企业级AI工作流可视化编排平台
案例介绍
1. 设计分布式 DAG 工作流引擎：工作流支持 Python/Java 双引擎，Python使用LangGraph ，Java基于 LangGraph4j + Spring AI 实现了工具节点、大模型节点、逻辑控制节点编排，支持条件分支、状态传递与多模型动态切换。
2.落地企业级 RAG / 知识库能力：使用 PostgreSQL + PGVector 建立向量索引，并结合全文检索实现“向量 + 关键词”混合召回，百万级向量规模下检索延迟稳定在 50ms 以内。
3. 打通 LoRA 微调与 Text2SQL 链路：用 Kubernetes Job 调度训练任务并支持 GPU 调度，训练产物自动发布部署；Text2SQL 在 Spring Security 权限控制和 SQL 注入防护下进行多层校验。
4. 优化长任务可观测与容错：用 Redis Hash 管理任务进度，引入看门狗、重试、优先级调度与动态调参，智能体处理速度提升 80%。
5. 提升批量生成稳定性：使用 CountDownLatch 做并行生成，配合断点续传与可中断机制，降低失败重跑成本。
企业级AI工作流可视化编排平台
案例介绍
项目描述：基于LangGraph4j构建分布式 DAG 工作流引擎，结合Spring AI实现多厂商大模型（OpenAI/DeepSeek/ 通义千问）统一适配，通过可视化拖拽界面完成工具节点、大模型节点、逻辑控制节点的编排，零代码快速构建企业级 AI 应用，提供工作流编排、智能体构建、知识库管理、插件扩展等能力等核心业务场景。
1. 设计分布式 DAG 工作流引擎：工作流支持 Python/Java 双引擎，Python使用LangGraph ，Java基于 LangGraph4j + Spring AI 实现了工具节点、大模型节点、逻辑控制节点编排，支持条件分支、状态传递与多模型动态切换。
2.落地企业级 RAG / 知识库能力：使用 PostgreSQL + PGVector 建立向量索引，并结合全文检索实现“向量 + 关键词”混合召回，百万级向量规模下检索延迟稳定在 50ms 以内。
3. 打通 LoRA 微调与 Text2SQL 链路：用 Kubernetes Job 调度训练任务并支持 GPU 调度，训练产物自动发布部署；Text2SQL 在 Spring Security 权限控制和 SQL 注入防护下进行多层校验。
4. 优化长任务可观测与容错：用 Redis Hash 管理任务进度，引入看门狗、重试、优先级调度与动态调参，智能体处理速度提升 80%。
5. 提升批量生成稳定性：使用 CountDownLatch 做并行生成，配合断点续传与可中断机制，降低失败重跑成本。
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