^{PIG™ AI Microservice Architecture}
系统白皮书
──


「2025 如果你的产品没有 AI，将变得一文不值」
佩格科技
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产品概述

PIG AI 是一款专为企业打造的智能AI应用开发平台。它就像是一个强大的"AI工厂"，让企业能够快速搭建各种智能应用，无需深厚的技术背景也能参与AI应用的设计和运营。

为什么选择 PIG AI？

在这个AI时代，每个企业都需要拥抱智能化。PIG AI 为企业提供了一套完整的AI解决方案，包括：

🤖 智能对话助手 - 打造专属的企业客服和咨询顾问
📚 知识库问答 - 让企业文档"活"起来，随时回答员工问题
🔄 业务流程自动化 - 用AI简化重复性工作，提升效率
📊 数据智能分析 - 用自然语言查询数据，生成报表

通过 PIG AI，企业可以：

• 降低成本：减少重复性人工工作

• 提升效率：24小时不间断的智能服务

• 增强竞争力：快速响应市场变化和客户需求

PIG AI 产品界面展示

企业级AI应用架构图

🌐 丰富的AI模型生态

PIG AI 就像一个"AI超市"，为您提供来自全球顶尖厂商的AI模型服务。无论您需要文字对话、图片生成、语音识别还是数据分析，都能在这里找到合适的AI助手。

🏢 支持的AI服务商

我们与国内外知名AI厂商深度合作，为您提供多样化选择：

🇨🇳 国产AI明星

• 阿里通义千问 - 中文理解能力强，支持多轮对话、图片理解、语音合成

• 百度文心一言 - 擅长中文创作和逻辑推理

• 讯飞星火 - 语音识别和生成领域的专家

• 智谱清言 - 具备强大的数学和推理能力

• DeepSeek - 在代码生成和逻辑推理方面表现出色

🌍 国际AI巨头

• OpenAI GPT系列 - 全球领先的通用AI模型

• Claude - 在安全性和准确性方面表现优异

多模型统一管理界面

🏠 本地化部署优势

除了云端模型，PIG AI 还支持在企业内部部署私有AI模型，就像在公司内部搭建专属的"AI大脑"：

为什么选择本地部署？

• 数据安全：敏感信息不出企业内网，完全可控

• 响应更快：无需联网，访问速度更快

• 成本可控：一次投入，长期使用，避免按量付费

• 定制化强：可根据企业特定需求调优模型

支持的本地化方案

• Ollama部署：轻量级、易部署，适合中小企业

• vLLM推理：高性能、大并发，适合大型企业

• 混合模式：本地+云端智能调度，兼顾效率与成本

🧠 深度推理：让AI思考更透明

想象一下，如果您能看到一位专家在解决复杂问题时的完整思考过程——从收集信息、分析问题到得出结论的每一个步骤。PIG AI 的深度推理功能正是如此，它让AI的"思考过程"完全透明化。

💡 什么是深度推理？

传统的AI就像一个"黑盒子"——您提出问题，它直接给出答案，但您不知道它是如何得出这个结论的。而深度推理AI就像一位会"自言自语"的专家，它会：

1. 明确理解问题："让我先分析一下这个问题的关键点..."

2. 收集相关信息："我需要查找一些相关资料..."

3. 逐步分析推理："基于这些信息，我可以得出以下几个要点..."

4. 验证结论："让我检查一下这个结论是否合理..."

5. 给出最终答案："综合以上分析，我的建议是..."

