一、项目背景与技术选型

在Java课程设计的框架下，团队选择基于某主流大模型（如星火大模型）开发AI小程序，旨在通过实践掌握大模型集成、前后端分离架构及性能优化等关键技术。项目核心目标包括：实现自然语言交互、支持多场景问答、优化低延迟响应，并确保系统可扩展性。

技术选型方面，后端采用Spring Boot框架构建RESTful API，利用其快速开发特性与完善的生态支持；前端基于Vue.js实现动态交互界面，结合Element UI组件库提升开发效率；大模型服务通过行业常见技术方案提供的SDK进行集成，支持文本生成、语义理解等核心功能。数据库选用MySQL存储用户对话历史与模型配置信息，Redis缓存高频访问数据以降低响应时延。

二、系统架构设计

1. 分层架构设计

系统采用经典三层架构：

表现层：Vue.js构建的单页应用（SPA），通过Axios异步请求与后端交互，支持实时对话展示与输入反馈。
业务逻辑层：Spring Boot服务端处理请求路由、参数校验、模型调用与结果格式化，核心类包括AIController（接口暴露）、AIService（业务封装）、ModelAdapter（模型适配）。
数据访问层：MyBatis-Plus实现MySQL操作，RedisTemplate管理缓存，例如存储模型会话ID与上下文信息。

2. 大模型集成方案

通过行业常见技术方案的Java SDK实现模型调用，关键步骤如下：

认证配置：在application.yml中设置API Key与Secret，启用HTTPS加密传输。

异步调用：使用CompletableFuture封装非阻塞请求，避免线程阻塞。

public class ModelAdapter {
  private final AsyncRestTemplate restTemplate;
  public CompletableFuture<String> generateText(String prompt) {
      HttpHeaders headers = new HttpHeaders();
      headers.setContentType(MediaType.APPLICATION_JSON);
      // 构造请求体（省略具体字段）
      HttpEntity<Map> request = new HttpEntity<>(body, headers);
      return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
          ResponseEntity<String> response = restTemplate.postForEntity(
              "https://api.example.com/v1/chat", 
              request, 
              String.class
          );
          return response.getBody();
      });
  }
}

上下文管理：维护对话状态（如历史消息、系统指令），通过Redis存储会话数据，设置TTL（Time To Live）防止内存泄漏。

三、核心功能实现

1. 自然语言交互

输入处理：前端对用户提问进行长度校验（≤512字符）、敏感词过滤，后端通过正则表达式清洗特殊符号。

模型调用：根据问题类型（如知识问答、代码生成）动态构造Prompt，例如：

String systemPrompt = "你是一位专业的Java工程师，请用Markdown格式回答技术问题。";
String userQuestion = "如何在Spring中实现AOP？";
String fullPrompt = systemPrompt + "\n用户问题：" + userQuestion;

结果解析：提取模型返回的JSON中的content字段，过滤冗余信息后返回前端。

2. 多场景支持

通过配置化实现不同场景的Prompt模板与参数调整：

知识问答：启用高精度模式，设置temperature=0.3以减少随机性。
代码生成：指定编程语言与框架（如Java+Spring），增加max_tokens=1000。
对话管理：维护上下文窗口（如最近5轮对话），通过messages数组传递历史记录。

四、性能优化策略

1. 响应时延优化

异步非阻塞：使用Spring WebFlux替代传统Servlet容器，提升并发处理能力。
缓存预热：启动时加载高频问答数据（如Java基础语法）至Redis。
模型流式返回：支持分块传输响应（Chunked Transfer），前端逐字显示生成内容。

2. 资源控制

并发限制：通过Guava RateLimiter控制QPS（如10次/秒），防止模型服务过载。
内存管理：监控JVM堆内存使用，设置-Xmx2g避免OOM，定期清理闲置会话。

五、测试与部署

1. 测试方案

单元测试：JUnit+Mockito验证AIService逻辑，Mock模型服务响应。
集成测试：Postman脚本模拟多用户并发请求，检查接口成功率与平均时延。
压力测试：JMeter模拟100并发用户，观察系统吞吐量与错误率。

2. 部署实践

容器化：Docker打包应用镜像，配置docker-compose.yml管理MySQL与Redis依赖。
CI/CD：GitHub Actions自动化构建与部署，触发条件为main分支推送。
监控告警：Prometheus+Grafana监控接口响应时间、模型调用次数，设置阈值告警（如>500ms）。

六、经验总结与展望

1. 关键收获

大模型集成：掌握行业常见技术方案SDK的使用流程与异常处理（如超时重试、降级策略）。
性能调优：通过缓存、异步化、资源限制显著降低响应时延（P99从2s降至500ms）。
团队协作：采用Git Flow工作流，通过分支管理（feature/bugfix）提升开发效率。

2. 未来改进

模型轻量化：探索量化压缩技术，减少内存占用与推理耗时。
多模态支持：集成图像理解能力，扩展至OCR、以图搜文等场景。
边缘计算：结合某云厂商边缘节点，降低公网传输延迟。

结语：本项目通过Java技术栈与大模型的深度结合，验证了高并发AI服务的可行性。团队在架构设计、性能优化与工程化方面积累了宝贵经验，为后续复杂AI系统的开发奠定了基础。

Java课程设计实战：基于大模型的AI小程序开发全流程