# Go Agent项目推荐：AI应用服务平台（GopherAI） 第二版
如果你做了agent项目，面试官大概率会问：“你说你的项目用了RAG，不就一行代码的事？”。
你直接怼回去：“向量化、向量存储、相似度检索、Prompt 拼装都用默认策略吗？”
以上故事情节，不要当真，以下正文：
对于RAG（检索增强生成 Retrieval-Augmented Generation ），大家可以简单理解，他主要就做了这三步：
1、建知识库（Index）
把原始文档切分后做向量化（Embedding），并存入向量数据库，形成可检索的知识索引。
2、查知识库（Retrieve）
将用户问题向量化，在向量数据库中做相似度搜索，找出最相关的知识片段。
3、把查到的内容塞进 Prompt
把检索到的知识作为上下文拼进 Prompt，交给大模型在这些知识约束下生成回答。
现在有一些框架，几乎是可以一键RAG的，写一行代码就完事。
但真正想实现好查询效果，我上面说的这三步，都要做工程化实现，而一键RAG的，都是默认策略。
上次推出 GopherAI 第一版 得到不错反响，也得到一些反馈，没有RAG 和 MCP。
这次正式推出 GopherAI 第二版，把该补的都补上。
# 第二版核心技术点
多模型适配（Strategy + Factory）：
统一抽象 AIModelStrategy，通过工厂模式实现 OpenAI / Ollama（本地）/ 其他模型 的动态切换，支持 同步 / 流式（SSE） 两种调用方式，模型扩展无需侵入业务逻辑。
RAG 检索增强生成（用户级隔离）：
实现 文件解析 → Chunk 切分 → Embedding 向量化 → 向量存储 → 相似度检索 → Prompt 拼装 → 生成回答 的完整 RAG Pipeline；
按 user_id 维度隔离知识库，支持多用户并发使用，避免知识串库，具备平台级 RAG 设计能力。
文件上传服务（为 RAG 服务）：
提供用户级文件上传与管理能力，文件与用户、向量数据强绑定；
支持文件校验、解析失败兜底、向量构建流程解耦，为 RAG 提供稳定数据基础。
轻量级 MCP 思想落地（Protocol + Tool Abstraction）：
基于 mcp-go 实现 MCP Server / Client，支持 AI 通过协议化方式调用外部工具；
当前落地 天气查询服务，完整体现
“模型判断 → MCP 调用 → 结果回传 → 二次生成” 的两段式推理流程，对齐 Model Context Protocol 的核心设计理念。
多会话管理（Session-level Context Isolation）：
从第一版的「单会话」升级为 单用户多会话模型，
通过 map[userId][sessionId] 结构精确隔离上下文，实现会话级记忆与状态管理，支撑真实业务中的多任务并行场景。
语音交互链路（TTS 先行，ASR 预留）：
集成 TTS（语音合成）服务，支持文本 → 语音输出；
封装 任务创建 → 轮询 → 结果回传 URL 的完整链路，预留 ASR（语音识别）接口，为多模态 AI 应用打下基础。
异步化与高并发处理（消息驱动架构）：
基于 RabbitMQ 实现 AI 消息异步入库与处理，
采用 前台同步写内存 / 后台异步持久化 模型，避免阻塞主流程；
支持高并发场景下的稳定运行，幂等与重试机制可扩展。
AI 核心能力复用与重构（工程可维护性）：
重构 AIHelper 核心模块，将 模型调用 / 对话管理 / 流式输出 / 消息落库 聚合为统一执行链路；
减少重复逻辑，提高代码可读性与可维护性。
配置驱动的系统设计（Config-driven）：
通过配置文件统一管理 模型参数 / Prompt 模板 / MCP 工具清单，
实现“改配置即可扩展能力”，降低二次开发与实验成本。
容器化交付（工程级落地）：
提供 v1 / v2 独立 Docker 镜像，
一键拉起 MySQL + Redis + RabbitMQ + 后端服务，
环境一致、上手即跑，具备真实部署价值。
# 项目视频演示
# 项目专栏目录
从项目基础、项目架构 到各个模块的阿静姐。
最后再到求职相关：项目的简历写法、项目亮点、本项目常见面试题，都给大家准备好了。
