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介绍资料

以下是一份关于《Django + LLM大模型房价预测》的任务书模板，供参考：

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任务书：基于Django与LLM大模型的房价预测系统开发

一、项目背景

随着人工智能技术的快速发展，结合大语言模型（LLM）与机器学习算法的房价预测系统能够更精准地分析市场趋势、区域特征及用户需求。本项目旨在构建一个基于Django框架的Web应用，集成LLM大模型（如GPT-4、Llama等）与机器学习模型（如XGBoost、随机森林等），实现动态房价预测功能，为用户提供可视化交互界面。

二、项目目标

1. 功能目标
   • 开发一个基于Django的Web应用，支持用户输入房屋特征（面积、位置、楼层等）并获取预测价格。
   • 集成LLM大模型，实现自然语言交互（如通过文本描述获取预测结果）。
   • 结合传统机器学习模型，提升预测精度与鲁棒性。
   • 提供数据可视化功能（如历史价格趋势图、区域热力图）。
2. 技术目标
   • 使用Django构建后端服务，实现用户认证、数据存储与API接口。
   • 调用LLM大模型API（如OpenAI API或本地部署模型）处理自然语言输入。
   • 训练并优化房价预测模型，部署为独立服务或集成至Django。
   • 前端采用HTML/CSS/JavaScript或React框架实现交互界面。

三、任务分解

阶段1：需求分析与数据准备

1. 需求分析
   • 明确用户需求（如预测精度、交互方式、数据范围）。
   • 设计系统功能模块（用户管理、数据输入、预测展示、可视化分析）。
2. 数据收集与预处理
   • 获取公开房价数据集（如Kaggle、政府公开数据）。
   • 清洗数据（处理缺失值、异常值、标准化特征）。
   • 划分训练集、测试集与验证集。

阶段2：模型开发与训练

1. 传统机器学习模型
   • 选择特征工程方法（如PCA降维、特征交叉）。
   • 训练回归模型（线性回归、XGBoost、随机森林等）。
   • 评估模型性能（MAE、RMSE、R²等指标）。
2. LLM大模型集成
   • 调用LLM API解析用户自然语言输入（如“北京市朝阳区100平三居室”）。
   • 将文本特征转换为结构化数据供预测模型使用。
   • 探索LLM直接生成预测价格的可行性（需验证精度）。

阶段3：Django后端开发

1. 系统架构设计
   • 设计数据库模型（如用户表、房屋特征表、预测记录表）。
   • 配置Django项目（URL路由、视图函数、模板渲染）。
2. API接口开发
   • 实现预测接口（接收前端请求，调用模型返回结果）。
   • 集成用户认证与权限管理（Django内置Auth模块）。
3. 模型服务化
   • 将训练好的模型封装为Python模块或RESTful API。
   • 通过Django调用模型服务，实现动态预测。

阶段4：前端开发与测试

1. 前端界面设计
   • 设计用户输入表单（房屋特征填写或文本描述框）。
   • 实现预测结果展示（价格、置信度、可视化图表）。
2. 系统测试与优化
   • 功能测试（输入验证、预测准确性、异常处理）。
   • 性能测试（响应时间、并发用户承载能力）。
   • 优化模型与代码（减少延迟、提升用户体验）。

阶段5：部署与文档编写

1. 系统部署
   • 部署Django应用至云服务器（如AWS、阿里云）。
   • 配置Nginx/Gunicorn实现生产环境运行。
2. 文档编写
   • 编写用户手册（系统功能介绍、操作指南）。
   • 编写技术文档（系统架构、API文档、模型训练细节）。

四、时间计划

阶段	时间安排	交付成果
需求分析与数据	第1-2周	需求文档、数据集
模型开发	第3-5周	训练好的模型、评估报告
Django后端开发	第6-8周	可运行的Django项目代码
前端开发与测试	第9-10周	完整Web应用、测试报告
部署与文档	第11-12周	部署上线、技术文档

五、资源需求

1. 硬件资源
   • 服务器（用于模型训练与部署，建议GPU支持）。
   • 开发环境（Python 3.8+、Django 4.0+、LLM开发工具包）。
2. 数据资源
   • 房价数据集（需包含地理位置、面积、户型等特征）。
   • LLM API密钥（如OpenAI API或本地模型路径）。
3. 人力资源
   • 后端开发工程师（1-2名，负责Django与模型集成）。
   • 前端开发工程师（1名，负责界面设计与交互）。
   • 数据科学家（1名，负责模型训练与优化）。

六、风险评估与应对

1. 模型精度不足
   • 风险：预测结果与实际偏差较大。
   • 应对：增加特征工程、尝试集成学习或深度学习模型。
2. LLM调用延迟高
   • 风险：自然语言处理耗时过长影响用户体验。
   • 应对：优化输入文本长度、采用本地轻量化模型。
3. 数据隐私与安全
   • 风险：用户输入数据泄露。
   • 应对：加密存储敏感信息、遵循GDPR等数据保护法规。

七、验收标准

1. 系统功能完整，无重大Bug。
2. 预测模型精度达到预期指标（如RMSE < 5%）。
3. 用户交互流畅，响应时间 < 2秒。
4. 文档齐全，易于部署与维护。

项目负责人：__________
日期：__________

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可根据实际需求调整任务细节、时间安排或技术选型。

运行截图

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 博主是CSDN毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。 

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