毕设所有选题：
https://blog.csdn.net/2303_76227485/article/details/131104075

基于Springboot+Vue3+Ai对话的非遗传承管理系统(源代码+数据库+2万字论文)

项目编号：260

一、系统介绍

本项目前后端分离，分为用户、管理员2种角色。

1、用户：

• 登录、注册、热门作品查询、作品搜索、最新作品查询、活动报名、非遗课程学习、传承人查询
• 非遗手办商城、订单提交、支付、取消、确认收货
• 修改密码、个人信息修改、收货地址维护、默认地址设置、非遗作品发布
• AI智能助手模块：创建会话、会话列表查询、会话消息历史查询、流式对话、非流式对话、更新会话标题、删除会话

2、管理员：

• 首页大屏数据图表统计：用户数、订单数、销售额、非遗作品数、订单趋势曲线图、销售额柱状图、订单状态分布环状图、非遗类别饼状图
• 用户管理
• 非遗作品管理：非遗作品增删改查、作品发布、作品下架
• 课程管理：课程管理、章节管理
• 活动管理：报名审核、活动签到、报名列表查询
• 商城管理：商品增删改查、商品上架、商品下架、商品库存更新、商品分类管理
• 订单管理(查看、发货)
• 传承人管理：传承人增删改查、传承人与作品关联管理

4、亮点：

• 实现ai对话优化用户体验
• 后台首页大屏使用echarts图表统计，更直观的看出系统的运行数据

二、所用技术

后端技术栈：

• Springboot3
• mybatisPlus
• Jwt
• Spring Security
• Mysql
• Maven

前端技术栈：

• Vue3
• Vue-router
• axios
• elementPlus
• echarts

三、环境介绍

基础环境 :IDEA/eclipse, JDK17或以上, Mysql5.7及以上, Maven3.6, node14, navicat, 通义千问apikey

所有项目以及源代码本人均调试运行无问题 可支持远程调试运行

四、页面截图

文档截图：

1、用户：

2、管理员：

五、浏览地址

前台地址：http://localhost:8800

• 用户账号密码：test/123456

• 管理员账户密码：admin/123456

六、部署教程

1. 使用Navicat或者其它工具，在mysql中创建对应名称的数据库，并执行项目的sql文件

2. 使用IDEA/Eclipse导入springboot项目，若为maven项目请选择maven，等待依赖下载完成

3. 修改application.yml里面的数据库配置和数据库配置，还有通义千问的apikey配置，
   src/main/java/org/example/springboot/SpringbootApplication.java启动后端项目

4. vscode或idea打开vue3项目

5. 在编译器中打开terminal，执行npm install 依赖下载完成后执行 npm run serve,执行成功后会显示访问地址

七、ai对话部分代码

    /**
 * 流式聊天接口（SSE）
 */
@PostMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
public Flux<String> chatStream(@Valid @RequestBody ChatRequest request,
        HttpServletResponse response) {
        response.setHeader("X-Accel-Buffering", "no"); // 禁用Nginx缓冲
        response.setHeader("Cache-Control", "no-cache, no-store"); // 禁用浏览器缓冲
        response.setHeader("Pragma", "no-cache");
        response.setCharacterEncoding("UTF-8");
        Long userId = JwtTokenUtils.getCurrentUserId();
        // 验证权限
        if (!sessionService.isSessionOwnedByUser(request.getSessionId(), userId)) {
        return Flux.just("data: 无权访问此会话\n\n");
        }
        log.info("开始流式对话，sessionId: {}, userId: {}", request.getSessionId(), userId);
        return tongyiQianwenService.chatStream(request.getSessionId(), request.getUserMessage())
        .map(chatResponse -> "data: " + JSON.toJSONString(chatResponse) + "\n\n");
        }

/**
 * 流式聊天（SSE实时返回）
 */
public Flux<ChatResponse> chatStream(String sessionId, String prompt) {
        log.info("开始AI对话，sessionId: {}, userMessage: {}", sessionId, prompt);

