📌 一句话摘要
基于 Spring AI Alibaba Graph,DeepResearch 系统实现了 AI 驱动的自动化信息搜集、分析与结构化报告生成,并详细阐述了其架构与 RAG、多 Agent、报告等核心功能。
📝 详细摘要
文章详细介绍了基于 Spring AI Alibaba Graph 构建的 Java 版 DeepResearch 系统,该系统旨在实现从信息搜集、分析到结构化报告生成的全自动化流程。文章首先概述了系统的推理链路、Java 技术栈、Spring 生态集成、可观测性及可溯源输出等核心能力。随后,深入剖析了由 11 个节点组成(如协调、重写、背景调查、规划、研究、编码、报告等)的整体架构,并详细阐述了 RAG(检索增强生成)功能,包括其多源数据检索、混合检索策略、RRF 融合算法以及多种数据摄取和向量存储配置。此外,文章还介绍了通用搜索工具、MCP(模型上下文协议)集成、动态报告生成与导出(支持 Markdown、PDF、HTML)以及连续对话能力的实现机制。最后,提供了详细的 Docker 部署和本地开发启动指南,展现了系统的实用性和可操作性,为构建企业级 AI 应用提供了有价值的参考。
💡 主要观点
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DeepResearch 系统通过多 Agent 协作实现全自动信息搜集与报告生成。
系统设计了 11 个核心节点,如规划、研究、编码、报告等,通过协调器调度,实现从用户提问到结构化报告输出的端到端自动化流程,显著提升研究效率。
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混合 RAG 功能支持多源数据检索与智能融合,提升信息准确性。
集成了 API、Elasticsearch、用户文件等多源检索,并采用倒数排序融合(RRF)算法对结果进行智能重排序,为 LLM 提供更全面、准确的上下文信息。
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系统提供动态报告生成、多种导出格式及连续对话能力,增强用户体验。
研究成果可动态生成 Markdown/PDF/HTML 报告,并支持会话上下文管理,确保多轮交互的连贯性,极大方便用户查阅、归档和分享。
💬 文章金句
- 我们基于 SpringAI Alibaba Graph 构建了一套 Java 版本的 DeepResearch 系统,实现了从信息搜集、分析到结构化报告生成的全自动流程。
- spring-ai-alibaba-deepresearch 项目集成的 RAG 功能,并非依赖单一的检索方式,而是通过策略模式,灵活地从多种异构数据源中检索信息,并将检索结果进行智能融合与重排序。
- 其混合检索的能力,特别是结合了 RRF 算法的多路召回融合机制,能够有效整合来自不同数据源的信息,显著提升信息检索的全面性和准确性,为构建企业级、高可用的 RAG 应用提供了坚实的基础。
- DeepResearch 支持用户集成额外的 MCP(Model Context Protocol)服务,以增强研究者节点(ResearcherNode)和代码节点(CoderNode)的处理能力。
- 该功能确保在同一个用户会话中,用户之前的问题以及工作流上几次运行输出的报告,能够作为历史上下文信息,被有效地注入到本次工作流的特定节点。
📊 文章信息
AI 评分:93
精选文章:是
来源:阿里云开发者
作者:阿里云开发者
分类:人工智能
语言:中文
阅读时间:32 分钟
字数:7967
标签:
AI工作流, RAG, 多Agent协作, 自动化研究, 报告生成