新项目上线 |《基于 Spring AI 的微服务智能表格助手 》!
Chat2Excel是一款面向AI 应用课程的企业级项目,目标是让同学们理解 “大模型 + 企业级微服务” 如何协同解决业务问题。项目聚焦于“聊天获取 Excel 数据洞察”这一真实企业场景:业务人员只需以自然语言提问,系统即可完成 Excel 文件的解析、数据校验、知识抽取和结果回传,从而显著降低手动整理和报表制作的时间成本。
后端采用 Spring Cloud 微服务架构,将系统拆分为六个微服务。在项目中使用的AI相关知识包括:LLM、提示词工程、MCP、Tool Calling、多模态、流式响应等。同时,项目集成了 Nginx、Nacos、MySQL、Redis等主流 Java 后端组件,技术栈丰富且前沿。
前端包含,基于 Vue 3 框架,使用 Vite 构建工具,以 JavaScript 为主要语言。
一句话提问,系统自动执行 SQL 查询、修改、生成可视化图表,数据洞察秒级获取,操作简单又高效。
AI 应用是将人工智能技术(如大语言模型、机器学习、计算机视觉等)与实际业务场景结合,解决特定问题、提升效率或创造新价值的落地形式。其核心本质是 “技术赋能业务”—— 通过 AI 的感知、理解、推理、生成能力,替代或辅助人工完成复杂、重复、高成本的工作,实现业务流程的智能化升级。
AI 应用开发并非单一技术的堆叠,而是 “技术理解 + 业务落地 + 工程实现” 的综合能力体系,核心需掌握以下两大模块:
✅大语言模型(LLM)基础:理解模型的能力边界(如文本理解、内容生成、逻辑推理),掌握模型选型(如通义千问、DeepSeek 等)的核心逻辑;
✅提示词工程:学会通过精准的提示词设计,引导模型输出符合预期的结果,解决 “模型听不懂需求” 的核心问题;
✅工具调用(Tool Calling):掌握让 AI 连接外部工具的能力,突破模型 “仅能生成文本” 的局限,实现 “理解需求 + 执行操作” 的闭环;
✅流式响应:理解并实现实时交互反馈机制,提升用户体验,适配对话类、分析类应用场景;
✅多模型适配:学会集成不同类型、不同厂商的 AI 模型,根据业务需求灵活切换,提升应用的稳定性与兼容性。
✅微服务架构:掌握将 AI 应用拆分为独立服务的设计思路,确保系统高内聚、低耦合,支持高并发与可扩展性;
✅中间件集成:熟练使用缓存(Redis)、数据库(MySQL)、服务注册发现(Nacos)、容器化部署(Docker)等主流组件,为 AI 应用提供稳定的运行支撑;
✅前后端协同:理解 AI 应用的前后端交互逻辑(如流式数据传输、异步任务处理),实现 “用户需求输入 → 后端 AI 处理 → 前端结果展示” 的顺畅流转。
随着 AI 技术的爆发式发展,AI 应用相关岗位已成为职场 “高薪刚需” 赛道,市场需求持续增长,岗位类型丰富且覆盖全技术栈。
行业发展前景方面,AI 应用正从 “互联网行业” 向 “传统企业” 全面渗透,金融、制造、医疗、办公协同等领域的 AI 落地需求持续爆发,相关岗位缺口巨大。
同时,企业更青睐 “懂技术 + 能落地” 的复合型人才 —— 仅掌握 AI 理论不够,必须具备实际项目经验,而 Chat2Excel 作为企业级真实场景项目,正是弥补 “理论与实践鸿沟” 的核心载体。
Chat2Excel 项目完整复现了企业级 AI 应用的核心技术链路,将前文提到的 AI 应用能力全面落地,具体体现如下:
✅项目集成了 DashScope(通义千问系列)、DeepSeek 等主流大模型,支持多模型切换,让学习者掌握 “根据业务需求选择模型、适配不同模型接口” 的核心技能;
✅通过封装统一的 AI 服务层(ai-service),屏蔽不同模型的接口差异,实现 “一次开发、多模型兼容”,符合企业级应用的可扩展设计思路。
✅在 “自然语言转数据处理指令” 场景中,通过精心设计的提示词模板,引导模型准确理解用户需求(如 “绘制各区域销售总金额折线图”),并拆解为可执行的步骤(如 “提取 Excel 中‘区域’‘销售金额’字段 → 按区域汇总 → 生成 SQL 查询 → 调用图表工具”);
✅针对不同类型的 Excel 数据处理需求(统计、筛选、可视化),设计差异化的提示词策略,让学习者掌握 “场景化提示词设计” 的核心方法。
