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wwyz<gjq@code1024.net>
docs: 重写README.md并清理项目

AI Scheduler API

AI调度服务,负责处理文档的AI任务调度和执行,包括文档转换、摘要生成、标签提取、向量化等功能。

🚀 主要功能

  • 任务调度: 自动领取和执行AI任务
  • 文档转换: 支持Word、PDF等格式转Markdown
  • 智能摘要: 基于AI的文档内容摘要生成
  • 标签提取: 自动提取文档关键标签
  • 向量化: 文档内容向量化处理
  • 搜索集成: 与搜索服务的API集成

📁 项目结构

ai-scheduler-api/ ├── src/main/java/cn/l8ai/backend/ │ ├── application/ # 应用层 │ │ ├── service/ # 业务服务 │ │ └── controller/ # REST控制器 │ ├── domain/ # 领域层 │ │ ├── entity/ # 实体类 │ │ └── repository/ # 仓储接口 │ ├── infrastructure/ # 基础设施层 │ │ ├── config/ # 配置类 │ │ └── client/ # 外部客户端 │ └── schedule/ # 定时任务 ├── src/main/resources/ │ ├── application.yml # 配置文件 │ └── mapper/ # MyBatis映射文件 ├── doc/ # 文档目录 │ ├── api/ # API文档 │ ├── sql/ # SQL脚本 │ └── schema/ # 数据结构 ├── build.sh # 构建脚本 ├── start.sh # 启动脚本 └── Dockerfile # Docker构建文件

🚀 快速开始

环境要求

  • JDK 17+
  • Maven 3.6+
  • MySQL 8.0+
  • Ollama (用于AI模型推理)

安装依赖

mvn clean install

配置文件

修改 src/main/resources/application.yml 中的配置:

  • 数据库连接信息
  • Ollama服务地址
  • 文件存储路径

启动服务

# 方式1: Maven启动 mvn spring-boot:run # 方式2: 脚本启动 ./start.sh # 方式3: Docker启动 docker build -t ai-scheduler-api . docker run -p 8081:8081 ai-scheduler-api

🔧 主要配置

application.yml 配置项

server: port: 8081 spring: datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/zheyin username: root password: your_password # Ollama配置 ollama: base-url: http://localhost:11434 model: qwen2.5:7b # 文件存储配置 file: upload-path: /ai-file temp-path: /tmp

📚 API文档

服务启动后可访问Swagger文档:

🔄 任务调度

系统包含以下定时任务:

  • ClaimTaskScheduleJob: 每10秒领取待处理任务
  • DocToMarkDownTaskScheduleJob: 文档转Markdown任务
  • TxtSummaryTaskScheduleJob: 文本摘要任务
  • DocExtractTagsTaskScheduleJob: 标签提取任务
  • DocVectorizationTaskScheduleJob: 文档向量化任务

🐳 Docker部署

# 构建镜像 docker build -t ai-scheduler-api . # 运行容器 docker run -d \ --name ai-scheduler-api \ -p 8081:8081 \ -v /ai-file:/ai-file \ ai-scheduler-api

📝 开发说明

  • 基于Spring Boot 2.7+
  • 使用MyBatis-Plus进行数据访问
  • 集成Swagger3进行API文档生成
  • 支持定时任务调度
  • 集成Ollama进行AI推理