JBoltAI框架
核心能力演示
探索AI大模型应用开发的无限可能，从智能对话到数据资产化，
一站式体验Java生态最强AI开发框架的核心技术能力
JBoltAI框架核心能力视频展示
智能对话：流式 & 非流式对话
底层调用JBoltAI封装的大模型API接口，完成自然语言对话交互
Text2Sql：自然语言转数据库Sql
利用AI推理和编码能力，将自然语言转为数据库可执行Sql语句
Text2JSON：数据萃取&结构化输出
基于AI自然语言理解处理能力，对非结构化数据进行萃取并输出结构化JSON数据
AI-识图：理解图片、看图说话
基于AI大模型多模态识别能力，理解图片、看懂图片、并转化为语言文字输出
OCR：识别并提取图片里的文字
基于JBoltOCR可以轻松识别并提取图片里的文字内容
File Extract：文件内容提取
常见Txt、Markdown、PDF、Word、Excel、PPT、PDF等文件内容提取、文件内附件、图片、视频、音频提取得、图片识别等
File Split：文件内容拆分
将文件提取到的内容或者直接输入的大段文本内容按照一定的拆分规则（分块和重叠大小设置）进行分段拆分处理
Text Embedding：文本向量化
将文本内容向量化转换处理，用于存储到向量数据库或将问题向量化后去向量数据库进行向量检索匹配
Html2Markdown：网页Html转Markdown
将网页提取Html内容转成对AI大模型、AI知识库构建、向量化检索更友好的Markdown格式
工具调用：让大模型轻松调用外部工具
让AI大模型可以轻松与系统内部数据和服务智能交互、让大模型轻松调用第三方API
意图识别：识别意图智能分支交互处理
基于AI大模型推理和通识能力，识别提问意图，导向不同分支节点处理，配合编排思维链，处理复杂业务
思维链：基于事件链条编排完成任务
Chain上添加多个处理节点，基于事件节点编排逻辑关系，处理复杂业务流程
问题重写：提升RAG召回率
RAG中提问问题多轮对话后单个问题的语义表达不全，通过问题重写能力，将每一次对话提问内容语义补全
RAG：AI外挂精准数据回答问题
基于向量数据库和Embedding技术，通过文件内容拆分、清晰、向量化存储和召回等技术降低AI幻觉率
VDB：向量数据库CURD
对向量数据库Milvus、腾讯VDB、PgVector等CURD操作
更多课程录制中
敬请期待更多精彩内容