✅项目通过 MCP 服务(mcp-service)整合多种工具:Excel 解析工具(EasyExcel)、数据库查询工具、图表生成工具(Chart.js)、邮件发送工具等;
✅AI 服务接收用户需求后,通过模型判断是否需要调用工具、调用哪种工具,再通过 MCP 服务执行工具操作并获取结果,最终将结果整理为自然语言 + 可视化图表反馈给用户,完整实现 “需求理解 → 工具调用 → 结果整合” 的闭环,这正是企业级 AI 应用的核心流程。
✅项目支持流式对话处理,用户发送需求后,系统可实时返回处理进度(如 “正在解析 Excel 文件 → 正在执行 SQL 查询 → 正在生成图表”),而非等待全部流程完成后一次性返回;
✅这种设计不仅提升了用户体验,更让学习者掌握了 SSE(Server-Sent Events)等流式传输技术的工程实现,适配 AI 应用中 “长耗时任务实时反馈” 的典型场景。
✅项目将 AI 能力封装为独立的 ai-service 微服务,与用户服务、文件服务、MCP 服务协同工作,符合企业级 “功能模块化、服务解耦” 的设计原则。
简言之,Chat2Excel 项目以 “AI 赋能数据处理” 为核心场景,将 AI 应用的核心技术(大模型适配、提示词工程、Tool Calling、流式响应)与企业级工程架构(微服务、中间件、前后端分离)深度结合,让学习者在实战中掌握 AI 应用开发的全链路技能,精准匹配职场岗位需求。
本项目采用典型的分层微服务架构,实现前后端分离设计,并整合了多种云服务和中间件,遵循高内聚低耦合原则。下面按层级进行详细说明:
✅自然语言操作 Excel,小白也能玩转数据处理。
✅Nginx 反向代理 + 负载均衡,Spring Cloud Gateway 路由转发,吃透分布式系统入口设计。
✅common-service(公共服务):通用工具 、 异常处理 、 日志切面
✅user-service(用户服务):注册登录、JWT 鉴权、权限管理
✅file-service(文件服务):Excel 解析、上传下载、OSS 存储适配
✅ai-service(AI 服务):大模型集成与适配、多模型调用、提示词工程、Tool Calling、流式响应
✅mcp-service(MCP 服务)工具集成、协议适配、执行引擎
✅MySQL:业务数据库,存储结构化数据。
✅Redis:作为缓存和会话存储,提升系统性能,支持分布式会话管理。
✅docker容器:使用docker快速、干净部署中间件。
本次项目课程采用真实企业项目开发流程进行授课,从产品需求分析,到技术架构设计,到前后端接口约定,到代码开发,到项目测试,最后完成项目部署上线。
项目总代码量约 1万行,包括后端 5 千行,前端 5 千行。项目共计 21 个后端接口,5 张数据库表。通过学习,大家既能接触新知识,又能巩固课堂所学,掌握企业主流开发框架,提升项目实操能力。
✅硬核技术:掌握 AI 核心概念(提示词编写、多模型适配、Tool Calling、流式响应),精通 Spring Cloud 微服务架构、分布式锁、JWT 鉴权等企业级技术。
✅实战经验:完整经历 “需求→设计→开发→AI 集成→测试→部署” 全链路,提升项目实操与问题解决能力。
✅简历加分:企业级项目直接写入简历,弥补实习空白,面试时能聊透架构设计、技术选型、踩坑经验,轻松打动面试官。
✅跨团队协作:体验前后端分离、微服务拆分模式,提升沟通与协作能力,提前适配职场工作场景。
chat2Excel // 第一层:父工程(聚合根)├── common-service // 第二层:公共基础包│ └── src/main/java/... // 第三层:通用工具、配置、基础模型│ └── src/main/resources/... // 第三层:基础配置(yml 等)│├── gateway-service // 第二层:网关服务│ └── src/main/java/... // 第三层:网关启动、路由配置│ └── src/main/resources/... // 第三层:网关 yml 配置│├── user-service // 第二层:用户服务│ └── src/main/java/... // 第三层:用户领域、认证登录、接口│ └── src/main/resources/... // 第三层:服务配置(yml 等)│├── file-service // 第二层:文件服务│ └── src/main/java/... // 第三层:文件上传/下载、存储适配│ └── src/main/resources/... // 第三层:服务配置│├── ai-service // 第二层:AI 服务│ └── src/main/java/... // 第三层:AI 调用、对话/推理流程│ └── src/main/resources/... // 第三层:模型/服务配置│├── mcp-service // 第二层:MCP 相关服务│ └── src/main/java/... // 第三层:MCP 适配/接口│ └── src/main/resources/... // 第三层:服务配置│├── deploy // 第二层:部署与运维│ └── docker-compose-*.yml // 第三层:基础设施编排(nacos/redis/mysql/nginx 等)│ └── mysql|nacos|nginx|redis // 第三层:对应服务的配置与初始化脚本│├── init.sql // 第二层:数据库初始化脚本├── pom.xml // 第二层:父工程 Maven 配置└── ReadMe.md // 第二层:项目说明
frontend-service // 第一层:前端工程(Vue3 + Vite)├── src // 第二层:源代码目录│ └── api // 第三层:API 接口层│ └── ai // 第四层:AI 服务接口│ └── auth // 第四层:认证服务接口│ └── file // 第四层:文件服务接口│ └── views // 第三层:视图页面层│ └── Login.vue // 第四层:登录页面│ └── MainApp.vue // 第四层:主应用容器│ └── MainApp // 第四层:主应用子页面│ └── AIAssistant.vue // 第五层:AI 助手页面│ └── FileManagement.vue // 第五层:文件管理页面│ └── FullscreenPreview.vue // 第五层:全屏预览页面│ └── History.vue // 第五层:历史记录页面│ └── Profile.vue // 第五层:个人资料页面│ └── components // 第四层:视图组件(预留)│ └── components // 第三层:公共组件层│ └── CommonPagination.vue // 第四层:通用分页组件│ └── utils // 第三层:工具函数层│ └── auth.js // 第四层:认证工具│ └── eventBus.js // 第四层:事件总线│ └── message.js // 第四层:消息提示工具│ └── request.js // 第四层:HTTP 请求封装│ └── sse.js // 第四层:SSE 连接工具│ └── router // 第三层:路由配置层│ └── index.js // 第四层:路由定义│ └── hooks // 第三层:组合式函数层│ └── usePanelResize.js // 第四层:面板尺寸调整钩子│ └── assets // 第三层:静态资源层│ └── image // 第四层:图片资源│ └── style // 第四层:样式资源│ └── global.scss // 第五层:全局样式│ └── App.vue // 第三层:根组件│ └── main.js // 第三层:应用入口│├── public // 第二层:公共静态资源目录├── dist // 第二层:构建输出目录├── .env // 第二层:设置访问后端地址├── index.html // 第二层:HTML 入口文件├── package.json // 第二层:项目依赖配置├── package-lock.json // 第二层:依赖锁定文件└── vite.config.js // 第二层:Vite 构建配置
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