Study Agent - AI智能文档处理系统
基于AI的智能文档处理和摘要系统，集成DeepSeek API，支持多种文档格式的解析和自动摘要生成。
🚀 项目概述
Study Agent 是一个现代化的AI驱动文档处理系统，旨在解决学习和工作中的文档管理问题。系统能够自动解析各种格式的文档，并利用先进的AI技术生成高质量的摘要，大幅提升文档处理效率。
GitHub: https://github.com/geyuxu/study-agent
🛠 技术栈
- Java 17+: 现代Java特性，提供优异性能
- Spring Boot 3.3.0: 企业级Web框架
- Maven: 项目构建和依赖管理
- DeepSeek API: AI大模型接口
- Apache POI: Office文档处理
- PDFBox: PDF文档解析
- JUnit 5: 现代化单元测试框架
✨ 核心功能特性
🎯 AI驱动的智能摘要
- 集成DeepSeek API，提供高质量的文档摘要
- 支持多语言文档处理
- 智能提取关键信息和要点
- 可定制的摘要长度和风格
📄 多格式文档支持
- PDF文档: 使用PDFBox进行文本提取
- Word文档: 支持.doc和.docx格式
- Excel表格: 支持.xls和.xlsx格式
- PowerPoint: 支持.ppt和.pptx格式
- 自动识别文档格式并选择合适的解析器
🔧 企业级架构
- 模块化设计: 清晰的分层架构
- REST API: 易于集成的HTTP接口
- 高质量代码: 18个测试用例确保代码质量
- Spring Boot生态: 利用成熟的企业级框架
🏗 项目架构
模块结构
study-agent/
├── ai-agent-core/ # 核心业务逻辑模块
│ ├── AgentService # 主服务协调
│ ├── DocumentParseService # 文档解析服务
│ └── SummaryService # AI摘要服务
├── ai-agent-web/ # Web API模块
│ ├── Controller层 # REST API控制器
│ └── 配置类 # Spring Boot配置
└── 测试模块 # 完整的单元测试核心服务
- AgentService: 统一的业务入口，协调各个服务模块
- DocumentParseService: 负责各种文档格式的解析和文本提取
- SummaryService: 调用AI接口生成智能摘要
🚀 快速开始
环境要求
- Java 17+
- Maven 3.8+
- DeepSeek API密钥
安装配置
# 克隆项目
git clone https://github.com/geyuxu/study-agent.git
cd study-agent
# 配置API密钥
# 在application.yml中配置DeepSeek API密钥
# 构建项目
mvn clean package
# 运行应用
java -jar ai-agent-web/target/ai-agent-web.jarAPI使用示例
# 上传文档并获取摘要
curl -X POST http://localhost:8080/api/document/summarize \
-F "[email protected]" \
-F "summaryLength=medium"
# 获取支持的文档格式
curl http://localhost:8080/api/document/formats🎨 核心特色
1. AI驱动的智能处理
- 利用最新的大语言模型技术
- 上下文感知的摘要生成
- 支持不同领域文档的专业摘要
2. 企业级可靠性
- 完整的异常处理机制
- 18个单元测试确保代码质量
- 生产就绪的Spring Boot应用
3. 高度可扩展
- 模块化架构便于功能扩展
- 插件式文档解析器设计
- 可配置的AI模型接口
4. 用户友好的API
- RESTful API设计
- 详细的API文档
- 支持多种响应格式
📊 应用场景
- 学术研究: 快速处理大量研究文献
- 企业办公: 自动生成会议纪要和报告摘要
- 法律行业: 处理合同和法律文档
- 医疗健康: 医学文献和病历摘要
- 教育培训: 教材和学习资料整理
🔧 技术亮点
1. 现代Java技术栈
- 使用Java 17的最新特性
- Spring Boot 3.x的响应式编程
- Maven多模块项目管理
2. AI集成最佳实践
- 异步AI调用处理
- 智能重试和错误处理
- API调用成本优化
3. 文档处理专业性
- 支持复杂格式的文档
- 保持原始格式和结构
- 高效的内存使用
📈 项目价值
Study Agent 项目展示了现代Java企业级应用开发的最佳实践：
- AI集成: 展示了如何在Java应用中集成大语言模型
- 微服务架构: 演示了模块化设计和服务拆分
- 企业级开发: 体现了完整的测试、文档和部署流程
- 实用价值: 解决了实际工作中的文档处理痛点
通过这个项目，我深入探索了AI技术在传统Java应用中的集成方案，并构建了一个具有实际价值的智能文档处理系统。