AIGC :Artificial Intelligence Generation Content(AI 生成内容)
区别于传统的BI,数据分析者只需要导入最原始的数据集,输入想要进行分析的目标,就能利用AI自动生成一个符合要求的图表以及分析结论。此外,还会有图表管理、异步生成、AI对话等功能。只需输入分析目标、原始数据和原始问题,利用AI就能一键生成可视化图表、分析结论和问题解答,大幅降低人工数据分析成本。
- Spring Boot 2.7.2
- Spring MVC
- MyBatis + MyBatis Plus 数据访问(开启分页)
- Spring Boot 调试工具和项目处理器
- Spring AOP 切面编程
- Spring Scheduler 定时任务
- Spring 事务注解
- Redis:Redisson限流控制; 缓存图表分析数据,提高查询效率
- MyBatis-Plus 数据库访问结构
- IDEA插件 MyBatisX : 根据数据库表自动生成
- RabbitMQ:消息队列
- AI SDK:讯飞星火接口开发
- Guava-Retry: 对不合理的AI响应重试
- JDK 线程池及异步化
- Swagger + Knife4j 项目文档
- Easy Excel:表格数据处理、Hutool工具库 、Apache Common Utils、Gson 解析库、Lombok 注解
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Spring Session Redis 分布式登录
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全局请求响应拦截器(记录日志)
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全局异常处理器
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自定义错误码
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封装通用响应类
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Swagger + Knife4j 接口文档
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自定义权限注解 + 全局校验
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全局跨域处理
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多环境配置
- 下载/拉取本项目到本地
- 通过 IDEA 代码编辑器进行打开项目,等待依赖的下载
- 修改配置文件 chatbi-backend 下 application.yaml 的信息,比如数据库、Redis、RabbitMQ等
- 修改配置文件 xunfei-bigModel下 application.yaml 的信息,讯飞星火的appid等信息
- 修改信息完成后,分别启动chatbi-backend 和 xunfei-bigMode
- 自动化分析:通过AI技术,将传统繁琐的数据处理和可视化操作自动化,使得数据分析过程更加高效、快速和准确。
- 一键生成:只需要导入原始数据集和输入分析目标,系统即可自动生成符合要求的可视化图表和分析结论,无需手动进行复杂的操作和计算。
- 可视化管理:项目提供了图表管理功能,可以对生成的图表进行整理、保存和分享,方便用户进行后续的分析和展示。
- 同步生成:项目支持同步生成,当AI服务偶尔出错时,使用Guava-Retry重试。
- 异步生成:项目支持异步生成,即使处理大规模数据集也能保持较低的响应时间,提高用户的使用体验和效率, 使用死信队列,保证当AI服务偶尔出错时,能够重新放回队列继续服务,提高服务稳定性,当超过1min还未成功就放入死信队列。