# agri-ai-qa-system

**Repository Path**: CodingKeep/agri-ai-qa-system

## Basic Information

- **Project Name**: agri-ai-qa-system
- **Description**: 基于 SpringBoot 3 + LangChain4j + Vue 3 的 AI 农产品知识智能问答系统（RAG + Tool Calling + RBAC）
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-07-31
- **Last Updated**: 2026-07-31

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 🌾 AI 农产品知识智能问答系统

> 基于 **Spring Boot 3 + LangChain4j + Vue 3** 的农技知识智能问答 Agent 平台，面向农业生产、农技咨询、病虫害问答、知识检索与专家审核等场景，集成 **RAG 检索增强生成、Tool Calling 工具调用、RBAC 权限管理** 等核心能力。

## ✨ 功能特性

- 🤖 **AI 智能问答**：LangChain4j 接入 OpenAI 兼容大模型（Ollama / LM Studio 等），支持多轮对话，无模型环境可开启 Mock 兜底演示
- 📚 **知识库 RAG**：文档上传、自动切片、内容审核、关键词检索增强回答（可扩展 pgvector 向量检索）
- 🔧 **Tool Calling**：内置 7 个农业领域工具（作物查询、病虫害诊断、天气查询等），完整记录工具调用日志
- 👨‍🌾 **专家咨询**：农户提问 → 专家回复 → 状态流转的完整咨询闭环
- 📋 **AI 报告 / 农事计划**：基于会话记录与工具调用结果自动生成分析报告与农事任务计划
- 🔐 **RBAC 权限体系**：用户 / 角色 / 菜单 / 接口权限，JWT 认证，前后端双重校验
- 📊 **数据看板**：Dashboard + ECharts 数据可视化
- 📝 **日志审计**：操作日志、工具调用日志全程记录

## 🏗️ 技术栈

### 后端

| 技术 | 说明 | 版本 |
|------|------|------|
| Java | 开发语言 | 17 |
| Spring Boot | 应用框架 | 3.2.x |
| LangChain4j | AI Agent / RAG 框架 | - |
| MyBatis-Plus | ORM 框架 | - |
| MySQL | 关系型数据库 | 8.0 |
| Redis | 缓存 / Token 存储 | 7.x |
| Knife4j | API 文档 | - |
| JWT | 认证鉴权 | - |

### 前端

| 技术 | 说明 |
|------|------|
| Vue 3 | 组合式 API |
| Vite | 构建工具 |
| TypeScript | 类型安全 |
| Pinia | 状态管理 |
| Vue Router | 路由（登录守卫 + 动态菜单路由） |
| Axios | HTTP 请求（JWT Bearer Token） |
| Arco Design Vue | UI 组件库 |
| ECharts | 数据可视化 |

## 📁 项目结构

```
├── backend/                          # 后端服务
│   ├── src/main/java/com/agri/agent/
│   │   ├── common/                   # 公共模块（统一返回、配置、安全、异常、工具类）
│   │   ├── modules/
│   │   │   ├── auth/                 # 登录注册 JWT
│   │   │   ├── system/               # 用户 / 角色 / 权限 RBAC
│   │   │   ├── knowledge/            # 知识库文档与切片
│   │   │   ├── ai/                   # RAG 问答、Tool Calling、Agent
│   │   │   ├── consultation/         # 专家咨询
│   │   │   ├── crop/                 # 农作物管理
│   │   │   ├── pest/                 # 病虫害管理
│   │   │   ├── report/               # AI 报告
│   │   │   ├── task/                 # 农事计划
│   │   │   ├── dashboard/            # 数据看板
│   │   │   └── log/                  # 操作 / 工具调用日志
│   │   └── AgriAgentApplication.java
│   └── src/main/resources/
│       ├── prompts/                  # AI 提示词模板
│       └── sql/                      # 建库脚本与初始化数据
├── frontend/                         # 前端工程
│   └── src/
│       ├── api/                      # API 接口封装
│       ├── components/               # 公共组件
│       ├── layout/                   # 布局组件
│       ├── router/                   # 路由配置
│       ├── stores/                   # Pinia 状态
│       └── views/                    # 页面视图
└── README.md
```

## 🚀 快速启动

### 环境要求

- JDK 17+、Maven 3.8+
- Node.js 18+、npm 9+
- MySQL 8.0、Redis 7.x
- （可选）Ollama / LM Studio 等 OpenAI 兼容大模型服务

### 1. 基础设施

```bash
cd backend
docker-compose up -d mysql redis
```

或手动创建数据库并执行 SQL：

```bash
mysql -u root -p < backend/src/main/resources/sql/schema.sql
mysql -u root -p < backend/src/main/resources/sql/data.sql
```

### 2. 后端

编辑 `backend/src/main/resources/application-dev.yml` 配置数据库与 Redis 连接，AI 配置见 `application.yml`：

```yaml
ai:
  mock-enabled: true   # 无大模型时使用 Mock 演示
  base-url: http://localhost:11434/v1
  model-name: qwen2.5:7b
```

启动：

```bash
cd backend
mvn clean install -DskipTests
mvn spring-boot:run
```

- 服务地址：http://localhost:8080
- API 文档：http://localhost:8080/doc.html

### 3. 前端

```bash
cd frontend
npm install
npm run dev
```

访问：http://localhost:5173 （`/api` 自动代理到后端 8080）

## 👥 演示账号（密码均为 123456）

| 用户名 | 角色 |
|--------|------|
| admin | 系统管理员 |
| farmer01 | 普通农户 |
| expert01 | 农技专家 |
| auditor01 | 内容审核员 |
| teacher01 | 教师 |
| student01 | 学生 |

## 📄 更多文档

- 后端详细说明：[backend/README.md](backend/README.md)
- 前端详细说明：[frontend/README.md](frontend/README.md)

## 📜 开源协议

本项目仅供学习交流使用。