基于LLM大模型的问答系统-AskMeta

这款基于flutter开发的高防哔哩哔哩app，具备登录、注册、主页推荐展示、用户中心、排行榜、个人收藏等功能。结合第三方数据库以及接口设计，app通过请求获取数据，并将数据进行展示，app具备本地图片缓存、页面状态保持、等待刷新、视频播放等功能。

1、项目整体基于Spring Boot 2 + Spring Cloud 构建，使用eureka做为注册中心，使用Apollo做为配置中心，整个产品拆分为帐户、直播、礼物、勋章、游戏、搜索、公会平台、管理平台、营销平台、活动平台等多个服务模块，进行分布式部署和运维。 2、使用MySql做为数据库，业务接口使用Redis缓存提高查询效率和接口性能，使用MongoDB和ES对数据做多维度终态聚合，方便快速索引完整数据。 3、引入RabbitMQ，解耦业务流程，如广播登录事件在独立业务场景及活动端处理数据，使用延迟消息队列进行直播有效性认定等 4、使用XXL-JOB进行定时数据刷新及聚合，包括列表缓存数据刷新，过期数据清理等。 5、基于EMQ与客户端进行实时通信及消息广播，如房间送礼、全局跑马灯，点歌互动等。 6、使用第三方声网和即构进行直播和聊天室服务，包括语音直播、语音聊天室、视频直播、视频聊天室以及Unity游戏中的实时语音通信。 7、使用第三方融云进行IM实时消息聊天，以及部分事件通知。 8、使用第三方数美进行业务风控识别，包括IM聊天消息、用户文字动态、直播间公屏消息、用户昵称等文字风控审核，用户动态图片、用户头像等图片风控审核以及语音及视频直播、聊天时的旁路流实时审核，确保线上业务风控稳定。 9、使用第三方极光推送、短信推送以及自己的站内信功能进行活动通知、事件触达、异步消息、营销类通知消息等功能。 10、基于APP埋点及业务行为数据进行大数据离线标签清洗，配合运营侧进行营销平台功能实现，包括老用户召回、精准活动推送、个性化直播间及聊天室推荐等。

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1. 通过MVVM架构结合多种设计模式，先后重构了搜索框架和结果视图，代码可配置、可拓展，不再依赖具体业务，更适应新形态下的搜索产品； 2. 定期梳理项目中的问题代码，集中解决修复风险，例如：治理NPE问题、收敛线上bug、下线旧代码减小包体积、解决搜索抖动问题等； 3. 利用Android gpu检测工具和profile的火焰图，分析和定位搜索结果卡顿原因，并做出优化； 4. 推进优化项目提测和问题复盘流程：在研发阶段针对>=3天的人力需求，研发提测前需进行完整的show case流程；梳理case study流程并明确其必要性； 5. 跨平台支持Rust SDK开发，持续推荐All Rust在团队中落地，极大解决团队人力问题；

基于SpringBoot3+LangChain4j+LangGraph4j的AI零代码应用生成平台。用户输入自然语言描述，由AI Age nt 自动执行并发素材搜集、代码生成、质量检查、项目构建的完整工作流，最终一键部署为可访问的Web 应用。 项目核心为一套AI 工作流，并采用多级缓存、分布式限流、异步处理、护轨重试等多种优化策略，保证系统的高性能与稳定性。