PIG AI新版来袭:一站式Java AI解决方案,六大能力全面升级!
作者：微信文章PIG AI 是一款完全基于Java 语言构建的大语言模型（LLM）应用开发平台，内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数十个厂商模型的支持、高质量的 RAG 引擎以及灵活的 Agent 框架，并提供了一套易用的界面和 API。这使得开发者可以节省大量重复造轮子的时间，适用于多种企业级商业场景，如企业智能客服、企业智能文档、专家顾问助理、业务联动等。
2025.4月份更新说明
1. Chat2BI — 自然语言数据分析
Chat2BI 是我们原有 Chat2SQL 功能的重大升级，不仅保留了自然语言转 SQL 的能力，更进一步实现了从数据到可视化的全流程智能化。相比于仅输出表格数据的 Chat2SQL，Chat2BI 能够自动分析数据特征，生成直观的图表可视化，真正实现从"查询"到"分析"的飞跃。
主要特性：
• 自然语言转 SQL 查询（继承自 Chat2SQL）
• 智能数据表关联与上下文理解
• 自动数据可视化：根据数据特征智能选择柱状图、折线图、饼图等合适图表
2. Chat2MCP — 模型控制协议标准实现
业界普遍认为，MCP 是构建与现实世界交互的代理 AI 系统的关键基础设施，其标准化特性被喻为 AI 领域的"USB-C 端口"，显著降低了复杂 AI 系统的集成难度。PIG AI 平台全面实现了 MCP（模型控制协议）标准,并提供了全套客户端与服务端实现，还优化了跨模型、跨工具的协同能力。
3. Chat2File — 多模态文档智能
PIG AI 的 Chat2File 功能重新定义了人机文档交互方式，通过创新的多模态对话引擎支持 Office 文档等十余种文件格式的智能解析与语义理解。用户只需上传文件，即可开启自然语言对话获得精准的文档洞察。
主要特性：
• 支持十余种文件格式的智能解析
• 自然语言问答交互
4. AI 海报 — 智能设计与营销
PIG AI 平台内置10+ 主流设计风格，支持 AI 文本自动排版生成对应运营海报，更方便自媒体运营。通过智能分析文本内容，自动选择合适的排版布局、字体搭配和视觉元素，一键生成专业级营销海报。
主要特性：
• 多样化设计风格：包含极简、科技、复古、时尚等10+主流设计风格
• 智能文本排版：自动分析文本结构，优化标题、正文布局
• 品牌元素融合：支持添加关注二维码、助力营销裂变
5. ONNX模型 — 高效本地部署
PIG AI 平台新版全面支持 ONNX（Open Neural Network Exchange）模型，为企业级 AI 应用提供更高效、更经济的部署选择。通过内置 ONNX 运行时，系统能够在本地高效执行各类 AI 模型，显著降低API 调用成本和延迟。
主要特性：
• 内置向量模型：Chat2File 等高频场景默认调用内置 ONNX 向量模型
• 降低使用门槛：零配置即可使用，降低技术团队部署复杂度
• 成本优化：减少对 API 的依赖，显著降低延迟、tokens 消耗和运营成本
• 隐私保护：敏感数据本地处理，避免数据出境风险
6. AI 随航 — 智能上下文助手
PIG AI 平台的 AI 随航通过深度语义理解技术，自动分析用户当前的操作上下文和对话内容，智能匹配最相关的知识库、数据集和功能模块，无需用户手动筛选和切换。
主要特性：
• 自动资源匹配：根据语义相关度，推荐最匹配的知识库和工具
• 上下文感知推荐：考虑对话历史和当前任务，提供连贯的辅助体验
• 优化资源利用：减少不必要的 tokens 消耗，降低 function calling 多工具调用幻觉
• 无缝业务联动：自动判断用户语义，智能匹配符合条件的业务功能模块
技术升级与优化
• 新增模型厂商支持：火山方舟，实现直接接入
• 性能优化：Markdown 渲染更换为 Cherry Markdown，流式输出提升 500%
• 用户体验：聊天历史维护机制改进
• 界面升级：知识库、函数编排、智能体编排、MCP管理均调整为卡片式管理
• 扩展能力：智能体编排支持复制、DSL导入导出功能
总结
PIG AI 通过一系列功能更新和技术优化，为企业提供了更强大、更智能、更易用的大模型应用开发平台。无论是数据分析、文档处理、设计创作还是系统集成，PIG AI 都能为企业带来显著的效率提升和创新可能。
我们将持续优化产品体验，拓展更多行业应用场景，助力企业在 AI 时代实现数字化转型和智能化升级。
Java技术栈：企业级开发框架
PIG AI 采用企业级Java技术栈构建，提供系统化的架构设计和卓越的扩展能力。基于Spring AI和Langchain4J等成熟框架深度定制，实现了模型接入的即插即用，支持多种大语言模型无缝集成。系统架构遵循高内聚低耦合原则，各功能模块可独立扩展，确保企业在AI应用开发中获得最大的技术灵活性和业务适应性。
服务端技术栈
• 编程语言：Java17/21
• 开发框架：Spring Boot 3.4 + Spring Cloud 2024
• 大模型开发：DeepSeek4J、Spring AI、Langchain4J
• 安全框架：Spring Security + Spring Authorization Server
• 任务调度：Quartz、XXL-JOB
• 流程编排：LiteFlow
• 持久层框架：MyBatis && MyBatis Plus
• 数据库支持: MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL、达梦、TiDB
前端技术栈
• 框架：Vue 3、TypeScript
• CSS框架：Sass、TailwindCSS
• 组件库：ElementPlus
• 打包构建工具：Vite
• 状态管理：Pinia
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