Libz's Blog

1. MCP接口集成#

负责接入模型控制平台接口，实现多厂商大模型的统一适配与调用。基于SpringAI框架开发了5个MCP相关服务，涵盖模型配置管理、参数转换等功能。深入研究MCP协议机制，掌握服务注册与会话管理技术。针对不同厂商API格式差异，采用适配器设计模式实现统一封装，显著提升了系统扩展性。

2. RAG功能实现#

与团队协作完成RAG检索增强生成功能的后端集成，主要负责向量库与知识库模块开发。实现AI流程与业务数据的有效对接，构建支持动态配置的定时任务调度机制，满足周期性业务需求。

3. 核心模块重构#

• 执行器调度模块重构：原有实现存在逻辑分散、接口不统一等问题，扩展性较差。引入Caffeine本地消息队列实现模块解耦，重新梳理调度流程并封装统一接口，提升系统架构合理性。
• 定时任务模块优化：原有方案采用分钟级数据库轮询机制，执行粒度过粗。重新设计为事件驱动架构，结合线程池技术，实现更精细的任务执行控制。
• 日志模块完善：优化执行器日志记录与查询功能，提升系统可观测性。

4. 数据库性能优化#

针对项目后期出现的性能瓶颈问题，通过EXPLAIN分析SQL执行计划，识别出索引配置与查询策略方面的问题。采用索引优化、多线程并行查询、缓存机制以及覆盖索引等技术手段，将查询响应时间从5秒优化至50毫秒，查询性能提升100倍，显著改善用户体验。