拒绝通用回答！手把手教你给 SpringBoot 项目装上“私有大脑” (DeepSeek + ChromaDB)

摘要：还在用 ChatGPT 猜代码？本文分享如何利用 DeepSeek + ChromaDB + Watchdog，为你的 SpringBoot 项目搭建一个能“读懂源码”、实时同步业务逻辑的本地 RAG 智能助手。

---

😫 痛点：AI 为什么总是不懂我？

作为一名全栈开发者，我每天都在和 AI 结对编程。但时间久了，我发现了一个非常棘手的痛点：

AI 缺乏项目上下文（Context）。

• 当我问：“用户登录报错了，帮我看看。” —— AI 给我一堆通用的 Spring Security 排查建议，但它不知道我用的是 Sa-Token。
• 当我问：“这个字段在数据库里定义成什么了？” —— AI 两手一摊，因为它看不见我的 init.sql。
• 每写一个新的业务模块，我都得把相关的 Entity、Controller、Service 复制一遍喂给 AI，它才能开始工作。

我就在想：能不能让 AI 直接“住”进我的项目里？

它应该像一个刚入职的高级同事，不仅熟读所有源码，还能在我修改代码的瞬间，自动更新它的知识库。

经过一番折腾，我基于 DeepSeek-V3 和 ChromaDB 实现了一套项目级 RAG（检索增强生成）架构，并将其集成到了我的开源项目 SwiftBoot 中。今天就来复盘一下这套架构的实现细节。

---

🛠️ 架构选型：为什么是 DeepSeek + ChromaDB？

要实现“私有化知识库”，核心就是 RAG 技术。简单来说，就是**“先查后问”**：

1. 用户提问。
2. 系统在本地代码库中检索相关片段。
3. 将问题 + 代码片段一起喂给 LLM。

在技术选型上，我踩过不少坑，最终确定了这套方案：

1. 大模型：DeepSeek-V3
   • 理由：目前国内最强（没有之一），编码能力吊打 GPT-4o，而且 API 极其便宜。最重要的是，它的推理能力非常适合处理复杂的业务逻辑。
2. 向量数据库：ChromaDB
   • 理由：轻量级、嵌入式、无需 Docker 部署。对于一个开源框架来说，我不希望用户为了跑个 AI 还要去装 Milvus 或 Pinecone，Chroma 直接存成本地文件，体验极佳。
3. 文件监听：Python Watchdog
   • 理由：Java 的热部署（DevTools）主要针对 Class 文件，而我们需要监听 .java 源码文件的文本变化。Python 的 Watchdog 库极其成熟，能毫秒级捕获文件修改事件。

---

💻 核心实现拆解

1. 自动代码切片与向量化 (Python 端)

首先，我们需要一个“爬虫”，但它爬的不是网页，而是我们本地的 Java 源码。

我写了一个 KnowledgeIngest 类，利用 LangChain 的 RecursiveCharacterTextSplitter 对代码进行切片。

关键点：代码切片不能像切小说那样只按字符数切。Java 代码有类、方法、注解的结构。
我采用了一种策略：以“类”为单位进行粗切，以“方法”为单位进行细切，并保留文件路径作为元数据（Metadata）。

# vector_store.py 核心逻辑
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

def process_java_file(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        content = f.read()
    
    # 使用代码专用的分隔符
    splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=1000,
        chunk_overlap=200,
        separators=["\nclass ", "\npublic ", "\nprotected ", "\nprivate ", "\n\n", "\n"]
    )
    
    docs = splitter.create_documents([content], metadatas=[{"source": file_path}])
    return docs

2. 实时监听代码变更 (Watchdog)

这是让 AI 变“聪明”的关键。如果我改了 SysUserController.java，AI 的知识库里还是旧代码，那它就是在误导我。

我使用 watchdog 库监听项目根目录，一旦检测到 .java 或 .xml (Mapper) 文件变动，立即触发增量更新。

# file_watcher.py
from watchdog.events import FileSystemEventHandler

class CodeChangeHandler(FileSystemEventHandler):
    def on_modified(self, event):
        if event.src_path.endswith(".java"):
            print(f"[监听] 检测到代码变更: {event.src_path}")
            # 1. 删除向量库中该文件的旧索引
            vector_store.delete(where={"source": event.src_path})
            # 2. 重新切片并插入新索引
            new_docs = process_java_file(event.src_path)
            vector_store.add_documents(new_docs)
            print("[同步] 知识库已更新！")

这样一来，你的代码就是文档。你改了代码，AI 下一秒就知道了。

3. 后端流式响应 (Java + SSE)

为了达到像官网那样的“打字机”效果，后端接口不能一次性返回所有文本。我使用了 Spring Boot 的 SseEmitter。

这里有个坑：DeepSeek 返回的是 Markdown 格式，如果直接推给前端，可能会导致代码块渲染闪烁。我们需要在前端做一下缓冲处理，但在后端，核心是保持长连接不亦断。

// SysAiController.java
@GetMapping(value = "/chat/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public SseEmitter chatStream(@RequestParam String question) {
    SseEmitter emitter = new SseEmitter(0L); // 0L 表示不过期
    
    // 异步调用 Python AI 服务
    aiService.streamChat(question, chunk -> {
        try {
            emitter.send(chunk);
        } catch (IOException e) {
            emitter.completeWithError(e);
        }
    });
    
    return emitter;
}

---

✨ 最终效果

经过这番改造，现在的 SwiftBoot AI 助手已经具备了惊人的“自我意识”：

1. 懂架构：问它“这个项目的权限控制是怎么做的？”，它会精准定位到 Sa-Token 的拦截器配置，并解释 StpUtil 的用法。
2. 懂业务：问它“新增一个学生管理模块需要改哪些文件？”，它会列出 Controller、Service、Mapper 的创建步骤，甚至直接生成符合项目规范的代码。
3. 零延迟：刚改完代码，马上问它，它引用的就是最新逻辑。

---

🎁 源码与获取

这套 DeepSeek + ChromaDB + Watchdog 的完整实现代码，我已经全部开源并集成到了 SwiftBoot 框架中。

这是一个基于 Spring Boot 3 + Vue 3 的现代化全栈框架，除了 AI 能力，还内置了：

• 🚀 可视化代码生成器 (一键生成前后端)
• 📊 智能监控大屏
• 🔄 字典自动回显

获取方式：

• Gitee (国内极速): https://gitee.com/cs_shuang/SwiftBoot
• GitHub: https://github.com/328pikapika-bot/SwiftBoot

如果你觉得这个思路对你有启发，欢迎点个 Star ⭐，或者在评论区交流你的 RAG 落地经验！

#Java #SpringBoot #AI #DeepSeek #RAG #开源项目