空白稍后

技术的价值需通过业务场景落地体现。JBoltAI 围绕企业常见业务需求，在教育、供应链、人力资源、知识管理、文旅等领域形成典型应用场景，每个场景均基于框架核心能力（RAG、text2Sql、文档处理、

Java 技术团队接入大模型开发 AI 应用的主要障碍，是 “缺乏学习路径与及时支持”—— 虽有 Java 开发经验，但对 AI 开发范式、框架使用、问题排查不熟悉。JBoltAI 构建了完善的配套学

企业级 AI 应用开发需完善的平台支撑 —— 如快速适配现有系统、统一管理 AI 资源、简化复杂流程、保障安全性。JBoltAI 围绕这些需求，构建涵盖快速开发、资源注册中心、AI 智能体开发、可视化

企业级 AI 应用不仅需要 “对话交互”，更需要 “执行实际业务操作”—— 如调用 ERP 查库存、调用 CRM 获取客户信息、调用工单系统创建任务。JBoltAI 通过 Function Call（

企业级 AI 应用开发中，“文档” 是重要数据来源 —— 产品手册、合同文件、会议纪要等文档蕴含大量价值信息，但格式多样、内容繁杂，难以直接被 AI 利用。JBoltAI 构建了完善的文档处理能力体系

在 AI 应用开发中，“语义理解” 是实现精准交互与检索的核心 —— 无论是知识库语义检索、以图搜图，还是视频内容分析，都需将数据转换为计算机可理解的 “向量” 形式。JBoltAI 构建了全面的向量

随着 AI 技术发展，企业级 AI 应用已突破 “文本交互” 局限，图片、语音、视频等多模态内容的处理需求日益增长 —— 如智能客服需识别故障图片、企业培训需生成语音资料、营销需制作宣传视频。JBol

大模型的 “幻觉” 问题是企业级 AI 应用落地的主要障碍 —— 模型可能生成与企业实际知识不符的内容，无法准确支撑业务决策。JBoltAI 通过集成 RAG（检索增强生成）技术与构建完善的知识库管理

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