计算机毕业设计Django+Vue.js大模型路线规划系统路线推荐系统路线规划助手(4种推荐算法) 源码+LW+PPT+讲解

最新推荐文章于 2025-12-05 15:32:08 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-05 15:32:08 发布 · 858 阅读

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#课程设计 #hadoop #大数据 #spark #hive #毕业设计 #数据可视化

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介绍资料

以下是一篇关于《Django + Vue.js 大模型路线规划系统：路线推荐系统与路线规划助手》的任务书模板，包含目标、任务分解、技术要求、进度安排等内容，供参考：

任务书

项目名称：Django + Vue.js 大模型路线规划系统——路线推荐系统与路线规划助手

一、项目背景与目标

1.1 背景

传统路线规划系统（如地图导航软件）多依赖静态算法和规则引擎，难以满足用户个性化需求（如避开拥堵、推荐风景路线、多目标优化等）。结合大语言模型（LLM）的智能推荐技术可提升系统对自然语言的理解能力和动态决策水平。本项目旨在开发一个基于 Django（后端） + Vue.js（前端） 的智能路线规划系统，集成大模型实现语义解析、实时推荐和可视化交互。

1.2 目标

功能目标：
- 支持用户通过自然语言输入路线需求（如时间、起点、偏好）。
- 结合实时交通、天气等数据生成多条可选路线。
- 提供路线评分、对比和可视化展示功能。
- 支持用户反馈以优化推荐策略。
技术目标：
- 前后端分离架构，Django 提供 RESTful API，Vue.js 实现动态交互。
- 集成大模型（如 GPT-3.5/4、Llama 2）解析用户意图并生成推荐逻辑。
- 优化系统性能，确保实时数据处理的响应时间 < 2秒。

二、任务分解与分工

2.1 任务模块划分

模块	任务内容	负责人
1. 需求分析与设计	完成系统功能定义、数据库设计、API 接口规划、UI 原型设计。	张三
2. 后端开发	- Django 框架搭建，实现用户管理、路线计算、数据存储等模块。 - 集成大模型 API，处理语义解析和推荐逻辑。	李四
3. 前端开发	- Vue.js 实现交互界面，包括地图展示、路线对比、反馈组件。 - 集成地图 SDK（如高德/Leaflet）。	王五
4. 数据集成与测试	- 接入实时交通 API（高德/百度）、天气 API。 - 编写单元测试和压力测试脚本。	赵六
5. 部署与优化	- 服务器部署（Docker + Nginx）。 - 系统性能调优（缓存、异步任务）。	全体成员

2.2 关键技术点

大模型集成：
- 通过 OpenAI API 或本地部署轻量化模型（如 Llama 2 7B）实现语义理解。
- 设计提示词工程（Prompt Engineering）优化模型输出格式。
路线算法：
- 基础路径计算：结合 A* 算法或 OpenStreetMap 数据。
- 动态权重调整：根据实时交通、用户偏好动态调整路线评分。
前后端交互：
- 使用 Axios 实现 RESTful API 调用。
- 通过 WebSocket 实现实时数据推送（如交通状态更新）。

三、技术要求与规范

3.1 开发环境

后端：Python 3.9 + Django 4.2 + PostgreSQL 15
前端：Vue.js 3.0 + Element Plus + Leaflet/Mapbox
大模型：OpenAI GPT-3.5/4 或本地部署 Llama 2
辅助工具：Postman（API 测试）、Swagger（文档生成）、Docker（部署）

3.2 代码规范

后端：
- 遵循 PEP 8 代码风格，使用 Black 格式化工具。
- API 文档需通过 Swagger 自动生成。
前端：
- Vue 组件命名采用 PascalCase，方法采用 camelCase。
- 使用 ESLint + Prettier 统一代码风格。
版本控制：
- 使用 Git 进行版本管理，分支策略采用 Git Flow。

3.3 测试要求

单元测试：
- 后端：覆盖用户认证、路线计算、大模型调用等核心逻辑。
- 前端：测试组件渲染、用户输入处理、地图交互。
压力测试：
- 模拟 1000 并发用户，测试系统响应时间和稳定性。

四、进度安排

阶段	时间	交付物
需求分析	第1-2周	需求文档、UI 原型图
系统设计	第3周	数据库设计图、API 文档、技术选型报告
开发阶段	第4-10周	可运行的系统原型（含基础功能）
测试优化	第11-12周	测试报告、优化后的稳定版本
部署验收	第13周	部署文档、用户手册、项目总结报告

五、预期成果

可交付系统：
- 一个完整的 Web 应用，支持语义输入、动态推荐、路线可视化。
- 部署在云服务器（如阿里云/AWS），提供公开访问链接。
文档资料：
- 需求分析报告、系统设计文档、测试报告、用户手册。
知识产权：
- 申请 1 项软件著作权，发表 1 篇核心期刊或国际会议论文。

六、风险评估与应对

风险	应对措施
大模型调用成本过高	优先使用本地轻量化模型（如 Llama 2），或申请 OpenAI 学术优惠。
实时数据接口不稳定	接入多个数据源（高德 + 百度），设计熔断机制。
前后端协作延迟	每日站会同步进度，使用 Jira 进行任务跟踪。

任务书编制人：XXX
日期：2023年XX月XX日

备注：可根据实际项目需求调整任务分工、技术细节和进度安排。此任务书适用于高校课题、企业项目或毕业设计等场景。