ShotAI - 智能股票助手项目介绍

📖 项目概述

ShotAI 是一个基于 Spring AI 和 Vue.js 构建的智能对话系统，定位为私人股票助手。它不仅能够进行流畅的 AI 对话，还支持上传股票相关文档（如财报、研报、行业分析等），通过 RAG（检索增强生成）技术为用户提供基于知识库的专业问答服务。

🎯 项目定位

作为一个私人股票助手，ShotAI 可以帮助投资者：

📊 快速分析财报：上传 PDF 格式的财报，快速提取关键信息
📈 研报智能问答：基于上传的研究报告进行深度问答
💡 投资决策辅助：结合 AI 大模型的分析能力，提供投资建议
🔍 知识库检索：从海量文档中快速找到相关信息

✨ 核心特性

1. 实时流式对话

采用 SSE（Server-Sent Events）技术实现打字机效果，让 AI 回复更加自然流畅，提升用户体验。

2. RAG 知识库问答

支持上传多种格式文档（PDF、TXT、DOC、DOCX），系统会自动：

解析文档内容
智能分割文本
向量化存储
语义检索相关内容

3. 多模式切换

普通对话模式：直接与 AI 对话，获取通用知识
RAG 模式：基于上传的文档进行专业问答
未来扩展：支持联网搜索、图表分析等

4. 现代化 UI 设计

响应式布局，适配各种设备
渐变色设计，视觉效果出色
流畅动画，交互体验优秀

🏗️ 技术架构

整体架构图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                         前端层 (Vue 3)                        │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐    │
│  │ 聊天界面  │  │ 文档上传  │  │ SSE连接  │  │ 路由管理  │    │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↕ HTTP/SSE
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    后端层 (Spring Boot)                       │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐    │
│  │ Controller│  │ Service  │  │ SSE管理  │  │ 配置层   │    │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↕
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      AI 服务层                                │
│  ┌──────────────┐         ┌──────────────┐                  │
│  │  DeepSeek    │         │   Ollama     │                  │
│  │  (对话模型)   │         │  (嵌入模型)   │                  │
│  └──────────────┘         └──────────────┘                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↕
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      存储层                                   │
│                  ┌──────────────┐                            │
│                  │    Redis     │                            │
│                  │  (向量存储)   │                            │
│                  └──────────────┘                            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

技术栈详解

后端技术栈

技术	版本	用途
Spring Boot	3.5.7	核心框架
Spring AI	1.0.3	AI 集成框架
DeepSeek	deepseek-chat	对话生成模型
Ollama	bge-m3	文本嵌入模型
Redis	-	向量数据库
Lombok	-	简化开发

前端技术栈

技术	版本	用途
Vue 3	3.5.22	前端框架
Ant Design Vue	4.2.6	UI 组件库
Axios	1.12.2	HTTP 客户端
Vite	7.1.7	构建工具
Vue Router	4.6.3	路由管理

💡 应用场景

场景一：财报快速分析

用户：上传某公司 Q3 财报 PDF
系统：自动解析并向量化存储
用户：这家公司的营收增长率是多少？
AI：根据财报显示，该公司 Q3 营收同比增长 25.6%...

场景二：研报智能问答

用户：上传多份行业研报
系统：构建行业知识库
用户：新能源汽车行业的主要风险是什么？
AI：基于已上传的研报，主要风险包括：1. 政策变化...

场景三：投资决策辅助

用户：我想了解这只股票的基本面
AI：结合知识库和 AI 分析能力，提供：
    - 财务指标分析
    - 行业地位评估
    - 风险提示
    - 投资建议

📊 项目亮点

1. 技术创新

✅ 采用最新的 Spring AI 框架，代码简洁优雅
✅ SSE 流式传输，实现打字机效果
✅ RAG 技术，让 AI 基于真实数据回答
✅ Redis 向量存储，检索速度快

2. 用户体验

✅ 实时响应，无需等待完整回复
✅ 支持中断生成，用户可控
✅ 文档上传进度显示
✅ 界面美观，操作流畅

3. 可扩展性

✅ 模块化设计，易于添加新功能
✅ 支持多种文档格式
✅ 可轻松切换 AI 模型
✅ 前后端分离，独立部署

🚀 快速开始

环境要求

Java 17+
Node.js 20.19+
Redis（端口 9379）
Ollama（bge-m3 模型）
DeepSeek API Key

安装步骤

1. 启动 Redis

redis-server --port 9379
redis-cli -p 9379
CONFIG SET requirepass "123456"

2. 启动 Ollama

ollama pull bge-m3
ollama serve

3. 配置后端

编辑 ShotAI-back/src/main/resources/application.yml：

spring:
  ai:
    deepseek:
      api-key: your-api-key-here  # 替换为你的 API Key

4. 启动服务

后端：

cd ShotAI-back
mvn spring-boot:run

前端：

cd ShotAI-front
npm install
npm run dev

5. 访问应用

打开浏览器访问：http://localhost:5173

📁 项目结构

shotAI/
├── ShotAI-back/              # 后端项目
│   ├── src/main/java/
│   │   └── com/alexjoker/shotai/
│   │       ├── controller/   # REST 控制器
│   │       │   ├── ChatController.java
│   │       │   ├── RagController.java
│   │       │   └── SseController.java
│   │       ├── service/      # 业务接口
│   │       ├── serviceImpl/  # 业务实现
│   │       │   ├── ChatServiceImpl.java
│   │       │   ├── RagServiceImpl.java
│   │       │   └── DocumentServiceImpl.java
│   │       ├── config/       # 配置类
│   │       │   ├── VectorStoreConfig.java
│   │       │   └── CorsConfig.java
│   │       ├── dto/          # 数据传输对象
│   │       └── utils/        # 工具类
│   │           ├── SSEServer.java
│   │           └── SSEMsgType.java
│   └── src/main/resources/
│       └── application.yml   # 配置文件
│
└── ShotAI-front/             # 前端项目
    ├── src/
    │   ├── api/              # API 接口
    │   │   ├── chat.js
    │   │   └── rag.js
    │   ├── views/            # 页面组件
    │   ├── router/           # 路由配置
    │   └── styles/           # 样式文件
    └── vite.config.js        # Vite 配置

🔮 未来规划

短期目标

添加用户认证系统
支持对话历史持久化
优化文档解析性能
添加更多文档格式支持

中期目标

集成实时股票数据 API
添加图表分析功能
支持多用户协作
移动端适配

长期目标

开发独立的移动 APP
添加语音交互功能
构建股票知识图谱
提供个性化推荐

📝 总结

ShotAI 是一个功能完整、技术先进的智能股票助手项目。它不仅展示了如何将大语言模型应用到实际场景中，还通过 RAG 技术解决了 AI 幻觉问题，让回答更加准确可靠。

无论你是投资者、开发者还是 AI 爱好者，都可以从这个项目中获得启发。项目采用模块化设计，易于理解和扩展，是学习 Spring AI 和 RAG 技术的绝佳案例。

📄 许可证

MIT License

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Made with ❤️ by AlexJoker

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