安安资源网 一款基于 SpringAI 和 AIGC 的问答系统， 采用 RAG 架构，可以和基于 Spring 体系的业务系统进行无缝集成
| 一款基于 SpringAI 和 AIGC 的问答系统， 采用 RAG 架构，可以和基于 Spring 体系的业务系统进行无缝集成。 1.主要依赖[td]
2.准备工作2.1 选择一个大模型 MindMark 已经测试了 Gitee 和 Zhipu 的大模型。
[td]
把获得的 api-key 配置到 mindmark-llm-connector/src/main/resources/application.yml 中，SpringAI 支持同时配置多个模型。
2.2 ElasticSearch 安装配置 拉取 Docker 镜像：
复制代码 启动容器：
复制代码 请注意：以上启动方式禁用了 SSL ，这是为了本地开发方便，对于生产系统，请启用 SSL 。
观察启动日志
复制代码 打开浏览器，测试 ElasticSearch 是否正常运行：
http://192.168.0.105:9200/
安装 Kibana 图形界面并连接 ElasticSearch
复制代码 观察启动日志
复制代码 打开浏览器，测试 Kibana 是否正常运行： http://192.168.0.105:5601/
其它安装配置方式请参考 ElasticSearch 官方文档： https://hub.docker.com/_/elasticsearch/
2.3 MariaDB 安装配置 省略 MariaDB 安装配置过程， MySQL 也可以。
在你的 MariaDB 中创建一个数据库，名称为 mind-mark ，然后把此项目下的 /docs/mind_mark.sql 导入进去，这些是 MindMark 自己使用的表。
检查一下初始数据，mind_mark_rbac_user 和 mind_mark_user_index 这两张表中应该分别有一行初始数据。
PDM 模型如下：
备注：在启动和运行时，如果看到异常信息可以无视，因为日志级别配置成了 TRACE ，只要能够正常访问即可。
4.测试效果4.1 准备数据 MindMark 能够监控两种类型的数据：
4.1.1 让 MindMark 监控指定的数据库表 你可以指定 MindMark 监控其它数据库中的表， MindMark 会把你指定的表中的所有数据全部向量化，并存储到 ElasticSearch 中，处理过程会分页处理。
注意：在 MindMark 当前的实现中，被监控的表必须带有自增主键，否则 MindMark 无法把表中的数据进行向量化，因为不能记录已经处理了哪些数据行，在后续的版本中再考虑改进。你需要按照自己的情况，指定 MindMark 去监控哪个库中的哪张表，如果不提供这些配置， MindMark 不会监控任何数据库。
4.1.2 让 MindMark 监控文件 你可以通过 MindMark 的文件上传接口上传一些文件， MindMark 会把这些文件全部向量化，并存储到 ElasticSearch 中。目前支持的文件格式有：pdf/txt/markdown/doc/docx/ppt/pptx/xls/xlsx/json 。
4.2 测试接口MindMark 对应的前端项目（附件中包含前端源码） 也可以使用 Postman 来测试接口。 直接用 Chrome 浏览器也可以测试。
5.系统架构 |
3. 启动项目
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