高级 Java 与 AI 应用工程（六）：企业运营诊断 AI Copilot 架构

架构定位

本章以企业运营诊断 AI Copilot 为例，展示 Java 服务、DDD、消息、检索、LLM 工具调用、实时推送、工作流与 DevOps 如何形成一个完整系统。它不是特定业务的唯一实现，而是一份可用于架构设计和面试阐述的参考蓝图。

这个项目将 Java、Spring、DDD、Redis、RabbitMQ、Elasticsearch、工作流、LLM Function Calling、MCP、SSE、性能与 DevOps 串成一条完整链路。

高级 Java 与 AI 应用工程（四）：LLM、RAG、Function Calling 与 MCP

技术定位

企业 AI 应用的本质是将概率模型嵌入确定性系统：程序负责身份、权限、数据、工具与审计，模型负责语言理解、归纳和受约束的决策。RAG 解决知识与事实来源，Function Calling/Skill 解决受控动作，MCP 解决工具互操作，评测与观测解决持续可信。

1. 从“聊天”到“业务系统”

LLM 擅长语言理解、信息抽取、归纳与受约束的决策；它不天然可靠、不了解实时数据，也不具备权限。生产系统应把模型放在受控流程中：模型负责推理，程序负责权限、数据、动作和校验。