在企业数智化转型的浪潮中，AI 大模型的通用性虽强，却难以直接匹配企业的实际业务场景——企业级 AI 应用需要基于大模型进行二次开发，而这对 Java 技术团队提出了“懂原理、会方法、有工具”的三重挑战。山东向量空间人工智能科技推出的 JBoltAI 开发框架，正是针对这一痛点，为 Java 技术团队构筑起 AI 应用开发的核心能力，成为连接 Java 系统与 AI 大模型的关键桥梁。
JBoltAI 的核心定位，是为 Java 技术团队提供“开箱即用”的AI 应用开发基座，无需团队从零探索 AI 开发范式，即可快速具备企业级 AI 应用的开发能力。其最显著的特点是提供两大版本框架，分别适配不同 Java 技术栈的团队需求，确保在现有技术体系下无缝集成 AI 能力。
其中，JBoltAI SpringBoot 版依托 SpringBoot+Vue 的强大生态，为技术团队搭建了 Java 企业级全栈 AI 应用开发能力基座。SpringBoot 作为 Java 领域主流的开发框架，拥有成熟的社区支持和丰富的组件库，而 Vue 则在前端交互层面具备灵活高效的优势，两者结合让 JBoltAI SpringBoot 版既能满足后端 AI 逻辑的稳定开发，又能支撑前端 AI 交互界面的快速搭建。对于习惯使用 SpringBoot 生态的团队而言，这一版本可直接融入现有开发流程，避免技术栈切换带来的成本，团队成员无需重新学习新的底层框架，只需聚焦 AI 应用的业务逻辑开发即可。
另一版本 JBoltAI JFinal 版，则基于 JFinal 底层开发框架构建，并依托 JBolt 极速开发平台，为技术团队提供一整套完整且全面的 Java AI 应用框架支持。JFinal 以“极速开发”为核心特色，在轻量级、高性能方面表现突出，适合对项目开发效率和运行性能有较高要求的团队。这一版本不仅保留了 JFinal 的高效开发特性，还额外集成了 AI 应用开发所需的各类模块，让技术团队在享受极速开发体验的同时，也能轻松驾驭 AI 能力，实现 Java 软件项目开发与 AI 功能开发的“双向高效”。
无论是哪个版本，JBoltAI 框架都具备“运行即得完整平台”的特性——源码运行后，技术团队可直接获得一个包含核心管理模块与示例模块的可用平台，无需从零搭建基础架构。在管理模块方面，平台涵盖用户管理、角色管理、权限管理、AI 资源管理、知识库管理、AI 应用管理等关键模块，这些模块是企业级应用开发的“刚需”，JBoltAI 已提前完成开发与集成，团队可直接基于这些模块进行个性化配置，省去重复开发的工作量。例如，AI 资源管理模块可统一管理不同厂商的大模型接口，权限管理模块则能精准控制不同角色对 AI 资源、知识库的操作权限，确保企业 AI 应用的安全性与合规性。
在示例模块方面，平台包含文本向量化、FunctionCall、文件提取分割等实用功能模块。这些模块不仅是可直接复用的代码组件，更是技术团队理解 AI 应用开发范式的“实例教材”。比如文本向量化模块，展示了如何将文本通过 Embedding 模型转换为向量数据，为后续的知识库检索、语义匹配等功能提供基础；文件提取分割模块则演示了如何处理不同格式的文件，将其拆分为适合 AI 处理的内容块，这些示例模块让技术团队能快速掌握 AI 应用开发的关键流程，降低学习门槛。
此外，JBoltAI 框架的底层支撑还包括完整的 SDK 源码与配套资源。SDK 作为 AI 应用开发的“工具包”，包含了大模型消息及角色定义、知识库与 RAG（检索增强生成）的核心逻辑、Event 事件与调度机制等关键功能的实现代码，技术团队可直接调用 SDK 中的接口，快速集成大模型能力，无需自行封装复杂的调用逻辑。例如，SDK 中已实现了不同大模型的调用适配，团队只需配置对应参数，即可对接 DeepSeek、OpenAI、Claude、千问、硅基流动、豆包、Kimi、Ollama、Vllm 等20多种国内外主流大模型，以及各类开源微调或自建模型，极大减少了跨模型适配的开发工作量。
对于 Java 技术团队而言，JBoltAI 框架的价值不仅在于提供了一套开发工具，更在于它为团队构筑了一套完整的 AI 应用开发“能力体系”——从框架选型（SpringBoot/JFinal）到核心模块复用，从 SDK 调用到示例参考，每个环节都围绕“降低开发门槛、提升开发效率”展开。在企业数智化转型的过程中，Java 技术团队无需再因缺乏 AI 开发经验而停滞不前，JBoltAI 就像一位“AI 开发向导”，引导团队快速掌握 AI 应用开发的核心逻辑，将更多精力投入到业务场景的创新与落地中，真正实现“让 Java 系统快速接入大模型，让 AI 能力高效服务企业业务”。
