《接口文档》详细描述了各个模块的接口设计，包括URL、方法、请求体、响应体等信息，为系统的开发和测试提供了重要参考。

《库表设计》详细描述了各个模块所需的数据库表结构，包括字段定义和建表语句，为系统的数据存储和操作提供了基础。

聊天助手模块是派聪明系统的核心组件之一，承载了用户与系统之间的主要交互能力。模块通过 WebSocket 协议实现双向通信，支持大语言模型（接入了 DeepSeek）输出内容的流式返回；为支持多轮连续对话，该模块集成了 Redis 用于存储和维护用户会话上下文，确保大模型在生成回答时能够“记住”前文内容，维持语义连贯性。

详细描述了知识库检索模块的设计，包括其目标、功能需求、技术选型、关键流程、接口设计和数据库设计。这个模块旨在通过高效的检索服务和灵活的检索条件，为用户提供便捷的知识库检索体验。

这篇文档详细描述了一个用户管理模块的设计，包括其目标、功能需求、技术选型、关键流程、接口设计和数据库设计。这个模块旨在通过安全的用户身份验证、灵活的权限管理和组织标签管理，为其他系统模块提供必要的用户信息支持。

这篇文档详细描述了一个用户管理模块的设计，包括其目标、功能需求、技术选型、关键流程、接口设计和数据库设计。这个模块旨在通过安全的用户身份验证、灵活的权限管理和组织标签管理，为其他系统模块提供必要的用户信息支持。

包括用户管理、文件上传与解析、知识库构建与检索、对话交互系统等内容

作为一名Docker玩家，我们可以轻松实现这一点，成年人从来不做选择题对比传统的方式，使用 Docker部署的话，我们仅仅需要 3 步即可快速完成部署，就像把大象装进冰箱里一样简单😁 1. 给电脑装上 Docker 2. 写好一份docker-compose.yml 3. 终端输入docker-compose up -d 剩下的只需交给时间，用不了太久，所有服务就会自动部署完成并自动启动，包好的👍

DeepSeek API 的申请非常简单，直接到：https://platform.deepseek.com/api_keys然后创建 api key 就行了，复制好 key 填到 application.yml 中就可以了。

Ollama 是一个本地运行大语言模型（LLM）的工具，支持 DeepSeek、Llama、Mistral 等开源 AI 模型，允许用户在本地推理和交互。DeepSeek-R1 是 DeepSeek 团队推出的一款开源、支持 128K 长文本上下文的 Transformer 大语言模型，在代码生成、数学推理等任务上表现出色。