SpringBoot+SpringAI构建智能旅游推荐系统实践

1. 项目概述

作为一名长期从事Java全栈开发的工程师，最近我完成了一个很有意思的毕业设计项目——基于SpringBoot+SpringAI的山水旅游信息管理系统。这个项目源于我对旅游行业和AI技术结合的浓厚兴趣，也希望能为旅游信息过载这个普遍问题提供一个技术解决方案。

系统最核心的创新点在于将大语言模型能力深度整合到传统旅游管理系统中。不同于市面上大多数仅提供静态信息展示的旅游平台，我们的系统能够理解用户的自然语言查询，结合平台内的景点数据，生成个性化的旅游推荐方案。比如当用户询问"周末带父母去周边有什么适合的景点"，系统不仅能推荐合适的景点，还能自动生成包含交通、餐饮建议的完整行程。

2. 技术架构设计

2.1 后端技术栈

后端采用SpringBoot 2.7作为基础框架，这是我经过多个项目验证的稳定选择。项目采用经典的三层架构：

• Controller层处理HTTP请求和响应
• Service层实现业务逻辑
• Mapper层负责数据库操作

对于AI能力的集成，我们使用了Spring AI框架中的LangChain4j模块。这个选择基于几个考量：

1. 它提供了与大语言模型交互的统一API，降低了集成复杂度
2. 内置了对话记忆管理，可以保持多轮对话的上下文
3. 支持提示词模板，能更好地控制AI输出格式

数据库选用MySQL 8.0，主要存储三类数据：

• 结构化数据：用户信息、景点详情、订单记录等
• 半结构化数据：用户评价、打卡记录
• 对话历史：用于维持AI助手的对话连续性

2.2 前端技术选型

前端采用Vue3组合式API开发，主要考虑因素包括：

• 响应式系统更符合现代Web应用的需求
• 组合式API让复杂组件的逻辑组织更清晰
• 生态完善，有丰富的UI库和工具支持

技术栈具体组成：

• 状态管理：Pinia（比Vuex更轻量简洁）
• UI组件库：Element Plus（提供丰富的预制组件）
• 图表库：ECharts（用于后台数据可视化）
• 构建工具：Vite（极快的开发服务器启动速度）

3. 核心功能实现

3.1 AI智能助手模块

这是系统的核心创新点，实现过程有几个关键点：

1. 模型选择与配置：
   我们选用通义千问的qwen-turbo模型，主要考虑到