✨ 核心优势

① 💎 完整思维链展示

什么是思维链？ 就像侦探破案时会记录每一个线索和推理步骤，AI的思维链就是它解决问题的完整思考记录。

为什么这很重要？

• 可信度更高：您能看到AI如何得出结论，更容易判断答案是否可靠

• 学习价值：通过观察AI的思考过程，您也能学到解决问题的方法

• 错误排查：如果答案有问题，您能快速定位是哪个环节出错了

深度推理思维链展示界面

② 🌐 实时联网增强

突破知识边界 传统AI只知道训练时的信息，就像一个几年没看过新闻的专家。PIG AI 的联网搜索功能让AI能够：

• 获取最新信息：股价变动、政策更新、技术发展等实时资讯

• 验证信息准确性：通过多个权威来源交叉验证

• 补充深度内容：从专业网站获取详细的背景资料

应用场景举例

• 询问"今年的经济政策对我们行业有什么影响？" → AI会搜索最新政策文件和行业分析

• 问"竞争对手最近有什么新动向？" → AI会查找相关新闻和公开报告

• 咨询"这个技术方案是否成熟？" → AI会搜索最新的技术评测和案例研究

③ 🔒 私有化搜索引擎

企业级数据安全 有些企业担心AI联网搜索会泄露敏感信息。PIG AI 提供私有化搜索方案：

• 内网部署：搜索引擎部署在企业内网，数据不外泄

• 权限控制：不同员工只能搜索到被授权的信息

• 审计追踪：完整记录搜索行为，符合合规要求

这就像为企业定制了一个专属的"百度"或"谷歌"，既保证了信息安全，又提供了强大的搜索能力。

🎯 实际价值

对企业决策的帮助

• 风险评估：AI会从多个角度分析风险，给出全面的评估报告

• 投资分析：结合最新市场信息，提供数据驱动的投资建议

• 战略规划：基于行业趋势和竞争态势，协助制定发展策略

对日常工作的提升

• 方案设计：AI会考虑多种可能性，提出更全面的解决方案

• 问题诊断：通过逐步排查，快速定位问题根源

• 学习辅导：通过思维链展示，帮助员工学习分析方法

📚 智能知识库：让企业文档"活"起来

🤔 什么是RAG智能知识库？

想象一下，您有一位非常博学的助手，他不仅记忆力超强，还能瞬间从您公司的所有文档、手册、报告中找到最相关的信息来回答问题。这就是RAG（检索增强生成）技术的魅力。

简单来说：RAG就是让AI先"查资料"再"回答问题"的智能系统。

传统方式 VS RAG方式

💡 为什么推荐RAG而不是模型微调？

很多企业会问："为什么不直接训练一个专属的AI模型？"让我们用简单的比喻来解释：

🏭 模型微调 = 自建工厂

• 投入巨大：需要大量资金购买设备、雇佣专家

• 周期很长：从建厂到生产需要数月时间

• 风险较高：可能出现质量问题，影响其他产品线

• 维护复杂：需要持续投入技术人员维护升级

☁️ RAG知识库 = 租用云服务

• 成本可控：按需使用，无需大额初始投资

• 快速上线：几天内就能投入使用

• 风险可控：不会影响AI的其他功能

• 易于维护：普通IT人员就能管理维护

🎬 功能演示

观看视频了解RAG知识库的实际应用效果

🌟 核心价值

📈 提升效率

• 员工培训：新员工可以随时询问公司制度、流程，快速上手

• 客户服务：客服人员能即时获取产品信息，提升服务质量

• 决策支持：管理层可以快速获取历史数据和分析报告

💼 实际应用场景

企业内部使用

• "我们公司的报销流程是什么？" → 自动匹配财务制度文档

• "去年同期的销售数据如何？" → 检索相关的销售报告

• "这个项目之前是怎么做的？" → 查找项目历史资料

客户服务场景

• "这个产品有什么功能？" → 从产品手册中提取相关信息

• "保修政策是什么？" → 自动引用售后服务条款

• "如何解决这个技术问题？" → 检索技术支持文档

🔍 智能检索展示

向量检索技术让AI理解文档语义，而不仅仅是关键词匹配

✏️ 内容标记功能

AI会标记信息来源，确保答案可追溯

RAG 知识库

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将信息检索与文本生成相结合的技术范式。其核心思想是通过实时检索外部知识库获取与当前任务最相关的信息片段，将这些检索结果作为上下文输入给生成模型，从而提升生成内容的准确性和事实性。

① 场景演示

PIG AI 的知识库功能确实非常强大，支持上传外部数据，如本地文件和实时数据，并利用向量搜索来检索最相关的内容以回答用户的问题。这种功能可以大大提高机器人的回答准确度和效率，使其能够更精确地理解和回应用户的提问。

通过上传外部数据，用户可以将各种类型的信息整合到 PIG AI 的知识库中，包括文档、数据库查询结果、实时数据等。然后，PIG AI 使用先进的向量搜索技术来对这些数据进行索引和搜索，以便快速找到与用户查询最相关的内容。

这种功能对于各种场景都非常有用，包括客户服务、技术支持、知识管理等。通过使用 PIG AI 的知识库功能，用户可以轻松构建出功能强大的智能问答系统，为用户提供更快速、更准确的帮助和支持。

• 向量检索

• 标记增强

② 知识库

将数据上传到 PIG AI 知识库后，PIG AI 会自动将你的文档分割成内容片段进行存储，并通过向量搜索来检索最相关的内容来回答用户问题。

例如：

• 你可以将几十页的产品介绍文档导入知识库，当 Bot 使用了这个知识库后，你就可以拥有一个专属产品顾问 Bot。

• 你可以将常关注的资讯网站或在线论文导入知识库，通过知识库的自动更新能力，让 Bot 帮助你收集最新数据。

PIG AI 知识库可以处理和理解来自不同模态（例如文本、图像、PDF、Office 等）的文档信息，使大型模型能够跨越多种输入形式进行学习和推理。

• 1. 深度文档理解：能够从各类复杂格式的非结构化数据中提取真知灼见。

• 2. 基于模板的文本切片：提供多种文本模板，实现智能且可控的文本处理。

• 3. 降低幻觉（hallucination）：通过文本切片过程可视化，支持手动调整，确保答案提供关键引用的快照并支持追根溯源。

• 4. 兼容各类异构数据源：支持丰富的文件类型，包括 Word 文档、PPT、Excel 表格、txt 文件、图片、PDF、影印件、复印件、结构化数据和网页等。

