Web 毕设篇:适合小白、初级入门练手的 Spring Boot Web 毕业设计项目——智驿AI系统
在许多计算机专业的毕业设计中,Web 开发是一个常见的方向。对于初学者来说,选择一个既能够体现前后端开发,又不至于过于复杂的项目是非常重要的。本篇将带你逐步了解一个适合小白入门的毕业设计项目——智驿AI系统,它将结合 Spring Boot、前端开发(如 Vue.js)与 AI 技术(如自然语言处理或机器学习)来实现一个简单的智慧信息处理系统。
项目背景
“智驿AI系统”旨在通过 人工智能 和 Web 开发 的结合,提供一个智能化的信息管理和查询系统。用户通过 Web 界面输入问题,系统将基于 AI 模型(例如基于 NLP 的问答系统)自动生成回复,实现人机交互。可以将其设计成一个信息查询平台,用户可以提交问题,系统进行 AI 处理并返回相关答案。
项目功能要求
- 用户管理:
- 用户注册、登录功能(基本认证)。
- 用户信息展示、修改、密码更改等功能。
- AI 问答系统:
- 基于自然语言处理(NLP)的问答系统,支持用户提出问题,AI 通过预设模型返回答案。
- 提供常见问题分类和热门问题查询。
- 数据存储与展示:
- 存储用户的历史问题和答案,并可进行查看、删除操作。
- 提供后台管理界面,管理用户数据、问答数据。
- 系统管理后台:
- 管理员可以对用户信息进行管理。
- 可以对问答记录进行查看、修改、删除操作。
- 前后端分离:
- 前端使用 Vue.js 或 React 构建,后端使用 Spring Boot 提供接口服务。
- 前后端通过 RESTful API 进行数据交互。
项目技术栈
- 后端:
- Spring Boot:后端框架,负责业务逻辑和 API 开发。
- Spring Security:用户认证与权限管理。
- Spring Data JPA:数据访问层,简化数据库操作。
- MySQL:关系型数据库,用于存储用户数据和问答数据。
- Python:通过 Python 调用 NLP 或机器学习模型处理 AI 问答。
- 前端:
- Vue.js(或者 React):前端框架,负责用户界面构建和交互。
- Axios:用于与后端进行 HTTP 请求和数据交互。
- AI 处理:
- NLP:可以使用 spaCy 或 NLTK 库,或者简单的 API 接口调用一些 AI 平台,如 OpenAI GPT等。
项目实施步骤
1. 数据库设计
- 用户表(User):
id
: 用户 ID(主键,自增)username
: 用户名(唯一)password
: 密码(加密存储)email
: 邮箱role
: 用户角色(管理员 / 普通用户)
- 问答表(QuestionAnswer):
id
: 问答 ID(主键,自增)question
: 用户提出的问题answer
: AI 返回的答案user_id
: 问题关联的用户 IDcreated_at
: 提问时间
2. 后端开发
- 用户管理功能
- 实现 用户注册、登录、修改密码 等功能。
- 使用 Spring Security 实现安全的身份验证和权限控制。
- AI 问答系统
- 在后端实现 AI 模型的调用接口,可以通过 REST API 请求 Python 脚本,处理用户的提问。
- 示例代码:
@RestController
@RequestMapping("/api/ai")
public class AiController {
@Autowired
private RestTemplate restTemplate;
@PostMapping("/ask")
public ResponseEntity<String> askQuestion(@RequestBody String question) {
// 调用 AI 模型的接口,处理问题
String response = restTemplate.postForObject("http://python-service/ask", question, String.class);
return ResponseEntity.ok(response);
}
}
- 数据存储与展示
- 使用 Spring Data JPA 操作数据库,存储用户提问与回答。
- 在数据库中查询历史问题和答案。
- 系统管理后台
- 为管理员提供一个简单的界面,能够查看、修改、删除用户和问答记录。
3. 前端开发
- 用户界面设计:
- 使用 Vue.js 或 React 构建前端界面。
- 设计 登录、注册、问答、历史记录 等页面。
- 使用 Axios 发送 HTTP 请求与后端 API 进行交互。
import axios from 'axios';
axios.post('/api/ai/ask', {
question: this.question
}).then(response => {
this.answer = response.data;
});
- UI 设计:
- 设计简洁的 UI,包含一个输入框让用户输入问题,展示 AI 返回的答案。
- 提供用户提问历史记录的功能,展示用户之前的问答。
4. 数据库 SQL 脚本
- 创建用户表
CREATE TABLE user (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,
password VARCHAR(100) NOT NULL,
email VARCHAR(100),
role VARCHAR(20) DEFAULT 'user',
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
- 创建问答表
CREATE TABLE question_answer (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
question TEXT NOT NULL,
answer TEXT NOT NULL,
user_id INT,
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES user(id)
);
5. AI 模型实现
可以通过简单的 NLP 模型来生成回答。例如,使用 spaCy 或 Transformers 库,或者直接调用 OpenAI GPT-3API:
import openai
openai.api_key = 'your-openai-api-key'
def get_answer(question):
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt=question,
temperature=0.5,
max_tokens=100
)
return response.choices[0].text.strip()
6. 项目源码结构
- backend
- src
- main
- java
- com.example.ai
- AiController.java
- UserController.java
- QuestionAnswerService.java
- SecurityConfig.java
- resources
- application.properties
- mybatis-config.xml
- static
- templates
- pom.xml
- frontend
- src
- assets
- components
- views
- Home.vue
- Login.vue
- QuestionAnswer.vue
- main.js
- package.json
7. 部署与测试
- 后端部署:
- 使用 Spring Boot 打包并部署到服务器,或者直接使用 Docker 部署。
- 前端部署:
- 使用 Vue CLI 打包前端应用并部署在静态资源服务器上,或者使用 Nginx 进行反向代理。
- 测试:
- 完整测试用户注册、登录、提问、答案展示等功能。
- 测试后端与 AI 模型的交互是否正常。
总结
通过构建 智驿AI系统,你将会掌握前后端开发、数据库操作、AI 模型集成等技术,适合刚入门的开发者进行练手与实践。通过该项目,你不仅能够完成毕业设计的需求,还能为自己积累真实项目经验,增加就业竞争力。
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