AIGC智能图表-后端

项目介绍

基于React+Spring Boot+MQ+AIGC的智能数据分析平台。

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。

优势： 让不会数据分析的用户也可以通过输入目标快速完成数据分析，大幅节约人力成本，将会用到 AI 接口生成分析结果

项目架构图

基础架构

基础架构：客户端输入分析诉求和原始数据，向业务后端发送请求。业务后端利用AI服务处理客户端数据，保持到数据库，并生成图表。处理后的数据由业务后端发送给AI服务，AI服务生成结果并返回给后端，最终将结果返回给客户端展示。

优化项目架构-异步化处理

优化流程（异步化）：客户端输入分析诉求和原始数据，向业务后端发送请求。业务后端将请求事件放入消息队列，并为客户端生成取餐号，让要生成图表的客户端去排队，消息队列根据I服务负载情况，定期检查进度，如果AI服务还能处理更多的图表生成请求，就向任务处理模块发送消息。

任务处理模块调用AI服务处理客户端数据，AI 服务异步生成结果返回给后端并保存到数据库，当后端的AI工服务生成完毕后，可以通过向前端发送通知的方式，或者通过业务后端监控数据库中图表生成服务的状态，来确定生成结果是否可用。若生成结果可用，前端即可获取并处理相应的数据，最终将结果返回给客户端展示。在此期间，用户可以去做自己的事情。

项目技术栈

前端

1. React 18
2. Umi 4 前端框架
3. Ant Design Pro 5.x 脚手架
4. Ant Design 组件库
5. OpenAPI 代码生成：自动生成后端调用代码
6. EChart 图表生成

后端

1. Java Spring Boot
2. MySQL数据库
3. Redis：Redissson限流控制
4. MyBatis-Plus 数据库访问结构 + MyBatisX ： 根据数据库表自动生成
5. RabbitMQ：消息队列
6. AI SDK：AI接口开发
7. JDK 线程池及异步化
8. Easy Excel：表格数据处理
9. Swagger + Knife4j 项目文档
10. Hutool 、Apache Common Utils等工具库