从项目源码到答疑，一条龙服务，不用担心学不会，有什么问题都可以在专属微信群提问：（知识星球 (opens new window)里每个项目都有专属答疑群）
# 项目架构图
这张架构图展示了 GopherAI 整个系统的核心组成部分，包括：业务服务、AI 推理、第三方平台、基础设施、消息队列、数据库，以及前后端交互流程。
你可以把它理解为：
“用户从输入一个问题 → 后端处理 → AI 推理 → 数据落库 → 前端实时显示” 的全链路流程图。
# 获取本专栏
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# 项目专栏细节
第一版需要的理论知识以及需要做多久：
第二版的理论知识：
各个模块讲解，流程梳理：
简历写法，同时给出一般简历写法和进阶简历写法，大家可以参考
本项目相关面试题以及如何应该如何回答，都给大家列好了
第一版GopherAI的面试题：
第二版GopherAI的面试题：
两版面试题不重复，考察点不同，建议大家都要看。
如果想突击做这个项目，直接把简历写法写到简历上，然后背面试题就好。
# 学完本项目可以掌握什么？
AI 应用工程核心能力：
多模型接入（OpenAI / Ollama 本地模型）+ 同步 / 流式（SSE）响应，理解 AI 请求从 HTTP 接入 → 模型调用 → 流式返回 → 消息持久化 的完整链路。
多模型架构设计（Strategy + Factory）：
通过策略模式 + 工厂模式统一抽象模型能力，实现 模型解耦、动态切换、可扩展接入，避免业务代码与具体模型强耦合。
RAG 全链路工程实践：
文件上传 → 文档解析 → Chunk 切分 → Embedding 向量化 → 向量存储 → 相似度检索 → Prompt 组装 → 生成回答，并实现 用户级知识库隔离，真正掌握 RAG 在多用户系统中的落地方式。
多用户文件系统与数据隔离设计：
设计并实现 用户级文件上传、文件-向量绑定、用户维度检索，避免跨用户数据污染，具备平台级数据隔离意识。
MCP（Model Context Protocol）工程化落地能力：
基于 mcp-go 实现 MCP Server / Client，完成模型判断 → MCP 工具调用 → 结果回传 → 二次生成 的两段式推理流程，理解 AI 如何通过协议而非硬编码扩展外部能力。
多会话管理与上下文隔离：
从“单会话 AI”升级为 单用户多会话模型，通过 userId + sessionId 精准隔离上下文，支撑真实业务中的多任务并行场景。
流式 AI 响应与并发控制：
基于 SSE 实现 AI 流式输出，在高并发场景下合理管理 goroutine、连接生命周期与资源释放，避免阻塞与内存泄漏。
异步化与高并发架构设计：
使用 RabbitMQ 实现 AI 消息异步入库，采用 同步写内存 + 异步持久化 模式，提升吞吐量并降低主链路延迟，掌握消息驱动架构在 AI 场景下的实际应用。
语音交互链路（TTS）设计与集成：
集成 TTS 服务，实现 文本 → 语音 的完整处理流程，掌握多模态 AI 应用的基础架构设计，为语音助手/终端场景打基础。
工程级 Web 服务能力（Go 后端）：
基于 Gin 构建高性能 Web 服务，包含 JWT 鉴权、RESTful API 设计、统一错误处理、配置化管理（Config-driven），具备真实生产项目的工程水准。
系统可维护性与可扩展性设计：
重构 AIHelper 等核心模块，将 模型调用 / 会话管理 / 消息处理 / 存储逻辑 统一收敛，提升系统可维护性与二次扩展能力。
容器化交付与环境一致性：
使用 Docker / Docker Compose 打包 v1 / v2 版本，一键拉起 MySQL、Redis、RabbitMQ 与服务本体，具备真实部署与交付能力。
可用于面试的“工程化表达能力”：
学会把项目成果量化与结构化表达，例如：
- 流式响应首包 < 1s
- 高并发下主链路无阻塞
- 用户级 RAG 隔离，避免数据串库
- 模型/工具接入零侵入扩展
这些都是 面试官一眼就能看懂、并且会追问的点。
# 获取本项目专栏
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