副线项目· 数据 × AI 双引擎

ApolloForecast
汽车销量预测与管理平台

AI · Data · Prediction —— 智能汽车数据决策平台

基于 Spring Boot 3.2 + Vue 3 + Python FastAPI 的前后端分离 + AI 微服务架构。 打通 汽车信息管理、销量可视化、LSTM 深度学习预测、RAG 检索增强 AI 顾问、Redis 高并发优化五大能力， 让传统汽车管理系统从 "数据记录工具" 进化为 "智能决策大脑"。

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Spring Boot 3.2Spring SecurityJWTJPA Vue 3TailwindCSSChart.js Deeplearning4j LSTMFastAPI LangChainFAISS通义千问 qwen-plus Redis 7Redisson
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CORE HIGHLIGHTS

核心技术亮点

围绕「数据管理 → 数据预测 → 数据智能问答」层层递进的 4 项核心能力，每项都有明确的业务价值与实现路径。

01

RAG + 大模型 AI 顾问

RAG LLM AI Advisor

Vue → SSE → Spring Boot → FastAPI → LangChain → FAISS → qwen-plus全链路流式问答。 车型参数、说明书、评测资料经 DashScope text-embedding-v3 向量化后写入 FAISS 本地索引， 检索阶段按 cosine 相似度取 Top-K 文档拼接为 Prompt 上下文。AI 回答始终基于真实车型库而非"胡编"， 有效抑制大模型幻觉。

SSE 流式FastAPILangChain FAISStext-embedding-v3
02

HyperLogLog 点赞去重

HyperLogLog Dedup

用户点赞场景采用 Redis HyperLogLog 替代传统 Set 去重， 单键即可承载亿级 UV 去重统计，内存占用仅 12 KB。 点赞操作先写入 HyperLogLog 实时返回是否已赞，再通过 RabbitMQ 异步落库 持久化到 MySQL， 既保证互动即时反馈，又不因写库阻塞用户体验。

HyperLogLogRedisRabbitMQ异步落库
03

ZSet 评论排序

ZSet Comment Ranking

评论列表使用 Redis ZSet 按时间戳 + 点赞数组合分值排序， 支持分页查询与 动态权重调整（新评论热度加权）。 新增评论实时写入 ZSet，前端轮询或 SSE 推送增量更新，无需每次查询 MySQL。 写操作通过 Redisson 分布式锁 防重复提交，保证并发场景下评论顺序一致。

Redis ZSet动态权重Redisson 锁SSE 推送
04

缓存策略（双写一致性）

Cache Consistency

热点车型缓存 car:detail:{id} 采用 Cache-Aside 模式， 写操作先更新数据库，再删除缓存（延迟双删）， 配合 TTL 兜底过期 保证最终一致性。启动时 缓存预热 加载热门车型数据，数据库 QPS 压减 90% 以上。 读多写少场景下兼顾性能与数据准确，避免缓存雪崩与击穿。

Cache-Aside延迟双删TTL 兜底缓存预热
ARCHITECTURE

系统架构

三层异构架构：前端 SPA → Java 业务中台 → Python AI 微服务，职责清晰、可独立扩容。

🏗 整体分层架构

Vue 3 前端 SPA Vite · TailwindCSS · Chart.js Home Car List Car Detail AI Chat Forecast Admin Axios + JWT · SSE Spring Boot 3 业务中台 Security + JPA + Redis 用户认证 / 权限 汽车 CRUD · 评论点赞 LSTM 销量预测 API AI 转发 · 审计 · 限流 JPA 缓存 / 锁 HTTP 转发 MySQL 8 持久层 汽车 / 用户 / 销量 Redis 7 · Redisson 缓存 / 锁 / 点赞 HyperLogLog · RLock FastAPI AI 微服务 LangChain → FAISS → 通义千问 qwen-plus

🚗 一次 AI 问答的完整链路（SSE 流式）

1 Vue 浏览器 EventSource POST 2 Spring Boot JWT 校验 · 限流 转发 3 FastAPI LangChain 编排 检索 4 FAISS Top-3 向量召回 Prompt 5 qwen-plus 流式生成 SSE 流式 chunk 逐段返回 → 打字机渲染

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