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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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

  1. 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)
  2. 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 ID
    • created_at: 提问时间

2. 后端开发

  1. 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。
  2. 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);
    }
}
  1. 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。
  2. 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

  1. 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;
});
  1. 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

  1. 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
);
  1. 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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。