大家好，我是 Sail。
前几天，我开源了 [Sail-Food 扬帆点餐系统] 的单商户基础版本。你们有用过吗？
虽然目前的版本已经覆盖了"点餐、下单、查看详情，个人中心"等业务闭环。非常适合新手练手。
在如今Ai时代，我准备在接下来的2-3周，我将开启**"AI 智能化改造计划"**，把当下最火的 RAG（检索增强生成） 和 Agent（智能体） 技术，落地到这个点餐系统中！
顾客问："我要两份寿司，一份去葱，再来瓶可乐。 以前需要人工客服回复，现在，我们要让 DeepSeek 帮我们自动回答，甚至自动下单。
技术栈选型：
1、LLM模型： 集成 spring AI
2、向量数据库：PostgreSQL + pgvector 插件 ，我的点餐系统已经用了PostgreSQL16，只要安装个插件就可以了，无需额外维护向量库。
3、大模型： 支持云端 API（之前文章生成器已经用了，到时候直接集成，高性能）和 本地私有化部署(我本地DeepSeek 1.5b）
核心流程：
我们将实现一个 "AI 点餐小二" 功能：
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数据清洗 (ETL)： 将菜品表 (product) 的数据（口味、食材、推荐语）提取出来，通过 Embedding 模型转化为向量 (Vector)。
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意图识别 (Router)： 用户发话 -> AI 判断是"闲聊"、"咨询菜品"还是"直接下单"。
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语义检索 (Retrieval)： 用户问"适合孩子的菜" -> 向量库检索 similarity_search -> 找到"招牌厚切三文鱼 、加州卷"。
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增强生成 (Generation)： 将检索到的菜品资料喂给 DeepSeek -> 生成这一句："推荐您尝尝我们的【海鲜茶碗蒸】，口感嫩滑，非常适合小朋友哦~"
下个阶段的产出：
1、编写 Java 代码，实现 Excel/数据库菜品数据的 Embedding 入库。
2、AI智能导购，
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在小程序首页增加"AI 助手"悬浮球。
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支持自然语言问答推荐菜品。
3.实现"我要两份寿司礼盒" -> 自动解析成 JSON -> 加入购物车。
在最后：
如果你也对 Spring AI 、RAG 落地 、DeepSeek 接入 感兴趣，或者你的毕设/项目想要增加一个**"降维打击"的 AI 亮点**，请务必关注后续的更新！
代码依然会开源在 Gitee，文档和思路我会同步在CSDN 更新。