我要"续贴，想要C/S 三层架构代码的请进（本贴谢绝灌水）"davidlv (断刀客) 请见

OpenJDK11U-jdk-x64-linux-hotspot-11.0.32.1-1.tar.gz

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产业园区运营负责人如何高效匹配企业技术需求与高校科技成果？.docx

科易网基于AI模型+行业大数据，在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景，推出科技创新领域的AI+工具与数智化解决方案，推动科技创新与产业创新智能化发展。

高校技术转移办公室人员如何高效筛选有价值的科研成果进行推广？.docx

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国央企创新负责人如何高效推动专利技术与产业链融合？.docx

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企业AI知识工程领域｜SpringBoot+FastAPI+LangChain LCEL+Qdrant+本地Qwen私有化知识库RAG平台：文档解析向量化检索与SSE流式问答系统（Docker离线交付

一套完整的企业级私有化知识库 RAG 问答平台源码。采用双后端架构：Java (SpringBoot 3) 负责用户登录、JWT 认证、RBAC 权限管理（ADMIN/USER 角色 + 文档公开/私有可见性）、文档上传落盘与异步任务调度；Python (FastAPI + LangChain LCEL) 负责文档解析（PDF/DOCX/TXT/MD/HTML）、中文递归切片、bge-small-zh 向量化、Qdrant 向量库读写、Rerank 重排（交叉编码器/LLM 打分/直通三模式）及对接 Ollama 托管的本地 Qwen 模型。Nginx 反向代理透传 SSE 流式问答（逐 token 输出 + 引用来源展示），Docker Compose 一键编排 MySQL/Qdrant/Ollama/RAG/Backend/Nginx 六服务，附离线镜像交付脚本（镜像+模型卷打包、内网一键安装）与前端免构建 SPA。 【适用人群】 AI 应用开发者、全栈工程师、企业 IT 与知识管理人员、学习 RAG 架构与 LangChain LCEL 链路编排的技术学习者。 【使用场景及目标】 面向数据不出内网的企业私有化智能问答场景：员工上传制度手册、技术文档后，系统自动解析入库，全员按权限隔离检索，获得带引用来源的流式 AI 回答；亦可作为 RAG 全栈项目模板二次开发。核心链路：上传文档 → 异步解析切片向量化 → 权限过滤检索 + 重排 → 本地 Qwen 流式生成。