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Moor.AI

让上下文、检索、记忆与交付治理,成为同一个 AI 系统。

面向关系沟通与情绪支持场景,我参与构建 AI 应用后端,并持续让范围、风险、质量与成本保持清晰可控。

云语智能科技有限公司2024.07 - 2026.08
Moor.AI 科幻概念视觉:上下文与长期记忆的信息空间

业务场景

Moor.AI 聚焦关系沟通与情绪支持,串联语音/文字对话、个人画像、关系档案、长期记忆、情绪洞察、沟通建议与正念工具,形成具有连续上下文的智能陪伴体验。

我的职责

我参与 Java / Spring 后端、多 AI 服务接入、RAG、动态上下文、长期记忆、Redis、RabbitMQ、业务 API 与数据安全,也推进目标范围、任务拆解、里程碑依赖、风险质量、跨团队协调,以及性能、成本和稳定性优化。

项目中的技术与职责

Java / Spring

后端服务

业务 API 与多 AI 服务接入

RAG / Context

AI 应用链路

检索、动态上下文与长期记忆

Redis / MQ

数据与异步

缓存、消息与业务协同

Scope / QA

交付治理

范围、依赖、风险与质量验收

一次 AI 请求,如何形成连续的对话。

从输入到响应,展开上下文、模型服务与支撑能力之间的关系。

01/ 04

接收输入

从真实交互开始,明确用户输入与当前对话状态,为后续处理建立清晰的接口边界。

  • 业务 API
  • 输入与异常语义
  • 访问控制

工程流程示意,用于说明项目涉及的业务与技术关系。

我的具体工作

技术实现

  1. 01Java / Spring 服务
  2. 02多模型调用与结果解析
  3. 03RAG 与上下文策略
  4. 04长期记忆与知识关联
  5. 05Redis 多级缓存
  6. 06RabbitMQ 异步链路
  7. 07数据最小化与权限隔离

项目推进

  1. 01目标与阶段范围
  2. 02任务拆解与优先级
  3. 03里程碑、进度和依赖
  4. 04模型、数据、成本与安全风险
  5. 05跨产品/算法/研发/测试协同
  6. 06回复质量与异常降级验收
  7. 07复盘、文档与迭代决策

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