目前个人搞的Java版本的RAG智能文档聊天功能已经初见成果。它基于Langchain4j，通过阿里百炼API-KEY进行大模型调用。最初的想法是解析PDF快速实现一个文档搜索功能，先后通过Python和Java去实现。项目仍然基于之前的boonya-game-lab。

核心诉求

• 计算机系统原理PDF：快速实现概念等原书检索
• 分析个人简历PDF：了解自身优势，总结不足

实现步骤

添加Langchain4j pom依赖

梳理RAG搜索流程：上传->拆分（切片）->索引->RAG聊天知识库检索

注意事项

需要解决PDF文档切片乱码问题

需要处理文件promp提示词加强角色带入

单一职责设计：提示词、文档处理、记忆功能、RAG知识库问答

开源项目介绍

Langchain4J示例:https://github.com/langchain4j/langchain4j-examples

我的开源boonya-game-lab: https://github.com/boonyachengdu/boonya-game-lab/tree/master

我这边会持续推进AI智能体建设，也欢迎大家star。

项目模块和结构：

切片效果：

登录与权限控制：

文档上传与知识库自动切片：

基于简历的RAG文档检索：

mcp测试管理：