        // 保存用户消息
        sessionService.saveMessage(sessionId, "user", prompt);
        // 1. 获取会话上下文
        SessionContext context = sessionManager.getSessionContext(sessionId);
        if (context == null) {
        context = new SessionContext(sessionId); // 初始化空上下文
        sessionManager.saveSessionContext(context);
        }
        String finalSessionId = context.getSessionId();
        // 2. 构建请求体
        Map<String, Object> requestBody = buildRequestBody(context, prompt, true);
        // 定义原子变量累加完整响应文本
        AtomicReference<String> fullAnswer = new AtomicReference<>("");
        // 3. 流式调用API
        return WebClient.create()
        .post()
        .uri(apiUrl)
        .headers(headers -> headers.addAll(buildHeaders()))
        .bodyValue(requestBody)
        .retrieve()
        // 禁用WebClient的响应缓冲（关键！）
        .bodyToFlux(String.class)
        // 逐个处理通义千问返回的流式片段
        .doOnNext(line -> log.info("通义千问原生片段：{}", line)) // 打印原生片段，验证是否逐行返回
        // 步骤1：先过滤空行（提前剔除无效数据）
        .filter(line -> line != null && !line.trim().isEmpty())
        .scan(new Accumulator(null, ""), (acc, line) -> {
        // 空行处理：保留原有累加文本，line设为null
        if (line == null || line.isEmpty()) {
        return new Accumulator(null, acc.getFullAnswer());
        }

        // 解析SSE数据前缀
        String data = line.startsWith("data: ") ? line.substring(6) : line;
        // 解析流式片段
        TongyiQianwenResponse fragment = JSON.parseObject(data, TongyiQianwenResponse.class);
        // 1. 流结束标识：返回完整响应
        if ("stop".equals(fragment.getOutput().getFinish_reason())) {
        return new Accumulator(data, acc.getFullAnswer());
        }

        // 解析失败：保留原有累加文本，line设为null
        if (fragment == null || fragment.getOutput() == null) {
        return new Accumulator(null, acc.getFullAnswer());
        }

        // 正常片段：累加文本
        String newFullAnswer = acc.getFullAnswer() + fragment.getOutput().getText();
        // 返回新的累加器（当前行 + 最新累加文本）
        return new Accumulator(line, newFullAnswer);
        })
        // 步骤3：过滤累加器中line为null的无效数据（替代map里返回null）
        .filter(acc -> acc.getLine() != null)
        .map(acc -> {
        String line = acc.getLine();
        String currentFullAnswer = acc.getFullAnswer();
        ChatResponse response = new ChatResponse();

        // 空行/解析失败的累加器直接返回null（后续filter过滤）
        if (line == null) {
        return null;
        }

        // 解析SSE数据前缀
        String data = line.startsWith("data: ") ? line.substring(6) : line;
        // 2. 解析流式片段
        TongyiQianwenResponse fragment = JSON.parseObject(data, TongyiQianwenResponse.class);
        // 1. 流结束标识：返回完整响应
        if ("stop".equals(fragment.getOutput().getFinish_reason())) {
        response.setSuccess(true);
        response.setSessionId(finalSessionId);
        response.setDone(true);
        response.setAnswer(currentFullAnswer); // 完整回答
        // 保存完整回答到会话
        sessionService.saveMessage(finalSessionId, "assistant", currentFullAnswer);
        log.info("AI对话完成，sessionId: {}, 响应长度: {}", sessionId, currentFullAnswer.length());
        return response;
        }
        if (fragment == null || fragment.getOutput() == null) {
        return null;
        }

        // 3. 异常处理（非stop结束）
        if (fragment.getOutput().getFinish_reason() != null && !"null".equals(fragment.getOutput().getFinish_reason())
        && !"stop".equals(fragment.getOutput().getFinish_reason())) {
        response.setSuccess(false);
        response.setMessage(fragment.getOutput().getFinish_reason());
        response.setRequestId(fragment.getRequest_id());
        return response;
        }

        // 4. 正常片段：返回单条流式响应
        response.setSuccess(true);
        response.setSessionId(finalSessionId);
        response.setAnswer(fragment.getOutput().getText()); // 单片段文本
        response.setDone(false);
        response.setRequestId(fragment.getRequest_id());
        // 设置token用量
        response.setUsage(Map.of(
        "inputTokens", fragment.getUsage().getInput_tokens(),
        "outputTokens", fragment.getUsage().getOutput_tokens(),
        "totalTokens", fragment.getUsage().getTotal_tokens()
        ));
        return response;
        })
        // 过滤掉null响应（空行/解析失败的情况）
        .filter(res -> res != null);
        }