告别“金鱼记忆”：SwiftBoot v0.1.5 如何给 AI 装上“永久项目大脑”？
你是否也遇到过这样的崩溃时刻？
- “刚才不是跟你说了吗？怎么又忘了？” —— 当你和 AI 聊了十轮代码后，它突然“失忆”了。
- “帮我改下登录逻辑。” —— AI 给你生成了一堆通用代码，完全不知道你用的是 Sa-Token 还是 Spring Security。
- “这个字段是干嘛的？” —— AI 一脸茫然，因为它根本看不见你项目里的
domain实体类。
通用 AI 的痛点，就是 SwiftBoot v0.1.5 解决的终极目标。
在最新的 SwiftBoot v0.1.5 版本中，我们彻底重构了智能问答系统，引入了 本地 RAG（检索增强生成） 架构，让 AI 助手不仅拥有 DeepSeek 的强大推理能力，更拥有了对你项目的 “永久本地上下文记忆”。
🧠 核心突破：它真的“读过”你的代码
传统的 AI 插件往往只是把当前打开的文件传给 AI，一旦关闭文件或上下文超长，AI 就变成了“瞎子”。
SwiftBoot v0.1.5 做了什么？
我们不仅仅是简单的“聊天”，我们在你的本地部署了一整套 认知系统：
1. 永久向量记忆 (ChromaDB)
我们引入了 ChromaDB 本地向量数据库。当你启动项目时，AI 引擎会自动扫描你的 Java 代码、Python 脚本和 Markdown 文档，将其转化为 384 维的向量存入本地数据库。
这意味着，你的项目代码就是 AI 的长期记忆。即使你重启电脑，它依然记得 SysUser 表和 SysDept 表的关联关系，依然记得你三天前写的 AuthController 是怎么处理 Token 的。
2. 实时神经突触 (Watchdog)
代码是动态的，记忆也必须是鲜活的。
我们引入了 Watchdog 文件监听机制。当你修改了 SysAiController.java 并保存的那一刻，AI 引擎会毫秒级感知，重新向量化该文件并更新记忆库。
结果？ 你刚写完一个新接口，下一秒问 AI：“怎么调用这个新接口？”，它就能立刻给出精准的调用示例，而不是胡编乱造。
3. 双重记忆架构 (Redis + ChromaDB)
为了解决“记不住上一句话”的问题，我们设计了双重记忆回路：
- 短期工作记忆 (Redis)：精准记录最近 20 轮对话的每一个细节，保证对话流畅不断片。
- 长期知识记忆 (RAG)：通过语义检索，从全量代码库中提取与当前问题最相关的片段（Top-K），作为“背景知识”投喂给 DeepSeek。
🚀 纯净架构：DeepSeek + Local RAG
在 v0.1.5 中，我们做了一个大胆的决定：彻底移除 Gemini，全面拥抱 DeepSeek。
- 更懂代码：DeepSeek V3/R1 在代码生成领域的表现有目共睹。
- 更低延迟：配合优化的 SSE 流式输出，打字机效果丝般顺滑，告别转圈等待。
- 更隐私：核心索引数据完全存储在本地
ai-engine/chroma_db，你的代码逻辑不会被上传到云端向量库，安全感拉满。
🛠️ 极速体验：一键启动
技术很复杂，但体验必须简单。
我们知道配置 Python 环境、Redis、Java 后端、Vue 前端是一场噩梦。所以，v0.1.5 带来了 Windows 一键启动脚本。
只需修改 start_config.ini 指定你的 Python 和 Redis 路径，双击 start_all.bat：
- Redis 自动拉起
- AI 向量引擎自动就位
- 文件监听自动开启
- Spring Boot 后端自动编译启动
- Vue 前端自动运行
5 分钟，你不仅拥有了一个全栈脚手架，更拥有了一个“活的”、懂你项目的 AI 结对编程伙伴。
👇 立即尝试
不要让你的 AI 助手再当“局外人”。下载 SwiftBoot v0.1.5，体验 “心有灵犀” 的编码快感。
- 项目地址: Gitee | GitHub
- 查看更新日志: v0.1.5 Release Notes
- 技术文档: 智能问答中心设计
SwiftBoot —— 让开发更敏捷，让 AI 更懂你。
