<think>嗯，用户想了解若依
框架的
前后端分离实现和AI
集成开发教程。首先，我需要回忆一下若依
框架的结构。根据引用[3]，若依的
框架模块包括ruoyi
-framework、ruoyi
-generator等，其中ruoyi
-framework包含安全模块、配置等。
前后端分离的话，通常前端用Vue，
后端用Spring Boot，通过REST API交互。
然后，用户提到AI
集成，可能需要在
后端添加AI服务，比如调用机器学习模型或者第三方API。引用里提到有AI智能化应用的内容，可能教程里有相关示例，比如
集成自然语言处理或图像识别。可能需要考虑如何将AI模块
嵌入到若依的现有架构中，比如在service层调用AI接口，或者在controller里处理请求。
还要考虑权限控制，因为引用[3]提到security模块，
集成AI功能时可能需要权限管理。此外，
代码生成模块ruoyi
-generator可能用于快速生成CRUD
代码，或许可以生成AI相关的模块结构。
用户可能需要具体的步骤，比如如何添加新的API接口，如何调用AI服务，如何处理数据返回前端。可能需要参考教程中的具体章节，比如引用[1]中的P13，或者引用[3]中的P12提到的模块结构，来指导如何在正确的位置添加
代码。
还要注意
前后端数据格式，比如使用JSON，前端用Vue3处理响应。可能需要举例说明，比如在
后端添加一个AI服务的Service类，然后在Controller中暴露接口，前端通过Axios调用。同时，可能需要处理异步请求，因为AI模型推理可能较慢，需要异步处理或者使用WebSocket。
另外，用户的问题可能涉及到实际开发中的常见问题，比如如何保证AI服务的高可用性，如何处理大
文件上传进行AI分析，或者如何缓存结果。可能需要提到使用消息队列、分布式处理或者缓存机制。
总结一下，回答需要分步骤讲解
前后端分离的实现结构，然后介绍如何
集成AI功能，可能包括
代码示例和模块划分，同时引用提供的参考资料中的模块结构作为依据。</think>### 若依
框架前后端分离实现与AI
集成开发教程
#### 一、
前后端分离实现
若依
框架基于RuoYi
-Vue3实现
前后端分离，核心架构如下：
1. **
后端模块**（Spring Boot）
- `ruoyi
-framework`：包含权限控制（`security`）、拦截器（`interceptor`）、多数据源配置（`datasource`）等核心组件[^3]
- `ruoyi
-admin`：提供RESTful API接口
- 接口规范：使用Swagger3生成API文档，通过JWT进行鉴权
2. **前端模块**（Vue3 + TypeScript）
- 路由配置：基于Vue Router实现动态路由加载
- 状态管理：采用Pinia进行全局状态管理
- API调用：通过Axios封装统一请求拦截器
```
java
// 示例：
后端Controller接口
@RestController
@RequestMapping
("/api/system"
)
public class SysUserController {
@Autowired
private ISysUserService userService;
@GetMapping
("/users"
)
public TableDataInfo list
(SysUser user
) {
startPage
();
List<SysUser> list = userService.selectUserList
(user
);
return getDataTable
(list
);
}
}
```
#### 二、AI
集成开发方案
1. **服务层
集成**
- 在`ruoyi
-framework`模块中新建`ai`子模块
- 集成主流AI
框架：
```xml
<!
-- PyTorch
JavaCPP 依赖
-->
<dependency>
<groupId>org.bytedeco</groupId>
<artifactId>pytorch
-platform</artifactId>
<version>1.12.1
-1.
5.8</version>
</dependency>
```
2. **典型AI功能实现**
```
java
// AI图像处理服务示例
@Service
public class AIImageService {
public String processImage
(MultipartFile file
) {
// 调用PyTorch模型推理
try
(TorchScriptModule module = TorchScriptModule.load
("model.pt"
)) {
Tensor input = preprocessImage
(file
);
Tensor output = module.forward
(input
);
return postprocessResult
(output
);
}
}
}
```
3. **
前后端交互设计**
- 文件上传接口：
```
java
@PostMapping
("/ai/image"
)
public AjaxResult processImage
(@RequestParam
("file"
) MultipartFile file
) {
String result = aiService.processImage
(file
);
return AjaxResult.success
(result
);
}
```
- 前端调用示例（Vue3）：
```typescript
const uploadImage = async
(file: File
) => {
const formData = new FormData
();
formData.append
('file', file
);
const { data } = await axios.post
('/api/ai/image', formData
);
return data;
};
```
#### 三、开发建议
1. **性能优化**
- 使用`ruoyi
-framework`中的`manager/AsyncManager`处理异步任务
- 通过Redis缓存高频AI推理结果
2. **安全控制**
- 在`security`模块中添加AI接口权限注解：
```
java
@PreAuthorize
("@ss.hasPermi
('ai:image:process'
)"
)
```
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