为解决目前 RAG（Retrieval-Augmented Generation）在实施中遇到的问题，如数据库的多路召回能力和数据处理问题，PIG AI 提供了专用的数据库和工具套件。系统支持配置多种重排序策略（如相关性优先、时效性优先、权威性优先等），并允许用户根据业务需求自定义检索参数和排序权重。通过这些灵活的配置选项和优化的检索算法，PIG AI 旨在使 RAG 更易于被更多企业和个人使用，并解锁更多应用场景，同时显著提升检索结果的准确性和相关性。

③ 文档对话引擎

PIG AI 的 Chat2File 功能重新定义了人机文档交互方式，通过创新的多模态对话引擎支持 Office 文档、图片、PDF 等十余种文件格式的智能解析与语义理解。用户只需上传文件，即可开启自然语言对话获得精准的文档洞察。

📄 智能文档解析

• 自动提取文档结构特征与语义信息，支持 Word/Excel/PPT/PDF/图片等格式的深度理解

• 基于注意力机制的关键信息定位，准确识别文档中的核心观点与数据关系

❓ 上下文感知问答

• 支持中英双语自由提问，AI 助手结合文档上下文提供精准解答

• 理解"第3章第2节提到的数据"等指代性提问，实现真正对话式交互

🌐 多语言智能转换

• 文档内容实时翻译支持 20+ 语言互译，保留原文格式与数据完整性

• 跨语言问答能力支持用中文提问英文文档，回答自动转换为用户母语

🔍 可验证知识溯源

• 答案自动关联原文出处，支持点击跳转至文档具体位置

• 提供上下文引用快照，确保每个结论都有据可依，让非结构化数据真正成为可对话的知识资产。

④ PIG AI的创新

PIG AI 在 RAG (检索增强生成) 领域实现了多项创新突破，通过全面重构 Java 技术栈下的 RAG 实现方案，构建了高质量、高性能的企业级知识库解决方案：

数据清洗与预处理创新

PIG AI 开发了专用的数据清洗管道，解决了传统 RAG 系统在处理企业非结构化数据时的痛点：

• 智能噪声过滤：自动识别并移除文档中的页眉页脚、水印、重复内容等干扰信息，提升检索质量

• 语义去重技术：基于向量相似度的文档级和段落级双重去重机制，避免知识库冗余，提高检索效率

• 元数据增强：自动提取并标记文档的关键属性（如时效性、权威性、适用范围等），为后续检索提供多维度筛选条件

• 结构化转换：将非结构化文本智能转换为半结构化格式，保留原文档的层级关系和逻辑结构

这套数据清洗流程可将原始文档的有效信息密度显著提升，显著减少了"垃圾进、垃圾出"的问题，为高质量检索奠定基础。

混合检索与排序算法

PIG AI 突破了单一向量检索的局限性，构建了多路召回、多因素排序的混合检索引擎：

• 多路召回策略：同时结合稠密向量检索、稀疏向量检索和关键词检索，实现高查全率

• 重排序机制：基于相关性、时效性、权威性等多维度因素的二次排序，提升查准率

混合检索技术将传统单一向量检索的有了很大准确率提升，特别是在处理复杂查询和专业领域知识时表现突出。

Java 领域的技术重建

PIG AI 基于 Java 技术栈重构 RAG 技术体系，填补 Java 生态在 AI 应用领域的架构空白：

技术特性：

• 全流程 Java 实现：涵盖数据清洗、向量化计算、混合检索等核心环节，构建完整技术闭环

• 原生技术栈支持：开发者无需跨语言集成，可直接复用现有 Java 工程体系与基础设施

核心优势：

• 企业级工程化能力：提供从文档解析到服务部署的全生命周期管理方案

• 无缝技术整合：与 Spring 生态深度集成，支持声明式 RAG 服务开发

• 生产就绪特性：内置熔断机制、流量控制和企业级监控体系

PIG AI 的 RAG 体系实现了技术突破与商业价值的有机统一，通过工程实践闭环将算法创新转化为可落地的智能服务，为企业构建自主可控的认知智能基座。

业务联动

① 场景演示

将自然语言转换为 API 调用参数或查询数据库的条件；提取文本中的结构化数据。提供基于通用大型模型的实时回调业务函数能力，Function Calling 使得 Chat Completion 模型可以调用外部函数获取信息再针对输出进行格式化。能够方便地扩展任何业务逻辑，使模型更了解业务，更敏捷地构建您的私域大模型。使用函数调用能力，可以满足当前大模型无法解决的部分问题，包括：

