技术架构概述
NetCoreKevin 是一个基于.NET 的现代化 SaaS 企业级架构，专注于 AI 智能体开发与集成。该架构采用前后端分离设计，支持 AI 语义内核（Semantic Kernel）和AgentFramework、RAG 检索增强生成和知识库管理，为企业提供高效的 AI 应用开发框架。
项目地址：github：https://github.com/junkai-li/NetCoreKevin
Gitee: https://gitee.com/netkevin-li/NetCoreKevin
效果图
核心组件与功能
AI 智能体框架（AgentFramework）
- 提供模块化智能体开发支持，支持多任务调度与协作。
- 内置自然语言处理（NLP）能力，支持意图识别与动态响应。
- 可扩展的插件机制，允许集成第三方 AI 服务或自定义逻辑。
- 实现语义化任务编排。
- 支持 OpenAI、Azure OpenAI 等大模型接入，简化 prompt 工程。
- 提供技能（Skills）封装，复用预定义 AI 能力（如文本生成、摘要等）。
RAG 检索增强生成
- 结合向量数据库（如 Milvus、FAISS）实现高效知识检索。
- 动态注入上下文信息，提升大模型生成结果的准确性与相关性。
- 支持多数据源（PDF、数据库、网页）的文档解析与索引构建。
企业级 AI 知识库
- 基于 Elasticsearch 或 Azure Cognitive Search 构建可扩展知识库。
- 支持知识图谱化存储与关联查询，增强语义理解能力。
- 提供权限管理与审计日志，满足企业合规需求。
前后端分离设计
后端技术栈
- .NET Core 9 作为主要运行时，搭配 DDD 领域驱动设计。
- ORM 使用 Entity Framework Core，支持多数据库（SQL Server/PostgreSQL）。
- gRPC 或 RESTful API 提供标准化服务接口。
前端技术栈
- Vue3
部署与扩展性
- 容器化部署（Docker + Kubernetes），支持云原生架构。
- CI/CD 流水线集成，实现自动化测试与发布。
- 横向扩展设计，应对高并发 AI 任务负载。
典型应用场景
- 智能客服：结合 RAG 与知识库实现动态问答。
- 自动化流程：通过 Semantic Kernel 编排多步骤 AI 任务。
- 数据分析：AI 智能体生成可视化报告与业务洞察。
该架构通过模块化设计与开放集成能力，降低企业 AI 落地门槛，加速智能化转型。