SparkX是一个基于Springboot3、PgSQL和Vue3开发的知识库问答系统，它利用大语言模型和RAG技术，提供开箱即用的解决方案。该系统支持多种模型选择，采用Langchain4j框架，并统一接口便于扩展，同时支持OpenAI标准接口，方便接入各种大模型。SparkX还具备RAG索引增强技术，有效提升知识精度，通过可视化流程编排引擎实现灵活编排，提供单页面和弹层嵌入方式，方便快速集成到第三方业务系统。此外，SparkX支持自定义插件，增强AI交互的准确性和专业性。

💡 **模型任选：** SparkX 采用 Langchain4j 框架，能够灵活接入市面上各种大语言模型。它通过统一的接口设计，方便用户扩展和更换模型。同时，SparkX 兼容 OpenAI 标准接口，支持接入主流大模型，包括官方服务和自建模型。

📚 **RAG 索引增强技术：** SparkX 采用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）索引增强技术，有效提升大模型的知识精度，减少“幻觉”现象。该技术特别适用于私有数据问答场景，增强了系统的实用性。

⚙️ **灵活编排：** SparkX 集成了 AntvX6 可视化流程编排引擎，用户可以根据需求灵活扩展应用。通过协同多个 Agent，系统可以更好地完成用户的咨询任务，提升用户体验。

🚀 **嵌入简单：** SparkX 支持单页面和弹层嵌入两种部署方式，方便用户快速将 AI 知识库问答系统集成到现有的业务系统中，无需对现有系统进行过多修改即可提升服务能力。

🔌 **插件无限扩展：** SparkX 支持自定义插件，允许用户将自有 API 与 AI 交互，从而提高回复的准确性和专业性。通过强大的 MCP（Micro Component Platform），系统可以无限制地扩展 AI 的能力。

🚀SparkX 是采用 Springboot3 + PgSQL + Vue3 开发的，采用大语言模型 和 RAG 的知识库问答系统。开箱即用、模型任选、灵活编排，支持快速嵌入到第三方业务系统。

软件特点

模型任选：采用 langchain4j 框架，灵活的接入市面上常见的框架。且接口统一，便于扩展。同时引入了 OpenAI 标准接口，几乎可以接入任何主流的大模型，不限于官方服务，同时也能支持自建模型。

RAG 索引增强技术：采用 RAG 索引增强技术，有效的消除大模型的幻觉，同时增强大模型的知识精度，对私有的数据问答尤为有效。

灵活编排：采用 AntvX6 可视化流程编排引擎，灵活的扩展应用的实用性。可以让多个 Agent 协同工作，更好的完成用户的咨询。

嵌入简单：系统支持 2 种部署方式，单页面 和 弹层嵌入 方式，可以瞬间提升被嵌入系统的服务能力，让被嵌入系统无需任何修改，就可以轻松接入 AI。

插件无限扩展：系统支持自定义插件，可以让自有 api 灵活的与 AI 交互，从而提供回复的准确性和专业性，另外通过强大的MCP可以无限制扩展 AI 的能力。

技术架构

语言： Java17 + JavaScript + Node.js
框架工具：Springboot3 + Langchain4j + Vue.js + ElementUI PLUS + NPM + Maven
数据库：PgSQL (vector 扩展) + MapDB
开发工具：IntelliJ IDEA + WebStorm + Navicat

本地开发建议版本Java17、Node.js v22.17.0 、NPM 10.9.2 、PgSQL 15、Navicat Premium Lite 17未提及的，可以使用任意版本或者项目中已经约定了版本。

开源地址

gitee.com/shop-sparke…

快速开始

1、下载源码

git clone https://gitee.com/shop-sparker/spark-x.git

2、进入 docker 目录安装

cd spark-x/dockerdocker compose up -d

3、访问

http://localhost:8189

账号 admin
密码 admin

使用手册

x.sparkshop.cn/

UI 概览