• 在进行自然语言交互时，可以通过调用外部工具回答问题（类似于 ChatGPT 插件）

• 将自然语言转换为调用 API 时使用的参数，或者查询数据库时使用的条件

• 从文本中提取结构化数据，实现 AI 表单

② 业务联动

将大模型回调业务系统的功能融入现有业务流程中 是一项关键任务。在这个过程中，首先需要经过现有业务的权限判断、参数校验等业务逻辑判断，以确保调用的合法性和准确性。一旦通过了这些判断，大模型回调功能就会被触发，开始执行相应的智能逻辑。

这种打通大模型和业务系统的壁垒，实际上是在传统应用中引入了更智能的处理方式。通过大模型的回调，业务系统可以获得更精准、更智能的决策支持，从而提升业务处理的效率和准确性。这种智能化的应用场景不仅可以优化现有业务流程，还可以为企业带来更多的竞争优势和创新可能性。

③ 扩展能力

PIG AI 提供了强大的功能调用支持，允许用户自行开发和实现 function calling，从而实现业务联动能力。这意味着用户可以根据自身业务需求，开发定制的功能模块，并通过 PIG AI 提供的方便 API 接口将这些功能集成到应用中。

• 1. 用户可以根据自身需求开发具体的业务逻辑和处理流程，并将其封装为可被 PIG AI 调用的函数或服务。这样可以实现更高度定制化和个性化的应用功能。

• 2. API 接口集成: PIG AI 提供了简单易用的 API 接口，用户可以通过实现 Function Calling，将自定义功能模块集成到 PIG AI 的应用中。这样，用户可以利用 PIG AI 强大的语言理解和处理能力，结合自身的业务逻辑，构建出完整的智能应用。

④ 实际案例

【智能 CRM 系统增强】PIG AI 重构企业客户关系管理范式，通过多模态理解引擎实现非结构化数据的智能解析与业务联动。系统架构包含三大核心价值维度：

• 智能数据中枢

  • 多源异构数据融合：支持截图等各种模态格式的自动解析

  • 深度信息抽取：精准识别客户需求图谱（购买意向、产品偏好、决策权重）

  • 上下文感知：通过对话脉络分析自动标记客户生命周期阶段（潜在/意向/成交）

• 业务流程引擎

  • 自动化线索孵化：实时生成结构化客户档案并触发分配规则引擎

  • 智能路由机制：基于客户画像自动匹配最佳销售顾问

  • 流程闭环：自动生成跟进任务、预约提醒及商机预警

技术架构突破：
采用多模态理解框架（文本+图像联合建模）与函数调用编排引擎，实现从原始数据到业务系统的全链路自动化。通过动态参数绑定技术，确保提取的客户信息直接对接企业现有 CRM 数据库字段，消除系统对接的二次开发成本。

系统通过声明式接口配置实现与企业现有 OA/ERP 系统的无缝对接，将 AI 能力注入现有IT基础设施，降低智能化改造成本。

智能体编排

智能体（Agent）是具备自主决策和执行能力的 AI 实体，通过感知环境、分析决策、执行动作的闭环机制完成特定任务。PIG AI 的智能体编排系统提供可视化流程设计器，支持多智能体协同工作流的构建与优化。

① 核心特征

• 原子化能力封装：将大模型能力封装为可复用的功能单元（LLM Function）

• 可视化流程编排：通过拖拽方式构建多步骤工作流，支持条件分支、并行执行等复杂逻辑

• 自动化批处理：支持批量数据输入和并行任务执行，显著提升处理效率

• 质量校验机制：内置输出质量评估模块，通过二次验证确保结果可靠性

② 适用场景

③ 交互范式

单向任务流：指令输入 → 智能体执行 → 结果输出 的标准化流程

xxxxxxxxxx
8
1
curl -X POST 'https://home.pig4cloud.com:38443/api/admin/aiFlow/execute' \
2
        --header 'Authorization: Bearer f9a38c36-8903-4110-84f6-f72d3de23171' \
3
        --header 'Content-Type: application/json' \
4
        --data-raw '{
5
          "id": "1896399681963388929",
6
          "params": {},
7
          "envs": {}
8
      }'

AI 问数

Chat2BI 能够实现**自然语言与 SQL 的转换，从而极大地提升了工作效率。在 AI 时代，数据库研发人员可以将 Chat2BI 视为必备的利器，它为他们提供了便捷而高效的工作方式。即使是不懂 SQL 的运营或业务人员，也可以轻松地使用 Chat2BI 进行快速的数据查询和报表生成。

Chat2BI 还具有智能化的功能，能够根据上下文自动选中相关的数据表，并生成与业务需求相匹配的 SQL 查询语句。这种智能关联功能使得用户无需深入了解数据库结构，就能够轻松地执行复杂的数据查询操作，极大地降低了使用门槛，提高了工作效率。

