工具概覽
Context-Aware AI Assistant 是一款螢幕上的 AI 助手，能理解使用者當前正在檢視的上下文。使用者可以直接在應用內選中文本，點選 Ask AI，在不離開當前工作流的情況下獲得帶上下文的回答。應用向 AI 提供上下文，而不需要使用者手動說明。
該專案採用檢索增強生成（RAG），並整合 MongoDB Atlas Vector Search 和 Gemini。它支援應用專屬知識、基於檔案的知識攝取、可配置的系統提示詞、基於上下文的回答以及追問。RAG 流水線包括文件載入、文本切分、嵌入生成、語義檢索和有依據的回答生成。
設定過程包括：在 application.properties 中配置 Gemini 和 MongoDB Atlas 憑據、更新系統提示詞檔案，並啟動 Spring Boot 應用。使用者通過 POST /upload 上傳應用文件或原始檔，然後通過 POST /query?q=YOUR_QUESTION 傳送查詢。助手從向量儲存中檢索相關上下文，並基於該上下文生成回答。
定價
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應用場景
- 團隊用 Context-Aware AI Assistant 直接在應用內就選中的文本提問。
- 團隊用 Context-Aware AI Assistant 在不離開當前工作流的情況下獲得帶上下文的回答。
- 團隊用 Context-Aware AI Assistant 讓回答以應用專屬知識為依據。
- 團隊用 Context-Aware AI Assistant 把檔案攝取到向量儲存中以供檢索。
- 團隊用 Context-Aware AI Assistant 上傳文件或原始檔構建知識庫。
- 團隊用 Context-Aware AI Assistant 支援追問。
- 團隊用 Context-Aware AI Assistant 為自己的應用配置系統提示詞。
功能特色
選中文字後直接提問
根據螢幕上下文生成回答
無需離開當前工作流程
通過 RAG 檢索相關上下文
使用 MongoDB Atlas 向量搜尋
基於 Java 和 Spring AI 構建
由 Gemini 生成回答
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常見問題
助手如何獲得上下文？
根據專案簡介，使用者先選中文字，再圍繞所選內容提問。
專案使用了哪些技術？
簡介列出了 Java、Spring Boot、Spring AI、Gemini、RAG 和 MongoDB Atlas Vector Search。
它能在所有應用中使用嗎？
現有描述未列出相容的應用或環境，需檢視倉庫文件。