 页面
│       │   ├── ChatPage.tsx          # 对话界面
│       │   ├── PromptPage.tsx        # Prompt 管理
│       │   ├── RagPage.tsx           # RAG 知识库
│       │   ├── McpPage.tsx           # MCP 连接管理
│       │   └── SkillPage.tsx         # 技能管理
│       ├── components/               # 组件
│       └── services/                 # API 客户端
├── mcp-examples/                     # MCP 示例服务器
│   └── filesystem-server.py
├── docs/superpowers/specs/           # 设计文档
└── openspec/changes/                 # OpenSpec 变更管理

模块说明

模块	描述	关键概念
chat	多轮对话管理、SSE 流式推送	Session、Message、SSE
prompt	Prompt 模板 CRUD、变量渲染	System Prompt、模板引擎
model	多厂商统一路由	ChatModel、Failover
toolcall	工具注册、参数校验、执行	Function Calling、ToolRegistry
rag	文档切片、向量检索	Embedding、Semantic Search
mcp	MCP 协议客户端	stdio 传输、JSON-RPC
skill	技能文件加载、匹配、注入	技能热更新、触发词匹配
memory	短期窗口 + 长期记忆	Token 滑窗、自动摘要
agent	ReAct 循环智能体	多步推理、工具编排

学习路线

1. Phase 1: 基础对话 + Prompt → 理解 LLM 调用和模板
2. Phase 2: 多模型路由 + 记忆 → 理解模型抽象和上下文管理
3. Phase 3: 函数调用 → 理解 LLM 如何调用外部工具
4. Phase 4: RAG → 理解向量检索和知识增强
5. Phase 5: MCP → 理解模型上下文协议
6. Phase 6: 技能系统 → 理解技能注入和热更新
7. Phase 7: Agent → 理解智能体循环和多步推理

配置

编辑 backend/src/main/resources/application.yml:

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}      # OpenAI API Key
    ollama:
      base-url: http://localhost:11434 # Ollama 本地地址