MCP 能力

MCP（模型控制协议）是专为 AI 系统设计的标准化通信协议，实现不同 AI 组件间的无缝协作。研究表明，MCP 很可能是构建需要与现实世界交互的代理 AI 系统的关键，其标准化特性被业界喻为 AI 领域的"USB-C 端口"，通过统一接口规范显著降低系统集成复杂度。随着快速增长的生态系统和主要科技公司的支持，MCP 正成为企业级 AI 应用落地的重要推手。

PIG AI 作为 MCP 客户端标准实现者，提供符合 MCP 2.0 规范的客户端 SDK，支持快速接入各类 MCP 兼容服务。

通过 MCP 客户端可实现：

• 统一接入管理：集中管控各类 AI MCP 服务端点

• Server 自适应：自动识别 AI MCP 能力矩阵

• 动态扩展：热插拔式接入新 Agent 无需停机

函数编排

全新的函数编排功能，从模型描述、入参定义、调用增强到结果处理，均可在线设计和编辑，实现大模型驱动的复杂业务流程自动化。

AI 视觉

多模态

PIG AI 提供全面的多模态支持，通过先进的大模型技术实现高质量的内容生成与转换能力。系统支持文本、图像、语音等多种模态的智能转换与协同处理，显著提升内容创作效率。

AI 视频

• 文生视频、图生视频 (Text-to-Video, Image-to-Video): 将文本描述或静态图像转化为流畅高质量视频内容，支持场景尺寸、反向提示词设定，能够自动生成适用于营销、教育和社交媒体的动态视觉内容。

AI 音频

• 文生音频 (Text-to-Audio / 文转语音): 提供拟人化语音合成服务，支持多语种发音人选择、情感语调调节和 SSML 标记控制，可生成广播级质量的语音内容。

• 音频转文 (Audio-to-Text / 语音转文): 实现高精度语音识别转写，具备方言适应、背景音降噪和实时转写能力，支持标点自动生成与专业术语优化。

AI 智绘

• 文生图片、图生图 (Text-to-Image, Image-to-Image): 根据文本描述或参考图片智能生成高分辨率图像，支持多种艺术风格定制、细节参数精确调整和批量生成功能，可快速产出符合商业需求的专业视觉素材。

AI 海报

• 文生海报 (Text-to-Poster): 根据文本描述智能生成专业级营销海报，支持多种商业模板选择、品牌元素融合和自动排版功能，可一键生成符合企业VI规范的海报设计。系统内置丰富的行业模板库，包括促销活动、新品发布、节日营销等场景、并支持自定义元素位置、色彩方案和文字布局、大幅降低设计门槛、提升营销物料制作效率。

AI 思图

• 文生思维导图 (Text-to-MindMap / 文生脑图): 将结构化文本自动转换为可视化思维导图，支持多级节点展开、智能布局优化和多种主题模板选择，助力高效思维整理。

通过统一的 API 接口，开发者可以便捷集成这些多模态能力到现有业务系统中，构建智能化的内容生产流水线。系统采用模块化设计，支持根据业务需求灵活组合不同模态的处理能力。

AI OCR

PIG AI 提供了强大的 OCR（光学字符识别）能力，依托先进的大语言模型技术，支持多种复杂的识别场景，帮助企业和开发者高效处理图像中的文字和表格信息。其核心功能包括：

1. 结构化 JSON 输出

• 所有识别结果均以结构化的 JSON 格式输出。无论是简单的文字识别，还是复杂的表格、段落、标题等，系统都会自动解析并按照逻辑结构化输出。

2. 灵活的内容提取

• 支持从复杂场景中提取特定信息，如发票号码、日期、金额等特定关键字段，并根据业务需求自动调整输出格式。

• 可以通过配置自定义的字段规则，使得输出结果与业务系统无缝对接。

3. 多语言支持与扩展性

• PIG AI OCR 支持多语言文字识别，能够针对国际化业务场景提供多语种识别服务。

• 系统还可以根据不同场景进行扩展，增加自定义字段解析与输出。

4. 业务集成与调用

• OCR 结果通过 JSON 格式直接输出，业务系统可以便捷地解析并调用。

• 可以通过 API 接口调用 OCR 服务，实现自动化处理，提升业务流程的效率。

实际案例

PIG AI 在矿山治理领域的应用展现了其强大的行业适应性。通过整合多模态 OCR 能力与传统机器学习数据分析手段，系统实现了矿山作业的全方位智能监管：

• 车辆合规检测：自动识别矿区内车辆的牌照、运输证明、安全标识等信息，结合历史数据进行多维度合规性判断

• 风险预警评估：分析车辆轨迹、载重、速度等运行数据，结合天气、路况等环境因素，实时生成风险评分和预警建议

• 违规行为识别：通过监控图像识别超载、超速、未按规定路线行驶等违规行为，自动记录并推送至管理系统

该系统将大幅降低矿山安全事故发生率，提高矿区运营效率。相比传统人工巡检，自动化监管可减少 75% 的人力投入，同时提高违规行为发现率 60%。系统利用 PIG AI 的 OCR 技术将非结构化的监控数据转化为可分析的结构化信息，再通过业务联动机制联动预警和处置流程，实现了从监测到处置的闭环管理。

