基于你现有的技术栈和需求，我来帮你梳理实现这个"鸡病诊断AI助手"所需的准备：
🛠 技术架构建议
前端：UniApp（可同时覆盖App和小程序）
后端：Java Spring Boot
AI组件：RAGflow（推荐） + 向量数据库
工作流：n8n（可选，用于后续扩展）
📋 具体需要准备的内容
1. 硬件设备
- 开发设备：现有电脑即可
-
服务器：
- 测试阶段：2核4G云服务器（约¥50-100/月）
- 生产环境：4核8G以上，根据用户量调整
- 推荐：阿里云/腾讯云轻量应用服务器
2. 软件服务
| 组件 | 选择 | 用途 |
|---|---|---|
| 向量数据库 | Chroma/Milvus | 存储兽医文档向量 |
| Embedding模型 | bge-small-zh | 中文文本向量化 |
| LLM | DeepSeek/OpenAI API | 推理分析 |
| 应用框架 | RAGflow | RAG管道管理 |
3. 数据准备
# 文档处理流程
1. 兽医文档数字化（PDF/Word→文本）
2. 文档清洗和格式化
3. 切片和向量化
4. 构建检索索引
4. 系统架构
用户输入 → UniApp前端 → Java后端 → RAGflow →
向量检索 → LLM分析 → 返回病例方案
🚀 实施步骤
第一阶段：基础搭建（1-2周）
-
环境准备
- 购买云服务器
- 安装Docker环境
- 部署RAGflow
-
数据导入
- 将兽医文档导入RAGflow
- 配置检索策略
- 测试检索效果
第二阶段：开发集成（2-3周）
-
后端开发（Java）
- 设计RESTful API
- 集成RAGflow SDK
- 实现业务逻辑
-
前端开发（UniApp）
- 症状输入界面
- 结果展示页面
- 用户交互优化
第三阶段：测试上线（1周）
-
系统测试
- 功能测试
- 性能测试
- 用户体验优化
💡 技术选型理由
- RAGflow vs n8n：RAGflow专门为RAG场景优化，开箱即用；n8n更适合工作流自动化
- Java后端：你已熟悉，生态成熟稳定
- UniApp：一次开发多端部署，成本效益高
📊 成本估算
- 云服务器：¥100-300/月
- LLM API费用：按使用量计费（初期约¥200/月）
- 域名备案：¥50-100/年
🔧 具体技术方案需要我帮你详细展开哪个部分？
比如RAGflow的部署配置、Java后端API设计、或者UniApp前端界面？
好的，我来详细展开RAGflow的部署配置。这是你项目的核心AI部分。
🐳 推荐部署方式：Docker Compose（最简单）
1. 前提条件准备
服务器环境：
- 纯净的Linux服务器（Ubuntu 20.04+ 或 CentOS 7+）
- 至少 4核8G内存（2核4G勉强可运行）
- 磁盘空间50GB以上（用于存储向量数据和模型）
- 已安装 Docker 和 Docker Compose
安装Docker环境：
# Ubuntu示例
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
# 安装Docker Compose
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.24.0/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
2. 部署RAGflow
步骤1：创建项目目录
mkdir ragflow-chicken-medical && cd ragflow-chicken-medical
步骤2：下载docker-compose.yml
# 从官方仓库下载
wget https://raw.githubusercontent.com/infiniflow/ragflow/main/docker/docker-compose.yml
步骤3：修改配置（重要）
编辑docker-compose.yml，主要关注这些部分：
version: '3.9'
services:
ragflow:
image: infiniflow/ragflow:latest
container_name: ragflow_server
ports:
- "9380:9380" # 前端访问端口
environment:
- CHECKPOINT_ENABLE=false
- API_KEY=your_api_key_here # 改成你自己的密钥
volumes:
- ./data:/app/ragflow/data # 数据持久化
- ./.cache:/app/ragflow/.cache # 缓存目录
depends_on:
- elasticsearch
- mysql
- minio
# 其他服务会自动配置...
步骤4：启动服务
# 后台启动
docker-compose up -d
# 查看启动日志
docker-compose logs -f ragflow
3. 初始配置和访问
访问管理界面：
- 浏览器打开：
http://你的服务器IP:9380 - 默认账号：
admin/admin
首次登录配置：
- 修改管理员密码（重要！）
-
配置LLM密钥 - 在"系统设置"中添加：
- DeepSeek API Key（推荐，成本低）
- 或 OpenAI API Key
4. 兽医知识库配置
步骤1：创建知识库
# 在RAGflow界面中操作：
1. 点击"知识库" → "新建知识库"
2. 名称："鸡病诊断知识库"
3. 描述："鸡的病例和治疗方案文档库"
4. 权限：私有
步骤2：配置切分策略
针对兽医文档特点建议配置：
切分方法：智能切分
块大小：512 tokens
重叠长度：50 tokens
步骤3：上传文档
支持的格式：
- 📄 PDF文档（你的兽医病例PDF）
- 📝 Word文档
- 📑 Excel表格
- 🗒️ 纯文本文件
步骤4：选择Embedding模型
推荐使用中文优化的模型：
模型：bge-large-zh-v1.5
维度：1024
设备：GPU（如果有）或CPU
5. 测试检索效果
创建测试查询：
测试症状1："鸡冠发紫，拉绿色粪便，精神萎靡"
测试症状2："小鸡咳嗽，呼吸困难，有啰音"
预期结果：应返回相关的鸡病病例和治疗方案
6. 系统优化配置
性能调优：
# 修改docker-compose.yml资源限制
services:
ragflow:
deploy:
resources:
limits:
memory: 4G
cpus: '2.0'
数据备份：
# 定期备份重要数据
docker-compose exec ragflow tar -czf backup.tar.gz /app/ragflow/data
7. 常见问题解决
问题1：内存不足
# 增加swap空间
sudo fallocate -l 2G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile
问题2：端口冲突
# 修改docker-compose.yml中的端口映射
ports:
- "9381:9380" # 外部端口:内部端口
问题3：模型下载慢
# 使用国内镜像
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/infiniflow/ragflow:latest
8. 集成到Java后端
RAGflow提供HTTP API，Java集成示例：
// Spring Boot 集成示例
@RestController
public class DiagnosisController {
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
public String querySymptoms(String symptoms) {
String ragflowUrl = "http://localhost:9380/api/v1/query";
Map<String, Object> request = new HashMap<>();
request.put("query", symptoms);
request.put("knowledge_base_id", "鸡病诊断知识库");
request.put("top_k", 5);
// 调用RAGflow API
ResponseEntity<String> response = restTemplate.postForEntity(
ragflowUrl, request, String.class);
return response.getBody();
}
}
🎯 下一步建议
部署完成后，你需要：
- 上传所有兽医文档到知识库
- 测试各种症状查询，优化检索效果
- 配置合适的LLM（DeepSeek性价比高）
- 与Java后端联调 API接口
需要我继续详细说明哪个部分吗？比如具体的文档预处理技巧，或者Java集成的详细代码？
