一、关于LangChat Pro
LangChat Pro是基于Java生态构建的企业级AIGC应用开发平台商业版,为企业提供完整的AI大模型集成解决方案。基于Spring Boot 3和Vue 3构建,支持快速构建智能知识库、多模态AI应用和智能工作流,助力企业实现AI驱动的数字化转型。
📋 痛点分析：传统文档审阅的挑战
在日常工作中，企业和组织经常面临文档质量管理的挑战：
- 人工审阅效率低下：传统人工审阅需要逐字逐句检查，耗时耗力
- 标准难以统一：不同审阅人员的判断标准存在差异，导致质量参差不齐
- 多语言翻译需求：国际化业务场景下，文档翻译工作量巨大
- 格式要求复杂：各种文档格式（Word、PDF、Excel等）需要分别处理
- 知识沉淀困难：审阅经验难以系统化、标准化
这些问题不仅影响工作效率，更可能导致信息传递错误，造成严重的业务损失。
✨ AI评审功能：智能化的文档处理方案
LangChat Pro发布的AI评审功能，通过AI大模型技术，为企业提供了一套完整的智能文档审阅解决方案。该功能包含三大核心能力：
1. 智能文档解析
系统采用Apache Tika技术，支持多种文档格式的解析，包括但不限于：
- Microsoft Office文档（Word、Excel、PowerPoint）
- PDF文件
- 文本文件
- 其他常见文档格式
用户只需上传文件，系统即可自动提取文本内容，为后续的AI分析做好准备。
文件上传界面
2. AI智能评审
这是核心功能模块，AI根据预设的评审规则和提示词，对文档进行全面分析：
- 语言规范检查：识别用词不当、语法错误等问题
- 表达优化建议：提供更专业、更准确的表述建议
- 风格统一性：确保文档符合组织或行业的表达规范
- 敏感信息识别：标记可能需要处理的敏感内容
评审过程中，系统通过精心设计的提示词工程，确保AI按照预定的JSON格式返回结构化的评审建议。
AI 评审分析界面
3. 智能翻译
支持多语言翻译功能，用户可以：
- 选择目标语言进行全文翻译
- 采用分栏布局对照原文和译文
- 灵活切换显示模式（原文/译文/对照）
翻译界面
🎯 核心功能特点
可视化评审界面
系统采用直观的可视化界面设计：
- 左侧建议列表：清晰展示所有识别的问题点
- 右侧编辑器：实时显示原文，高亮标记问题区域
- 智能交互：鼠标悬停即可查看详细建议
应用修改建议
灵活的处理方式
每个评审建议都提供多种处理选项：
- 一键应用：快速采纳AI建议，自动替换文本
- 撤回修改：支持撤销操作，防止误操作
- 忽略建议：保留原文，取消高亮显示
- 原文对比：直观对比修改前后的差异
原文对比界面
预览与导出
- Markdown预览：实时预览文档的最终效果
- 一键导出：支持下载为.md文件，便于后续处理
文档预览界面
🏗️ 技术架构：基于Java Vue3的纯原生实现
LangChat Pro的AI评审功能完全基于Java生态构建，技术架构清晰、易于扩展：
后端技术栈
- Spring Boot 3：现代化的Java企业级开发框架
- Apache Tika：强大的文档解析引擎
- 大模型集成：支持多种主流AI模型接入
- 提示词工程：结构化的提示词配置系统
前端技术栈
- Vue 3：渐进式JavaScript框架
- 组件化开发：模块化、可复用的UI组件
- 响应式设计：适配不同设备和屏幕尺寸
架构优势
- 与企业系统无缝集成：纯Java技术栈，轻松对接现有Java应用
- 易于维护和扩展：标准化的代码结构，便于功能迭代
- 私有化部署支持：支持本地化部署，保障数据安全
- 灵活的模型选择：支持公有云和私有化部署的各种大模型
🔧 技术扩展性：构建您的专属审阅系统
基于LangChat Pro的轻量化框架实现，企业可以根据自身业务需求进行深度扩展：
1. 自定义评审规则
- 行业术语库：建立行业专用的术语规范库
- 企业风格指南：配置符合企业品牌的表达规范
- 多级评审流程：构建初级、中级、高级的多层次评审体系
2. 集成业务系统
- 文档管理系统集成：与企业现有的文档管理系统对接
- OA系统集成：将AI评审嵌入到公文流转流程
- 知识库联动：结合知识库数据，提供更智能的评审建议
3. 扩展解析能力
- 自定义解析器：针对特殊文档格式开发专属解析模块
- 多模态识别：扩展对图片、表格等多媒体内容的识别
- 版本对比：支持文档版本差异分析和评审
4. 智能化增强
- 历史数据学习：基于历史评审记录，不断优化评审规则
- 用户行为分析：记录用户的采纳和忽略行为，持续改进建议质量
- 协作评审：支持多人协作评审，融合人工智慧
5. 工作流集成
- 自动化触发：通过Workflows工作流引擎，自动触发评审任务
- 审批流程：结合企业审批流程，实现自动化的文档流转
- 消息通知：集成企业IM系统，实时推送评审结果
💡 典型应用场景
企业公文管理
- 规范政府部门或大型企业的公文格式和用语
- 自动识别敏感信息，确保信息安全
- 多语言公文翻译，支持国际业务开展
法律文档审阅
- 合同条款规范性检查
- 法律术语使用规范
- 多语言法律文档翻译
技术文档维护
- API文档规范性检查
- 技术术语统一
- 多语言技术文档本地化
内容质量管控
- 新闻稿件质量把关
- 营销文案规范检查
- 产品文档标准化
培训教材制作
- 知识点准确性检查
- 语言表达优化
- 多语言培训材料制作
🚀 为什么选择LangChat Pro？
纯Java生态
- 完全基于Java技术栈，无需学习Python等新技术
- 与企业现有Java系统无缝集成
- Java开发团队即可完成二次开发和定制
企业级架构
- Spring Boot 3 + Vue 3的现代化技术栈
- 完善的权限管理和安全保障
- 支持私有化部署，数据自主可控
开放可扩展
- 轻量化框架实现，易于定制和扩展
- 丰富的API接口，支持灵活集成
- 持续的技术支持和功能更新
成本可控
- 支持多种模型选择，适配不同预算
- 可私有化部署，降低长期成本
- 精细化的模型消耗监控（商业版功能）
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