智能提示词

提示词的重要性

提示词工程（Prompt Engineering）是构建高质量 AI 应用的核心要素。精心设计的提示词能够显著提升大模型输出的准确性、相关性和创造性，有效解决模型幻觉问题，同时降低 30%-50% 的无效交互成本。研究表明，优化后的提示词可使任务完成度提升 65%，在复杂业务场景中尤为关键。

实现路径与技术架构

PIG AI 引入了智能提示词优化引擎，该引擎通过多维度分析（包括语义理解、历史交互反馈及业务规则学习）进行实时提示词调优。我们推荐以下五步迭代法来打造高质量的提示词：

1. 明确目标与模型选择：使用 AIStudio 或 Gemini 应用创建新会话，选用推荐模型（如 G2.5P）。

2. 初步构建提示词：基于引导模板（例如："帮我写个 prompt。我希望实现[具体目标]。要求是[明确约束条件]"）构建初始提示词。

3. 测试与评估：将生成的 prompt 投入实际执行会话进行测试，仔细评估输出结果的质量和相关性。

4. 反馈与迭代：返回原提示词构建会话，提供明确的反馈，例如："这是处理结果，存在[具体问题，如：答案不够全面/风格不匹配/偏离主题等]，应如何优化？"

5. 持续优化：根据 AI 生成的优化建议，对提示词进行迭代修改。通常经过 3-5 轮的调整，即可获得满足需求的理想 prompt。

AI 编辑器

PIG AI 编辑器是一款专为内容创作者设计的智能写作工具，它集成了多种 AI 辅助功能，帮助用户高效创作高质量内容。以下是其核心功能特点：

核心功能

1. 智能写作辅助

   • 提供多种写作模式：创作、润色、扩写、缩写等

   • 支持一键生成大纲、摘要和关键点提取

   • 智能补全功能可根据上下文预测并提供下一句建议

2. 多场景模板

   • 内置丰富的专业写作模板：商业报告、学术论文、营销文案等

   • 支持自定义模板创建与分享

   • 针对不同行业提供专业术语库和写作规范

交互体验

如上图所示，PIG AI 编辑器采用直观的分栏式设计，左侧为功能导航区，中央为主编辑区域，右侧为AI辅助面板。用户可以通过简单的下拉菜单选择不同的写作场景和辅助功能，实现"所见即所得"的编辑体验。

编辑器支持多种交互方式：

• 直接在文档中选中文本触发智能助手

• 选中文本后右键调用上下文菜单

• 使用快捷键组合快速访问常用功能

• 通过自然语言指令控制编辑器行为

通过这种设计，PIG AI 编辑器不仅提供了强大的AI辅助功能，还保持了简洁易用的操作界面，让内容创作变得更加高效和愉悦。

规则引擎增强

生成式 AI 因其特性而在各地区受到不同程度的管控，针对这一挑战，我们基于规则引擎平台实现了业务决策与代码解耦的创新方案。PIG AI 的规则引擎通过预定义语义模块承载业务规则，支持动态配置敏感词过滤、IP 地域限制、tokens 流量管控等多维度风控策略，实现毫秒级风险决策响应。系统优势体现在：

1. 强风控能力：不仅满足各地合规要求，更通过可视化策略编排实现审查规则动态调整，支持敏感模式秒级生效

2. 灵活解耦架构：将原本硬编码在业务逻辑中的风控规则抽象为独立可配置的规则节点，业务迭代无需修改核心代码

3. 二开友好设计：提供标准化的规则扩展接口，新模型接入时可快速组合现有规则组件，业务扩展效率提升 70%以上

通过规则热更新机制，运维人员可在不停服的情况下实时调整审查策略，确保 AI 服务始终符合最新监管要求的同时，保持业务连续性。

Java 技术栈

基于 Java 语言 进行系统开发，提供了丰富的模型支持，包括公有模型和私有模型，并且具有方便的扩展性和二次开发性。让我详细解释一下：

1. 丰富的模型支持: PIG AI 提供了多种大模型支持，涵盖了文本、图片视觉、语音识别等模型。这些模型既包括了公有模型，也支持用户上传和使用私有模型，因此可以满足各种不同场景和需求下的系统开发。

2. 方便的扩展性: PIG AI 提供了友好的接口和工具，方便开发人员轻松地扩展系统功能。无论是集成新的预训练模型，还是开发定制的模型和算法，都可以通过 PIG AI 提供的扩展机制来实现。

