AI提示词管理 用Java+MySQL构建个人ChatGPT提示词库与分享平台

技术选型与架构设计

• 后端框架：Spring Boot 提供RESTful API支持，集成MyBatis或JPA操作MySQL
• 数据库设计：MySQL 8.0+ 存储提示词及用户关系数据
• 前端技术：Vue.js/React + Element UI/Ant Design构建管理界面
• AI对接：OpenAI API SDK实现提示词测试功能

核心数据库表结构

CREATE TABLE `prompt` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `title` varchar(100) NOT NULL COMMENT '提示词标题',
  `content` text NOT NULL COMMENT '提示词内容',
  `category` varchar(50) DEFAULT NULL COMMENT '分类标签',
  `user_id` bigint NOT NULL COMMENT '创建者ID',
  `is_public` tinyint(1) DEFAULT '0' COMMENT '是否公开',
  `test_result` text COMMENT '测试输出样例',
  `create_time` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `user` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(50) UNIQUE NOT NULL,
  `password` varchar(100) NOT NULL,
  `email` varchar(100) UNIQUE,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

关键功能实现

提示词CRUD接口

@RestController
@RequestMapping("/api/prompt")
public class PromptController {
    
    @Autowired
    private PromptService promptService;

    @PostMapping
    public Result createPrompt(@RequestBody Prompt prompt) {
        return promptService.savePrompt(prompt);
    }

    @GetMapping("/{id}")
    public Result getPrompt(@PathVariable Long id) {
        return Result.success(promptService.getById(id));
    }
}

AI测试功能集成

public class AITestService {
    private final OpenAiService openAiService;

    public String testPrompt(String promptContent) {
        CompletionRequest request = CompletionRequest.builder()
                .prompt(promptContent)
                .model("text-davinci-003")
                .build();
        return openAiService.createCompletion(request).getChoices().get(0).getText();
    }
}

安全与权限控制

• JWT认证：Spring Security实现接口权限控制
• 数据隔离：用户只能修改自己创建的提示词
• 敏感词过滤：对用户输入的提示词内容进行审核

扩展功能建议

社区互动功能

• 点赞/收藏统计
• 热门提示词排行榜
• 用户评论系统

高级搜索功能

• 按使用场景分类检索
• 效果评分排序
• 语义相似度搜索

数据统计分析

• 提示词使用频率报表
• AI响应质量评估
• 用户行为分析看板

部署时建议采用Docker容器化方案，配合Nginx实现负载均衡。对于高频访问的公开提示词可以考虑加入Redis缓存层提升响应速度。