从这一章开始，我们正式进入《基于 Spring Cloud 的企业级 AI 知识库 / RAG 平台实战》这本书的主线。很多初学者第一次接触大模型应用时，会把它理解成“调用一个聊天接口”。这当然是最容易入门的方式，但如果我们要做的是企业知识库、内部制度问答、客服知识库、研发文档助手，就不能只停留在“把问题发给大模型，再把回答返回给用户”这一层。

前两章我们已经完成了两件事。第一，理解 KnowHub 为什么不是一个普通聊天机器人，而是一个企业级 AI 知识库 / RAG 平台。第二，梳理项目需要的技术栈和环境，包括 Java 17、Spring Cloud、Spring AI、MySQL、pgvector、Redis、RabbitMQ、MinIO、Nacos 和 Vue 前端。从这一章开始，我们进入后端工程结构。一个是单体版，一个是微服务