3. 二次开发支持: PIG AI 提供了灵活的二次开发支持，可以根据具体需求进行定制化开发。开发人员可以基于 PIG AI 提供的模型和工具，快速构建出符合业务需求的系统，并且可以根据实际情况进行调整和优化。

4. 与 Java 的紧密集成: PIG AI 提供了与 Java 紧密集成的功能，这使得 Java 开发者可以更轻松地使用 PIG AI 的功能。通过 PIG AI 提供的 Java SDK 和 API，开发人员可以在 Java 项目中直接调用 PIG AI 的功能，实现各种智能化应用场景。

综上所述，基于 PIG AI 进行系统开发可以让大模型距离 Java 开发者更近一步，为他们提供了丰富的模型支持、方便的扩展性和二次开发支持。这将有助于开发人员快速构建出功能强大、智能化的系统应用。

📋 附录：详细功能清单

功能清单总览

📋 知识库管理：让文档变成智能助手

想象一下，您可以把公司所有的文档——产品手册、操作指南、培训资料——都"喂"给一个AI助手，然后员工和客户就能用自然语言向它提问，立刻得到准确答案。这就是PIG AI知识库的强大之处。

🔄 智能文档处理流程

上传文档 → 自动切片 → 语义理解 → 向量存储 → 智能问答

1. 📁 文档上传：支持上传各种格式的文件

2. ✂️ 智能切片：AI自动将长文档分割成有意义的片段

3. 🧠 语义理解：理解每个片段的含义，而不仅仅是文字

4. 💾 向量存储：将理解的内容存储为可搜索的格式

5. ❓ 智能问答：根据问题找到最相关的内容回答

📊 支持的文档类型

🎯 实际应用示例

企业产品顾问机器人

• 上传：产品手册、技术规格、常见问题解答

• 效果：客户询问"这个产品有什么功能？"立即得到专业回答

员工培训助手

• 上传：公司制度、操作流程、培训视频文字稿

• 效果：新员工问"请假流程是什么？"即时获得准确指导

技术支持系统

• 上传：故障排除手册、安装指南、升级说明

• 效果：用户遇到问题时，快速得到解决方案

📸 功能界面展示

知识库文档管理界面

智能问答效果展示

🔧 高级配置功能

为了让知识库更精准，PIG AI提供了专业的优化工具：

• 📝 切片预览与编辑：可以查看和修改AI如何理解文档内容

• ⚖️ 权重调整：重要文档可以设置更高优先级

• 🔄 自动更新：网页内容可以定期自动更新

• 📊 效果分析：查看哪些问题回答得好，哪些需要改进

知识库配置界面

检索效果优化界面

💬 Chat2File：与文档直接对话

这是一个革命性的功能：您不需要先建立知识库，直接上传文档就能开始对话！

🚀 一键开启文档对话

传统方式：下载文档 → 打开阅读 → 手动查找 → 理解内容 Chat2File方式：上传文档 → 直接提问 → 立即得到答案

💡 智能对话能力

📍 精准定位

• "第3章讲了什么内容？" → AI自动定位到第3章并总结

• "表格中的数据是什么意思？" → AI解释具体表格含义

🌍 多语言支持

• 上传英文PDF，用中文提问，AI用中文回答

• 支持20+种语言的文档处理和问答

🔍 来源追溯

• 每个答案都会标明来自文档的哪一页、哪一段

• 可以点击查看原文，确保信息准确性

📋 实际使用场景

法务审查

• 上传合同文件，问"这份合同的关键条款有哪些？"

• AI会提取出重要条款并标明具体位置

学术研究

• 上传研究论文，问"这篇论文的主要结论是什么？"

• AI总结核心观点和数据支撑

财务分析

• 上传财务报表，问"今年的盈利情况如何？"

