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架构

本文说明 PlantPulse AI 由什么组成、为什么这样划分。端口清单见 服务端口映射,安装步骤见 安装。

结构一览​

브라우저 (HTTPS · SSE)
│
┌──────────▼──────────┐
│ plantpulse-proxy │ ← 사용자 접점 (80 · 443, 콘솔 HTTPS 5960)
│ Host 로 뒷단을 고른다 │
└───┬──────────────┬──┘
admin.* · 5960│ │그 외
(평문 5959 는 직결) ▼ ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────────────────────────┐
│ 관리 콘솔 │ │ 코파일럿 (묻기·제안·자동화) │
│ admin-web │ │ 에이전트 루프 · 도구 호출 │
│ + admin-api │ └───┬────┬────┬────┬────┬───────┬──┘
└──────────────┘ │ │ │ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼
시계열 RAG 문서 비전 디지털 모델
인사이트 이해 스레드 게이트웨이
│ │ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼ ▼
추론 LightRAG docling 전용 vLLM
서버 +Qdrant Neo4j 임베딩·리랭커
+Neo4j

用户接触到的入口是代理。 Copilot(提问 · 建议 · 自动化)、管理控制台以及各个 API 都在它后面 —— 目的是把防火墙、TLS、审计集中到一处。例外是管理控制台的明文入口(5959),供内网中以 IP 直连的运维人员直接访问控制台容器 → 服务端口映射


划分为七条分支​

每条分支都由关口(API)与重型工作者成对构成。关口轻量并承载策略, 工作者使用 GPU。这样划分之后,把工作者迁到其他机器或扩展为多台时, 关口的地址不会改变。

分支关口工作者职责
聊天Copilot—人员使用的界面(提问 · 建议 · 自动化)· 智能体循环 · 工具调用 · SSE 流式传输
时序洞察 API推理服务器异常检测 · 预测(TSPulse · TTM)
文档检索RAG APILightRAG索引 · 混合检索
文档理解文档理解 APIdocling将 PDF、表格、公式转为 markdown
视觉视觉 APILLM 引擎(vLLM 直连)· docling仪表读数 · 缺陷检测 · OCR
模型LiteLLMvLLM · 嵌入 · 重排器聊天、管理控制台、外部调用的模型统一入口
数字主线数字主线 API专用 Neo4j外部系统(MES·SCM·ERP·PLM·QM)连接器注册表 · 工厂图镜像 · 设备时间线
数字主线不使用 GPU

这是 2026.10 起默认纳入技术栈的分支。它把平台的设备与标签主数据、事件,以及外部系统提供的 工单、零件、人员仅以引用方式汇聚,连成一张图(镜像)。运维人员在管理控制台的 数字主线导航中接入连接器,提问与自动化则通过 thread_ 工具读取设备时间线和关联关系 —— Copilot 中没有专用界面,只是能力增强 → 数字主线

管理控制台不做任何判定

管理控制台的界面(admin-web)是静态文件,登录判定与状态汇总由其后的 admin-api 完成。也就是说,认证的权威来源只有一处。


一次查询的处理顺序​

「3라인 압축기 요즘 어때?」
│
① 이름을 ID 로 바꾼다 search_domains (플랫폼 통합 MCP)
② 무엇을 볼지 고른다 — 에이전트가 도구를 고른다
③ 데이터를 가져온다 insight_analyze_asset · get_tag_history …
④ 필요하면 문서·사진을 더 본다 rag_search · vision_inspect
⑤ 모아서 답을 만든다 LiteLLM ─▶ Aura
│
└─▶ SSE 로 한 글자씩 화면에 흘린다

②–④ 并非只执行一次。 智能体会根据工具结果选择下一个工具,如此反复 —— 这就是「为什么回答慢」的答案,也是「为什么必须开启工具」的答案。

🔴 已关闭的工具对智能体不可见。 哪些工具一开始就启用、哪些处于关闭 → MCP 工具地图


模型 —— 调用名称共四个​

模型网关(LiteLLM)以 OpenAI 兼容 API 对外提供内部模型。调用名称只有四个。

调用名称转发到何处实际模型
aura-lite内部 LLM 引擎Aura(默认 Aura-Lite-NVFP4)—— 文本与图像通用
aura-vision同一引擎 —— 视觉用别名同上模型
aura-embedding-4b嵌入引擎Aura-Embedding-4B
aura-reranker-0.6b重排器引擎Aura-Reranker-0.6B
旧名称 gpt-4o · text-embedding-3-large 已废除

以前使用 OpenAI 兼容别名(gpt-4o · gpt-4o-mini · text-embedding-3-large · rerank-multilingual-v3.0)调用。现在不再提供兼容别名 —— 使用旧名称调用时, 网关会直接以错误拒绝。若外部集成脚本或配置中仍残留旧名称,请改为上表中的名称。

aura-vision 并不是«另一个视觉模型»

Aura 本身即可读取图像。aura-vision 是网关附加的别名,使调用方能够通过名称表达意图, 无论用哪个名称调用,应答的都是同一个引擎。

并非所有调用都经过网关

聊天(Copilot)· 管理控制台 · 外部调用的 /llm/ 会经过网关。 LightRAG · 视觉 API · 时序洞察 API 则直接连接 vLLM。 因此这些组件使用的不是网关别名(aura-vision),而是 vLLM 对外暴露的名称 (aura-lite)——「网关日志里看不到视觉调用」并不是故障。

Aura 是在开源基础模型之上追加训练制造与工业数据而成的自研模型 → Aura LLM · AI 模型


数据存放在哪里​

🔴 AI 技术栈不会另行搭建自己的数据库。 关系型、时序、缓存、对象存储 均与平台共用。AI 专用的只剩图数据库与向量存储。

存储归属存放内容
PostgreSQL平台共用配置 · 聊天记录 · 文档索引状态 · 连接器注册表(DB pi 的 co · dt 等 schema)
Aster TSDB平台共用时序传感器值 · 推理历史
Redis平台共用缓存 · 会话
RustFS平台共用文档 · 图像
QdrantAI 专用文档嵌入(向量)
Neo4jAI 专用文档知识图谱
Neo4j(数字主线专用)AI 专用工厂图镜像 —— 仅为引用,可从源系统重建
Neo4j 不是本体,而是«文档图谱»

设备本体由平台持有,并通过统一 MCP 对外提供。此处的 Neo4j 是文档检索所使用的图谱 —— 以前曾有独立的本体专用服务,现已并入平台。 数字主线的镜像放在另一个实例上,以免彼此混淆。

平台停止,AI 也会停止

共享数据意味着平台即依赖对象。「AI 无法作答」的排查顺序是 ① 平台是否存活 ② 模型(网关、LLM 引擎)是否响应 ③ 工具是否已开启 → 问题排查


资产层级沿用平台定义​

数据工具通过基于 ISA-95 / OPC-UA 的层级来指向对象。

Enterprise ─ Site ─ Area ─ Line ─ Equipment ─ Tag ─ Point
엔터프라이즈 사이트 구역 라인 설비 태그 시계열 값

确定「3 号线压缩机」这类说法对应该层级中的哪个节点,是查询的第一步。 图像与文档工具的运行与该层级无关。


可观测性与隔离网络​

组成要素职责
Phoenix追踪智能体的一轮交互按什么顺序调用了哪些工具
DCGMGPU 利用率、温度、显存指标
内部镜像仓库在隔离网络中从内部获取镜像

→ 监控 · 隔离网络安装


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