基于SpringBoot+Langchain4j的AI机票预订系统

# 基于Spring Boot的航班管理系统:构建高效民航信息服务实践

在数字化转型浪潮中,民航业对信息化服务的需求日益增长。本文将介绍一个基于 `Spring Boot` 构建的航班管理系统——`common-service` 项目,展示如何通过现代化技术栈实现高效的航班与机票信息服务。

## 项目架构亮点

### 微服务友好的设计模式
`common-service` 采用了经典的分层架构设计,将业务逻辑与数据访问分离:

- **Entity层**:通过 [FlightInfo](file://D:\workspace\common-service\src\main\java\org\minbox\chapter\seata\common\entity\FlightInfo.java#L2-L140) 和 [TicketInfo](file://D:\workspace\common-service\src\main\java\org\minbox\chapter\seata\common\entity\TicketInfo.java#L5-L204) 实体类映射数据库表结构
- **Mapper层**:利用 `MyBatis` 实现高效的数据库操作
- **Service层**:封装核心业务逻辑,提供统一的服务接口
- **Controller层**:暴露RESTful API供外部系统调用

### 缓存优化策略
为了提升查询性能,项目集成了 `Redis` 缓存机制。在 [FlightInfoService](file://D:\workspace\common-service\src\main\java\org\minbox\chapter\seata\common\service\FlightInfoService.java#L14-L277) 中实现了智能缓存策略:

```java
if(redisTemplate.hasKey("FlightInfo.list."+status)){
    flights = (List<FlightInfo>) redisTemplate.opsForList().range("FlightInfo.list."+status, 0, -1);
}
else {
    flights = flightInfoMapper.selectByStatus(status);
    redisTemplate.opsForList().leftPushAll("FlightInfo.list." + status, flights);
}
```


这种设计有效减少了数据库访问压力,显著提升了高频查询的响应速度。

## 核心功能实现

### 灵活的数据展示格式
系统支持多种数据输出格式,满足不同场景需求:

1. **HTML表格展示**:适用于Web前端直接渲染
2. **Pipe分隔符格式**:便于数据交换和解析
3. **结构化JSON**:符合现代API标准

### 智能机票编号生成
通过组合航班号、座位号、预订时间等关键信息,系统实现了唯一性的机票编号生成算法,确保每张机票都有全球唯一的标识。

### 完整的状态管理体系
系统内置了完整的航班和机票状态跟踪机制,包括:
- scheduled(计划中)
- boarding(登机中)
- delayed(已延误)
- departed(已起飞)
- arrived(已到达)

## 技术特色

### 流式响应处理
前端页面实现了流式数据接收功能,用户可以实时看到AI生成的回复内容,大幅提升交互体验。

### 响应式UI设计
Web界面采用响应式布局,适配各种终端设备,无论是PC还是移动设备都能获得良好的用户体验。

### 安全可靠的数据库设计
通过外键约束、索引优化等手段,保证了数据的一致性和查询效率。

## 部署与运维

项目采用标准的 `Maven` 构建流程,支持一键打包部署。配置文件支持环境变量注入,便于在不同环境中快速切换配置。

## 总结

`common-service` 项目展示了如何运用现代化Java技术栈构建高性能、可扩展的民航信息服务系统。其模块化设计和丰富的功能特性,为同类系统的开发提供了有价值的参考模板。

通过合理运用缓存策略、灵活的数据格式支持以及完善的API设计,该项目不仅满足了当前业务需求,也为未来的功能扩展奠定了坚实基础。

### 如何在Spring Boot项目中集成LangChain4J LangChain4J 是一种用于构建语言模型应用程序的框架,它提供了丰富的工具来处理自然语言生成、对话管理和其他相关功能。要在 Spring Boot 项目中集成 LangChain4J,可以按照以下方法实现。 #### 创建一个新的 Spring Boot 项目 如果尚未创建 Spring Boot 项目,则可以通过命令行使用 `spring init` 工具快速初始化一个新项目[^3]: ```bash spring init -d=web,actuator -n=langchain4j-springboot-integration langchain4j-springboot-integration ``` 此命令会生成一个基础的 Spring Boot 项目结构,并包含 Web 和 Actuator 功能模块。 #### 添加依赖项 为了支持 LangChain4J 的功能,在项目的 `pom.xml` 文件中添加必要的 Maven 或 Gradle 依赖项。以下是基于 Maven 的配置示例: ```xml <dependency> <groupId>com.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-core</artifactId> <version>0.1.0</version> <!-- 替换为最新版本 --> </dependency> <!-- 如果需要额外的功能,比如 OpenAI 集成 --> <dependency> <groupId>com.langchain4j</groupId> <artifactId>langchain4j-openai</artifactId> <version>0.1.0</version> <!-- 替换为最新版本 --> </dependency> ``` 对于 Gradle 用户,可以在 `build.gradle` 中添加类似的依赖项: ```gradle implementation 'com.langchain4j:langchain4j-core:0.1.0' // 替换为最新版本 implementation 'com.langchain4j:langchain4j-openai:0.1.0' // 可选,替换为最新版本 ``` #### 初始化 LangChain4J 组件 在 Spring Boot 应用程序中,通过定义 Bean 来初始化 LangChain4J 所需的核心组件。例如,假设要使用 OpenAI API 进行文本生成操作,可以这样设置: ```java import com.langchain4j.llm.openai.OpenAiLlm; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; @Configuration public class LangChainConfig { @Bean public OpenAiLlm openAiLlm() { return OpenAiLlm.builder() .apiKey(System.getenv("OPENAI_API_KEY")) // 使用环境变量传递密钥 .modelName("gpt-3.5-turbo") // 设置使用的模型名称 .build(); } } ``` 在此配置类中,我们注入了一个名为 `openAiLlm` 的 Bean,该对象负责与 OpenAI 提供的语言模型交互。 #### 构建控制器以暴露 REST 接口 为了让外部客户端能够调用 LangChain4J 的功能,通常会在 Spring Boot 中设计一个 RESTful 控制器。下面是一个简单的例子,展示如何接收用户输入并返回由 AI 模型生成的结果: ```java import com.langchain4j.chain.ConversationChain; import com.langchain4j.memory.chat.ChatMemoryBuffer; import com.langchain4j.model.output.Response; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.*; @RestController @RequestMapping("/api/langchain") public class LangChainController { private final ConversationChain conversationChain; @Autowired public LangChainController(OpenAiLlm llm) { ChatMemoryBuffer memory = new ChatMemoryBuffer(); // 定义聊天记忆缓冲区 this.conversationChain = ConversationChain.from(llm).withChatMemory(memory); } @PostMapping("/generate") public String generateText(@RequestBody String input) { Response<String> response = conversationChain.call(input); // 调用链路生成响应 return response.getOutput(); } } ``` 上述代码片段展示了如何利用 LangChain4J 的 `ConversationChain` 类建立持续性的对话机制,并将其封装到 `/api/langchain/generate` HTTP POST 请求路径下。 #### 测试应用 完成以上步骤后,启动 Spring Boot 应用程序并通过 Postman 或其他工具发送请求测试接口是否正常工作。确保已正确设置了 OPENAI_API_KEY 环境变量以便访问远程服务。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值