项目架构

BladeX大约 10 分钟frameworkintro

一、BladeX AI 项目架构

项目概述

BladeX AI 是一个基于Java生态的企业级AI应用平台，提供了大模型接入、智能体工作流、知识库管理、RAG检索等完整的AI解决方案。该平台支持多种大模型提供商，具有良好的扩展性和可定制性，是企业构建AI应用的理想选择。

架构说明

BladeX AI平台底层基于BladeX架构体系(开源版本)开发，运行方式两者基本一致，在此之前推荐先查阅框架相关资料。若购买了BladeX企业版，支持无缝升级至企业版底层架构。

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运行环境要求

Java: 17
NodeJs: 18
Maven: 3.8+
MySql: 5.7+
Redis: 5.0+
向量数据库: Milvus / PgVector / Redis Stack
大模型: OpenAI GPT / Claude / DeepSeek / 国产大模型等

Java17与NodeJs18的说明

由于采用Java17，Java 模块化系统（Java Module System）的安全限制导致的针对反射等场景有可能会出现如下错误:
- Cause: java.lang.reflect.InaccessibleObjectException: Unable to make field protected java.lang.reflect.InvocationHandler java.lang.reflect.Proxy.h accessible: module java.base does not "opens java.lang.reflect" to unnamed module @223aa2f7
- 解决方案：在启动参数中添加--add-opens java.base/java.lang=ALL-UNNAMED --add-opens java.base/java.lang.reflect=ALL-UNNAMED
  - 如：java --add-opens java.base/java.lang=ALL-UNNAMED -jar your-application.jar
由于采用NodeJs18，OpenSSL3.0对算法和秘钥大小增加了更为严格的限制，可能会导致安装失败或打包失败出现如下错误：
- Error: error:0308010C:digital envelope routines::unsupported
- 解决方案：在ide的终端执行如下命令
  - Linux & Mac OS：export NODE_OPTIONS=--openssl-legacy-provider
  - Windows：set NODE_OPTIONS=--openssl-legacy-provider

项目目录结构

BladeX-AI
├── modules -- 核心业务模块
│   ├── config -- 系统配置模块
│   │   └── DataConfiguration.java -- 数据源配置
│   └── aigc -- AI生成内容核心模块
│       ├── api -- API接口层
│       │   ├── endpoint -- RESTful API端点
│       │   │   ├── ChatEndpoint.java -- 大模型对话API
│       │   │   ├── ModelEndpoint.java -- 模型管理API
│       │   │   ├── FlowEndpoint.java -- 工作流API
│       │   │   ├── RagEndpoint.java -- RAG检索API
│       │   │   └── McpEndpoint.java -- MCP工具API
│       │   ├── auth -- API认证授权
│       │   └── exception -- API异常处理
│       ├── llm -- 大语言模型模块
│       │   ├── engine -- LLM引擎核心
│       │   │   ├── provider -- 模型提供商适配
│       │   │   │   ├── openai -- OpenAI模型适配
│       │   │   │   ├── anthropic -- Claude模型适配
│       │   │   │   ├── deepseek -- DeepSeek模型适配
│       │   │   │   ├── ollama -- Ollama本地模型适配
│       │   │   │   ├── volcengine -- 火山引擎适配
│       │   │   │   └── siliconflow -- 硅流适配
│       │   │   ├── service -- LLM服务接口
│       │   │   ├── model -- 数据模型定义
│       │   │   ├── config -- 模型配置管理
│       │   │   └── process -- 消息处理流程
│       │   └── business -- LLM业务逻辑
│       │       ├── controller -- 控制器
│       │       ├── service -- 业务服务
│       │       ├── mapper -- 数据访问层
│       │       ├── pojo -- 业务对象
│       │       ├── wrapper -- 包装器
│       │       └── cache -- 缓存管理
│       ├── flow -- 智能体工作流模块
│       │   ├── engine -- 工作流引擎核心
│       │   │   ├── provider -- 工作流执行提供者
│       │   │   │   ├── node -- 节点执行器实现
│       │   │   │   │   ├── StartNodeExecutor.java -- 开始节点
│       │   │   │   │   ├── EndNodeExecutor.java -- 结束节点
│       │   │   │   │   ├── LLMNodeExecutor.java -- LLM对话节点
│       │   │   │   │   ├── RagNodeExecutor.java -- RAG检索节点
│       │   │   │   │   ├── SwitchNodeExecutor.java -- 条件分支节点
│       │   │   │   │   ├── HttpNodeExecutor.java -- HTTP请求节点
│       │   │   │   │   ├── DbNodeExecutor.java -- 数据库节点
│       │   │   │   │   ├── CodeNodeExecutor.java -- 代码执行节点
│       │   │   │   │   ├── TextNodeExecutor.java -- 文本处理节点
│       │   │   │   │   ├── UpdateVarNodeExecutor.java -- 变量更新节点
│       │   │   │   │   ├── QuestionNodeExecutor.java -- 问题分类节点
│       │   │   │   │   ├── ExtractNodeExecutor.java -- 信息提取节点
│       │   │   │   │   ├── OptimizeNodeExecutor.java -- 内容优化节点
│       │   │   │   │   ├── McpNodeExecutor.java -- MCP工具节点
│       │   │   │   │   └── NoticeNodeExecutor.java -- 通知节点
│       │   │   │   ├── model -- 工作流模型
│       │   │   │   ├── BladeFlowExecutor.java -- 工作流执行器
│       │   │   │   └── NodeExecutorFactory.java -- 节点执行器工厂
│       │   │   ├── context -- 执行上下文
│       │   │   ├── tool -- 工具类
│       │   │   ├── config -- 配置管理
│       │   │   ├── enums -- 枚举定义
│       │   │   ├── constant -- 常量定义
│       │   │   └── exception -- 异常处理
│       │   └── business -- 工作流业务逻辑
│       ├── rag -- 检索增强生成模块
│       │   ├── engine -- RAG引擎核心
│       │   │   ├── provider -- RAG提供者
│       │   │   ├── service -- RAG服务接口
│       │   │   ├── process -- 检索处理流程
│       │   │   ├── config -- RAG配置
│       │   │   ├── constant -- 常量定义
│       │   │   └── exception -- 异常处理
│       │   └── business -- RAG业务逻辑
│       ├── kb -- 知识库管理模块
│       │   ├── engine -- 知识库引擎核心
│       │   │   ├── handler -- 文档处理器
│       │   │   ├── segment -- 文档分割引擎
│       │   │   ├── service -- 知识库服务
│       │   │   ├── tool -- 工具类
│       │   │   ├── support -- 支持组件
│       │   │   ├── progress -- 处理进度管理
│       │   │   ├── config -- 配置管理
│       │   │   ├── constant -- 常量定义
│       │   │   └── exception -- 异常处理
│       │   └── business -- 知识库业务逻辑
│       └── tool -- AI工具模块
│           ├── engine -- 工具引擎核心
│           └── business -- 工具业务逻辑
└── resources -- 资源文件
    ├── application.yml -- 应用配置
    ├── sql -- SQL脚本
    └── static -- 静态资源

