很多同学在找工作时都会给磊哥说,自己的项目没啥亮点,感觉都是在做增删改查操作,有没有什么办法可以补救一下?
其实这个问题也好解决,公司的项目没啥亮点可写,但作为程序员的我们,可以做一个自己的项目,创造一些亮点来写,这样既能向面试官展示自己有专研技术的能力和喜好,同时又能创造出来一些亮点写到简历上,并且还能收获技术上的一些提升,真是一石三鸟啊,那要做什么项目呢?
选项目思路
选项目有以下几点基本要求:
- 项目业务功能要新颖:要紧跟时代的潮流,最好不要是某某某后台管理系统,让人看了都索然无味的项目,我要首先要排除掉。
- 项目技术实现要有亮点:如微服务技术、并发编程技术、分布式锁、幂等性处理、数据库和缓存一致性问题的处理,最好都包含。
- 项目业务要有代表性但是不能太大太复杂:项目的业务要是太大和太复杂,那么意味着开发周期和开发成本大,需要的精力会很多,对于急于找工作的同学来说不太友好。
哪些项目合适?
- AI 相关的业务和技术。
- 必须是微服务项目,使用主流技术。
AI Cloud 项目
为了同时解决这些问题,经过深思熟虑之后,磊哥想出了一个还算不错的项目【AI Cloud】。
AI Cloud 是 AI 方向的微服务项目,包含 23 个主流技术和 11 大项目亮点,主要解决的痛点是一键式生成 AI 大模型答案的工具,支持对话和画图功能,还有社区讨论,以及评论、点赞功能。
![](/image/aicloud.png)
这个项目除了是热门的 AI 方向之外,他还使用了众多主流的 Java 技术,例如 Spring Cloud、并发编程、分布式锁、分库分表等,它包含的主要功能如下:
- AI 工具:一键式提问生成所有平台的答案,在没有 AI Cloud 之前,我们在查询一个复杂问题时,需要复制粘贴到每个大模型查询答案,根据这些答案才能汇总自己需要的信息;而有了这个系统之后,一键发送问题就能收获所有大模型的答案了,方便快捷。AI 工具目前提供的功能有:
- 对话功能
- 绘图功能
- 话题讨论功能:除了 AI 工具可以使用之外,还有话题讨论板块,可以分享 AI 技术和聊天吹水两不误,工具和娱乐都有了。
- 用户体系和历史记录:用户登录之后才可以使用大模型,这样也能更好的记录用户(使用 AI 工具的)历史信息。
- 用户使用次数限制:因为大模型接口的调用是付费的,所以需要限制每个用户的使用次数,每晚 00 点重置限制次数。
- 支持近百种 AI 模型:本项目支持的 AI 大模型有:ChatGPT、通义千问、讯飞星火、文心一言、豆包(字节旗下),还有自己本地部署的 AI 模型(近百种大模型的支持)。
项目开发背景
- AI 项目开发的必要性:人工智能时代,大模型已经是人们不可或缺的“工作伴侣”了。
- 众多大模型一键快捷使用:我们在查询一个复杂知识的时候,通常需要查询多个模型,然后汇总找打问题的答案,但每次使用多个大模型时,需要手工打开页面、复制和粘贴信息才行,使用起来不方便,有了 AI Cloud 之后一键发送消息获取所有大模型的查询结果,方便快捷。
大模型已经是我们不可或缺的工具了,但一起使用起来不方便,所以我们要开发一个系统,方便自己和他人更好的使用大模型。
使用技术
使用技术列表:
- Spring Boot
- Spring Cloud Alibaba
- MySQL
- Mybatis-Plus
- Redis
- Kafka
- Spring Cloud Alibaba Nacos
- Spring Cloud Alibaba Sentinel
- Spring Security
- JWT
- Spring AI
- Spring Cloud Alibaba AI
- XXL-Job
- MinIO
- 并发编程
- 分布式锁
- Sharding Sphere(分库分表)
- Canal
- Hutool
- Spring Validation
- Swagger
- Knife4j
- 自定义注解(实现幂等性判断)
11 大项目亮点
- 使用并发编程技术保证项目的执行效率,使用线程编排保证任务正常执行。
- 使用分布式锁保证大模型接口调用的安全性和稳定性,其中分布式锁实现了锁重入、锁(自动)续期、锁误删、单点分布锁故障等问题。
- 前、后端在关键操作上添加了幂等性判断(关键实现技术为:自定义注解 + Redis),保证系统的稳定性和安全性。
- 使用多种设计模式完成项目开发,如,责任链设计模式保证项目的安全、使用工厂模式来提成程序执行效率、使用建造者模式实现创建并赋值对象、使用生产-消费者模式实现异步通信和模块解耦、观察者模式实现数据实时读取、使用代理模式实现通用功能的统一处理、使用单例模式保证执行效率、使用懒汉模式实现资源的充分利用等。
- 使用 MQ 实现系统的削峰填谷,以及保证整个程序流程执行的完整性。
- 使用 Canal 监控 MySQL 的 Binlog 解决了 MySQL 和 Redis 的数据一致性问题。
- 项目中使用了分库分表技术增加数据库的并发处理性能。
- 高并发场景稳定的稳定性设计,例如自定义拒绝策略保证任务不丢失和及时通知到负责人进行手工补偿处理。
- 支持云端大模型和本地大模型的调用,近百种大模型的支持和调用。
- 使用最新的 JDK 长期支持版和最新版的 Spring Boot 框架和组件完成程序的开发。
- 项目为 AI 方向,热门且有发展前景。
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AI Cloud 项目为小众精品项目(无需担心求职时撞车),项目收费是 399 元,不过这里给每天给第 1 个报名的同学提供以下福利(每天只限1名用户):
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