在企业级 AI 应用中，“对话交互” 直接影响用户体验，“结构化数据处理” 则决定 AI 能否有效利用企业现有数据 —— 这两大场景是 Java 团队开发 AI 应用的核心需求。JBoltAI 针对这两点构建了完善的技术能力，让团队无需深入钻研大模型底层逻辑，即可开发出交互流畅、数据处理精准的 AI 应用，为 Java 系统接入大模型提供关键支撑。
对话与流式对话是 JBoltAI 交互功能的基础，适配不同场景对实时性的需求。“非流式对话” 采用传统交互模式，调用大模型接口时需等待模型一次性输出完整结果，适合对实时性要求不高的场景，如后台数据分析、文档总结等。例如团队开发 “会议纪要总结 AI”，用户上传纪要后，AI 经过完整计算输出总结内容，无需实时反馈中间过程，该模式能保证结果的完整性与准确性。
“流式对话” 则通过流式事件机制，实时获取大模型输出内容，用户无需等待完整结果即可逐步查看回复，适合实时交互场景，如智能客服、企业内部助手。以智能客服为例，客户询问 “产品保修政策”，AI 能像人类对话一样 “逐句” 输出回答，大幅提升交互自然感。JBoltAI 在 SDK 中提供清晰的流式对话调用接口，开发时只需配置事件监听机制，即可实时接收并渲染大模型返回的片段数据，无需自行处理复杂的流式传输逻辑。
为帮助团队灵活应用两种对话模式，JBoltAI 在框架中封装了统一的对话处理逻辑。开发非流式对话时，调用 “完整输出接口” 即可等待模型返回完整结果；开发流式对话时，调用 “流式输出接口” 并配置参数，即可实现实时交互。这种 “按需选择” 的设计，避免团队针对不同对话模式重复开发底层代码，显著提升开发效率。
结构化数据处理能力是 JBoltAI 挖掘企业数据价值的关键，主要通过 text2Sql 与 Text2JSON 两大功能实现。text2Sql 能力利用 AI 的推理与编码能力，将自然语言转换为数据库 SQL 语句，解决非技术人员查询数据的痛点。例如财务人员无需学习 SQL，只需输入 “查询 2024 年第二季度成品库的入库总量”，AI 即可生成对应的 SQL 语句，执行查询后返回数据。为确保 SQL 生成的准确性，JBoltAI 会结合企业数据库表结构信息与业务逻辑，让生成的 SQL 不仅语法正确，还能精准匹配数据查询需求。
在开发层面，JBoltAI 提供标准化的 text2Sql 集成流程：通过 maven pom 引入对应 jar 包，在 src java 源码中加入 SQL 生成核心逻辑，在视图层配置相关界面元素，即可快速实现功能集成。即使缺乏 AI 开发经验的 Java 团队，也能按照流程完成开发，大幅降低技术门槛。
Text2JSON 能力则聚焦文本结构化萃取，利用 AI 识别与推理能力，将非结构化文本按预设 JSON 格式解析转换。该功能适用于数据采集、信息提取场景，如从用户反馈文本中提取 “姓名、联系方式、问题类型、需求描述” 等关键信息，并存储为 JSON 格式供后续业务系统调用。团队只需定义 JSON 模板（如指定字段名称、数据类型），AI 即可自动识别并填充对应信息，避免人工处理的繁琐与误差。例如开发 “用户反馈处理 AI”，定义包含 “feedbackId、userId、feedbackContent、feedbackType” 的 JSON 模板后，AI 可自动从反馈文本中提取信息并生成结构化数据。
此外，JBoltAI 还具备 “上下文保持” 能力，确保多轮对话的连贯性。在多轮交互中，用户问题常存在上下文关联，如用户先问 “成品库期初数量”，再问 “期末数量”，AI 需理解 “期末数量” 对应的是 “成品库”。JBoltAI 通过 SDK 中的 “上下文消息携带机制”，让 AI 处理后续问题时自动关联历史对话记录，准确理解用户意图。开发时只需将历史对话消息作为参数传入大模型接口，SDK 会自动处理消息格式与传递逻辑，无需手动管理上下文数据。
无论是对话交互的流畅性，还是结构化数据处理的精准性，JBoltAI 都围绕 “让 Java 团队高效开发 AI 应用” 设计。这些能力直接解决团队在 AI 开发中的具体痛点，让 AI 真正融入企业业务流程，为 Java 系统接入大模型提供 “即插即用” 的解决方案。
