详细内容

1. 概述
   • 为向创业者推荐合适的扶持公告，从零自建 RAG 系统并接入了向量数据库。
   • 通过基于 Jsoup 的爬取服务（Crawling Service），每日抓取并存储 K-STARTUP 等外部公告数据。
2. 我的贡献
   • 将 Pinecone 用作云端向量数据库，实现了对已嵌入的公告的存储与检索。
   • 将面向 AI 服务的 FastAPI 服务器构建为微服务，并与 OpenAI API 及嵌入模型进行了对接。
   • 通过向 Claude API 实时注入向量化的用户活动信息，实现了用户个性化的聊天机器人。
3. 使用 Claude MCP 实现自然语言公告检索
   • 借助 Claude MCP，针对自然语言请求查找符合相应条件的公告，并以 JSON 格式返回数据。
4. 后端基础设施架构
   • 核心功能由 Spring Boot 服务器处理，高流量 API（登录、公告查询等）则使用 Redis 进行缓存。
   • 通过 FCM 向用户实时推送公告通知。
   • 为降低云成本，搭建并运维管理了本地部署（on-premise）服务器。