JBoltAI 是一个面向 Java 技术团队的企业级 AI 应用开发框架，其核心目标是帮助传统 Java 系统以“低侵入、高效率”的方式接入大模型能力，快速完成智能化升级。它并非“又一个 AI 框架”，而是把“如何让 Java 系统无痛长出 AI 能力”做成了标准化、产品化的完整解决方案。下面从技术定位、架构设计、关键能力、典型场景与落地路径五个维度做详细拆解。

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一、技术定位：Java 生态的“AI 外挂”

1. 目标人群
   只服务 Java 技术栈团队——后端熟悉 Spring/MyBatis，前端熟悉 Vue，但缺乏 AI 工程经验。
2. 价值主张
   ① 零重构：老系统不动表、不动接口，只需引入 JBoltAI SDK 即可。
   ② 零算法：业务开发继续写 Java，框架把“模型调用、向量检索、Prompt 拼装、RAG 链路”封装成简单易用的Java方法和工具类。
   ③ 私有化：支持 Ollama、vLLM、DeepSpeed 等本地大模型部署，数据不出内网，满足金融、政企合规要求 。

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二、架构设计：把 AI 能力“嵌入”而不是“推翻”

1. 整体分层

┌────────────────────────────────────────────┐
│ 统一 AI 网关（多模型路由、流控、计费、审计） │
├────────────────────────────────────────────┤
│ Java 可插拔层：Function 注册中心、事件总线、插件市场 │
├────────────────────────────────────────────┤
│ 基础能力箱：Text2SQL、Text2Json、OCR、RAG、Agent │
├────────────────────────────────────────────┤
│ 运行时：SpringBoot Starter + 线程池 + 缓存 + 脱敏 │
└────────────────────────────────────────────┘

2. 关键机制

• Function 注册中心：把任意一个 Spring Bean 方法加 @AiFunction 注解，即可被大模型“认识”并调用——AI 从此可以查订单、调接口、写数据库 。
• 事件驱动：AI 操作（向量检索、模型调用）与业务事件（订单创建、报销提交）通过总线异步解耦，老流程零改造。
• 资源池化：对大模型连接、向量库连接、GPU 显存做统一线程池+队列调度，高并发场景下优先保障核心交易链路 。

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三、开箱即用的能力箱（全部能用 Java 方法一行调用）

能力	典型方法	业务效果
Text2SQL	AiClient.text2sql(“去年华东区销量前十的商品”)	业务人员直接口语查数，结果返回 List
Text2Json	AiClient.text2json(pdf合同, “提取金额、乙方、账期”)	非结构化文档秒变结构化数据，直接写表
RAG 知识库	RagStore.addDoc(faq.pdf).setTopK(5)	5 分钟给 OA 上线一个私有化智能客服
OCR 发票	AiClient.ocrInvoice(file)	自动识别价税合计、发票代码，返回 JSON
可视化流程编排	FlowDesigner.newFlow().addOcr().addText2Json().addJava(“budgetCheck”)	拖拽生成“拍照→识别→校验→审批”自动化链路

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四、典型落地场景与案例

1. 智能客服

某券商把 10 年历史 FAQ、制度文件灌入 JBoltAI 向量库，3 天上线私有化问答助手，答案准确率 92%，日均拦截 4000+ 重复人工咨询 。

2. 供应链“口语查数”

某汽车零部件厂在原有 ERP 里集成 Text2SQL，计划员直接输入“本周缺料清单”，框架生成 SQL 并返回缺料报表，过去需要 1 名工程师半天写脚本，现在 0 开发 。

3. 财务报销自动化

发票拍照 → OCR 识别 → Text2Json 提取金额 → 调用 Java 预算接口 → AI 生成审批意见 → 流程引擎自动提交，全程 0 人工录入 。

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五、分阶段升级路线（企业可“小步快跑”）

阶段 1：单点试水

只引入一个能力，例如“智能问答”，用 SDK 3 行代码即可上线，老系统零改造。

阶段 2：流程重构

用可视化编排把 OCR、Text2Json、Java 校验、AI 审批建议串成新流程，替代原来人工环节。

阶段 3：全域智能

把预测、推荐、异常检测等高级模型通过插件市场逐块接入，最终形成“AI 中台”，而底层依旧是原来的 SpringBoot 微服务 。

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一句话总结

JBoltAI = “SpringBoot 生态的 AI 外挂”：让 Java 团队不换语言、不重写业务，就能在 1-2 周内把大模型能力嵌入生产系统，并且全程私有化、可审计、可回滚。