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山东大学软件学院项目实训团队博客：基于AI大模型的智能考研助手（一）

news 2026/5/7 22:11:11

本周的任务是完成开发的前期准备工作，包含配置前端，后端，数据库和中间件的基本环境，以及设计最基本的开发路线和项目的总体的架构，确定之后的开发方向。我们进行了分组，每人各司其职

一.前端环境基本配置

前端开发由王睿负责，他这周负责配置前端的基本环境，基本架构如下：

其完成了基本的用户端和管理员端前端概念的开发：

二.后端基本环境配置：

王浩和我负责后端的开发，我们配置了基本的后端环境，采用Spring框架搭建，并且创建了gitee，项目代码架构如下：

代码仓库如下：

三.AI模块开发

AI模块由邢越负责，主要完成了以下内容

微服务架构设计文档与技术选型讨论
搭建Python 3.10 + FastAPI + LangChain的开发环境，解决依赖冲突
协助配置RabbitMQ容器化部署与网络规则
定义RabbitMQ Topic规划与消息体JSON Schema，完成Pydantic/DTO契约对齐

对知识图谱进行了简单思索：

# 知识图谱生成伪代码 async def generate_knowledge_graph(user_id: int) -> dict: # 1. 查询用户错题 error_topics = await get_user_error_topics(user_id) # 2. 提取知识点标签 knowledge_points = await extract_knowledge_points(error_topics) # 3. 构建图谱节点与边 nodes = [] edges = [] for point in knowledge_points: nodes.append({ "id": point.id, "label": point.name, "mastery": calculate_mastery(user_id, point.id), "category": point.category }) # 添加知识点间的关联边 for relation in point.relations: edges.append({ "source": point.id, "target": relation.target_id, "type": relation.type }) return {"nodes": nodes, "edges": edges}

四.总体架构设计与中间件配置

我负责设计项目的总体架构如下：

技术架构：

项目功能模块架构：

以及在阿里云服务器中进行了数据库与中间件的配置：

#开放Mysql连接端口 sudo firewall-cmd --permanent --add-port=3306/tcp sudo firewall-cmd --reload #开放Redis连接端口 sudo firewall-cmd --permanent --add-port=6379/tcp sudo firewall-cmd --reload #开放RabbitMq连接端口 sudo firewall-cmd --permanent --add-port=5672/tcp sudo firewall-cmd --reload #开放RabbitMq管理端连接窗口 sudo firewall-cmd --permanent --add-port=15672/tcp sudo firewall-cmd --reload