智能源码运行助手（源码商城 AI 问答系统） 2025.12 – 2026.05
项目描述： 面向源码商城购买用户和售后支持场景建设的 AI 源码运行助手，核心解决“源码买完不会启动、环境不会配、报错不会排、代码链路看不懂”的问题。系统不是把问题直接转发给大模型，而是由 Java 后端先完成登录鉴权、订单/商品/源码上下文拼装，再由 Python FastAPI AI 服务通过 LangGraph 编排意图识别、项目分析、源码级 RAG、ReAct Tool 调用和答案生成，使回复严格围绕用户已购买订单和真实源码证据展开。
技术栈： Vue3 · Java / SpringBoot · Python / FastAPI · LangChain · LangGraph · Chroma / FAISS · 源码级 RAG · ReAct Tool Calling · Claude API · Redis · MinIO
核心职责：
·负责 AI 助手主链路设计与落地：Vue3 提供订单内聊天和源码面板，Java / SpringBoot 负责用户鉴权、订单/商品/源码路径上下文和代理转发，Python FastAPI 承载 LangGraph 工作流、RAG 检索、项目分析、Tool 调用和 LLM 生成
·基于 LangGraph 拆分 intent、extract_order_id、analyze_project、retrieve、react_agent、generate 等节点，通过 AgentState 显式传递历史消息、订单号、项目分析结果、源码证据、工具观察结果和最终回答，便于调试、扩展和链路追踪
·搭建面向源码理解的混合 RAG：普通知识库走 Embedding + Chroma / FAISS 相似度检索；源码库额外按 file path、symbol、identifier、关键字做启发式召回，合并向量结果后进行 rerank、去重和邻接上下文扩展，提高类/方法/配置文件级问题的命中率
·实现源码项目自动分析与运行指导能力：围绕 README、pom.xml、package.json、docker-compose、env、SQL 等真实文件证据识别技术栈、依赖、数据库、环境变量和启动命令；证据不足时返回受控提示，避免用通用框架经验编造答案
·设计多轮会话记忆与上下文续接机制：ChatService 维护 session_task_map / session_project_map，保存订单号、项目分析结果、代码任务状态和历史消息；支持达到轮次上限后的新会话继承关键摘要，保证长对话仍能延续上下文
·在 Java 侧封装 AI Proxy，将登录用户、订单、商品、源码下载信息、会话 ID 等结构化上下文统一传给 Python AI 服务，使模型只能基于当前用户订单和可引用源码回答，减少越权访问和泛化回答风险
·完善 AI 聊天产品体验：前端支持 Markdown 安全渲染、打字机效果、多会话管理、历史消息恢复、移动端适配，以及回答中的源码路径自动转为可点击引用并联动右侧源码树/代码预览面板
项目亮点：
·项目亮点在于从“模型问答”升级为“订单上下文 + 源码证据 + Agent 工作流”的 AI 应用：Java 负责业务可信上下文，Python 负责智能编排和证据生成，前端负责源码可视化交互
·RAG + ReAct Tool 混合方案：运行指导、报错排查走语义检索和项目分析；README、配置文件、具体类/方法、启动脚本等精确问题优先读取真实文件，并在 Prompt 中强约束“只能基于源码证据回答”
·具备工程可靠性边界：订单归属、下载权限、商品信息等确定性数据由 Java 业务系统提供；AI 侧聚焦意图路由、检索增强、代码解释和排障建议，并对证据不足场景做拒答/兜底处理