智慧农业微信小程序项目。整体架构是前后端分离的,用户端用UniApp,后台管理用Vue加Ant Design,后端接口是我用PHP的ThinkPHP框架写的。
在这个项目里,我主要负责后端接口和后台管理界面的开发。有两个比较核心的亮点:第一是农事管理模块,我用队列异步调用百炼大模型,帮农户自动生成科学的农事日历;第二是AI智能问答,我用了RAG技术,把大模型和我们的农业知识库结合起来,让AI回答农技问题时更专业、更精准。
本项目基于PHP(ThinkPHP)与Vue+Antd构建后台,用户端采用UniApp开发微信小程序。我全面负责后端接口与后台管理界面的开发,核心亮点在于引入大模型技术赋能智慧农业:一是通过队列异步调用百炼大模型,智能生成农事日历;二是采用RAG技术结合专业知识库,实现更精准的农技问答。
在系统架构与安全性方面,我引入了Redis作为缓存中间件,用于存储高频访问的农事数据与问答结果,大幅降低了数据库的读取压力,提升了系统的整体响应速度。同时,采用JWT(JSON Web Token)机制生成Token,实现了前后端分离架构下的无状态身份认证,保障了接口调用的安全性与跨端兼容性。
在开发过程中,我也遇到了一些技术难点。例如大模型接口响应较慢,容易导致请求超时。为此,我引入了消息队列进行异步处理,将耗时的AI生成任务交由后台消费者执行,有效避免了系统阻塞。另外,针对通用大模型在农业垂直领域易产生“幻觉”的问题,我采用了RAG(检索增强生成)架构,先检索权威知识库,再将结果作为上下文注入大模型,从而确保了农技问答的精准度与专业性。