• AI分析数据并给出通俗易懂的解释

Chat2File文档对话界面展示

🏆 PIG AI：企业AI转型的最佳伙伴

🎯 核心价值总结

在AI时代，PIG AI不仅仅是一个技术平台，更是企业数字化转型的智能引擎。我们用简单易懂的方式，为企业提供强大的AI能力。

💼 为企业带来的直接价值

📈 效率提升

• 客服响应速度提升80%，24小时不间断服务

• 文档查询时间从数小时缩短至秒级

• 数据分析效率提升300%，用自然语言即可获得报表

💰 成本节约

• 减少重复性人工工作，节省人力成本30-50%

• 无需招聘AI专家团队，现有IT人员即可操作

• 避免大额技术投资，快速获得企业级AI能力

🚀 竞争优势

• 快速响应市场变化，敏捷调整业务策略

• 提升客户满意度，增强品牌竞争力

• 数据驱动决策，降低业务风险

🌟 为什么选择PIG AI？

🎪 适用行业与场景

🏭 制造业

• 智能客服：产品咨询、售后服务

• 知识库：技术文档、操作手册智能问答

• 质量管控：AI视觉检测、数据分析

🏥 医疗健康

• 患者服务：症状咨询、就医指导

• 医学知识库：病例分析、诊疗建议辅助

• 数据分析：医疗数据挖掘、趋势分析

🏦 金融服务

• 智能客服：业务咨询、产品推荐

• 风险控制：实时数据分析、风险预警

• 合规管理：政策解读、合规检查

🎓 教育培训

• 智能答疑：学习问题解答、知识点讲解

• 个性化学习：根据学习情况定制内容

• 教务管理：课程安排、成绩分析

🛒 电商零售

• 购物助手：商品推荐、购买咨询

• 库存管理：销售预测、补货建议

• 客户分析：用户画像、营销策略

🎉 立即开始您的AI之旅

🔗 体验地址： http://home.pig4cloud.com:38083

📞 联系我们

• 技术咨询：了解如何将PIG AI接入您的业务场景

• 商务合作：获取专属的企业级解决方案

• 培训支持：为您的团队提供专业的AI应用培训

🚀 三步快速上手

1. 免费试用 → 注册账号，体验核心功能

2. 场景测试 → 上传您的业务文档，测试实际效果

3. 正式部署 → 配置企业专属的AI助手

让AI成为您企业的智能助手，而不是技术负担。PIG AI，让每个企业都能轻松拥抱AI时代！

🏢 关于佩格科技

佩格科技专注于企业级AI解决方案，致力于用最简单的方式为企业提供最强大的AI能力。我们相信，AI不应该是少数技术精英的专利，而应该成为每个企业都能使用的普惠工具。

© 2025 佩格科技 版权所有

💻 系统配置要求

选择合适的配置就像选择合适的办公场所——不同规模的业务需要不同规模的"空间"。PIG AI 提供了灵活的部署方案，从小试牛刀到企业级应用，总有一款适合您。

🏢 推荐配置方案

🥉 入门体验版（小团队试用）

适用场景：10人以下小团队，轻度使用

• CPU要求：4核心处理器

• 内存要求：8GB RAM

• 存储空间：100GB硬盘

• 网络要求：稳定网络连接

• 预计成本：1-3万元硬件投入

能够支持：

• ✅ 基础聊天对话

• ✅ 小型文档知识库（<1000个文档）

• ✅ 简单的OCR识别

• ⚠️ 并发用户：5-10人

🥈 标准商用版（中型企业）

适用场景：50-200人企业，日常办公使用

• CPU要求：8核心高性能处理器

• 内存要求：32GB RAM

• 存储空间：500GB SSD固态硬盘

• GPU推荐：16GB显存（可选，提升响应速度）

• 预计成本：10-20万元硬件投入

能够支持：

• ✅ 全功能AI对话

• ✅ 大型知识库（<10000个文档）

• ✅ 多模态功能（图片、语音）

• ✅ 业务系统集成

• ⚠️ 并发用户：50-100人

🥇 企业旗舰版（大型企业）

适用场景：500+人大型企业，高并发使用

• CPU要求：16核心以上服务器处理器

• 内存要求：128GB+ RAM

• 存储空间：2TB+ 高速SSD

• GPU要求：双卡80GB显存（如A100/H100）

• 预计成本：50-100万元硬件投入

能够支持：

• ✅ 所有功能全开

• ✅ 超大型知识库（无限制）

• ✅ 私有化模型部署

• ✅ 高并发访问支持

• ⚠️ 并发用户：500+人

系统配置参考图

🤖 关于私有化AI模型

什么是私有化模型？ 简单来说，就是把AI"大脑"安装在您自己的服务器上，而不是用云端的服务。

💡 私有化的好处

• 🔒 数据安全：敏感信息不离开公司内网

• ⚡ 响应更快：无需网络传输，毫秒级响应

• 💰 成本可控：一次投入，长期使用，无按量收费

• 🛠️ 定制灵活：可根据企业需求微调模型

⚠️ 硬件要求说明

GPU显存要求：

• 基础对话模型：8GB显存即可满足基本需求

• 标准商用模型：16-32GB显存，平衡性能与成本

• 企业级大模型：80GB+显存，提供最强性能

为什么需要GPU？ 想象CPU是一个非常聪明但只有一双手的工人，而GPU则是一群协调工作的团队。AI计算需要同时处理大量数据，GPU的并行计算能力能显著提升响应速度。

双GPU服务器配置示例：2×A6000（48GB×2）

🚀 部署方案推荐

☁️ 云端托管（推荐新手）

优势：

• 零硬件投入，即开即用

• 专业运维团队维护

• 弹性扩容，按需付费

适合：初次尝试AI应用的企业

🏢 本地部署（推荐大企业）

优势：

• 数据完全可控

• 响应速度更快

• 长期成本更低

适合：有数据安全要求的大型企业

🌐 混合部署（最佳平衡）

优势：

• 敏感数据本地处理

• 通用功能云端调用

• 成本与性能平衡

适合：大多数中型企业