项目技术栈说明

基础框架

Java版本: Java 17
核心框架: Spring Boot 3.x
平台框架: BladeX 4.x
构建工具: Maven 3.x

AI能力集成

大模型接入:
- OpenAI GPT-3.5/GPT-4
- Anthropic Claude
- DeepSeek系列模型
- 火山引擎大模型
- 硅流AI平台
- Ollama本地模型
向量数据库:
- Milvus 2.x
- Qdrant
- ElasticSearch
嵌入模型:
- OpenAI Embeddings
- 本地嵌入模型

数据存储与处理

关系型数据库:
- MySQL 5.7+
缓存:
- Redis 5.0+
文档处理:
- Apache POI (Office文档)
- PDFBox (PDF文档)
- Apache Tika (多格式文档)
ORM框架:
- MyBatis-Plus

工作流引擎

执行引擎:
- Spring Boot异步执行
- 节点化架构设计
脚本引擎:
- JavaScript (Nashorn)
- Aviator表达式引擎

容器化与部署

容器化:
- Docker
部署脚本:
- Shell脚本

二、核心模块架构

架构设计理念

BladeX AI采用分层模块化架构，每个模块都有清晰的职责边界和统一的接口规范。引擎层提供核心能力，业务层实现具体功能，API层对外提供服务。

API接口层 (aigc/api)

接口说明

API接口层提供统一的RESTful API服务，支持多种认证方式，提供完整的API文档和异常处理机制。

endpoint: RESTful API端点实现
- ChatEndpoint: 大模型对话API，支持流式和同步对话
- ModelEndpoint: 模型管理API，支持模型配置和状态管理
- FlowEndpoint: 工作流API，支持工作流执行和管理
- RagEndpoint: RAG检索API，支持知识库检索和问答
- McpEndpoint: MCP工具API，支持外部工具调用
auth: API认证授权机制
exception: 统一异常处理

大语言模型模块 (aigc/llm)

LLM模块功能

大语言模型模块是AI平台的核心，提供多模型适配、统一调用接口、消息处理等功能。支持主流的大模型提供商，具有良好的扩展性。

引擎核心 (llm/engine)

provider: 模型提供商适配器
- openai: OpenAI GPT系列模型适配
- anthropic: Anthropic Claude系列模型适配
- deepseek: DeepSeek系列模型适配
- ollama: Ollama本地模型适配
- volcengine: 火山引擎模型适配
- siliconflow: 硅流AI平台适配
service: LLM服务接口定义
model: 数据模型和请求响应对象
config: 模型配置管理
process: 消息处理流程

业务逻辑 (llm/business)

controller: 控制器层，处理HTTP请求
service: 业务服务层，实现业务逻辑
mapper: 数据访问层，数据库操作
pojo: 业务对象定义
wrapper: 包装器，数据转换
cache: 缓存管理

智能体工作流模块 (aigc/flow)

Flow模块功能

工作流模块提供可视化的智能体构建能力，通过节点化架构实现复杂AI应用的编排。支持14种核心节点类型，可以灵活组合构建各种AI应用场景。

引擎核心 (flow/engine)

provider: 工作流执行提供者
- BladeFlowExecutor: 工作流执行器，支持异步执行
- NodeExecutorFactory: 节点执行器工厂，管理所有节点类型
- node: 节点执行器实现，包含15种节点类型
context: 执行上下文管理
tool: 工具类和辅助功能
config: 配置管理
enums: 枚举定义
constant: 常量定义
exception: 异常处理