业务和功能介绍
港口物流场景中，船工、货车司机等一线作业人员日常需频繁查询货物信息、拉货任务、导航路线、车辆审核状态等关键数据，但传统查询方式存在流程繁琐（需多系统切换、人工核对）、响应慢（非实时反馈）、操作门槛高（适配 PC/APP/ 公众号多端难度大）等问题，导致作业效率低、信息不对称，影响港口物流周转效率。同时，一线人员的查询需求多为 “多轮对话式”（如先查货物位置，再追问拉货时间，需修改问题重新查询），传统固定表单查询模式无法匹配灵活的交互需求；且不同查询场景（货物、导航、车辆审核）需对接不同后端接口，人工分发场景效率低，亟需通过智能化、一体化的查询系统解决上述痛点。
核心目标：打造适配港口场景的智能查询系统，支持多端（PC/APP/ 公众号）访问，通过 “多轮对话 + 意图识别” 简化操作流程，实现货物、拉货、导航、车辆审核等信息的快速查询，提升船工、货车司机的作业效率，降低港口物流信息沟通成本。
技术目标：实现前后端分离架构，基于 SpringBoot、Vue2 搭建稳定可扩展的系统；集成意图识别模型与 Function Calling 能力，自动分发查询场景并调用对应接口；通过 SSE 流式输出实现查询结果实时返回，依托阿里云 EDAS、Nginx 等组件保障系统高可用、高并发。
业务目标：覆盖港口一线人员核心查询需求，响应时间≤1 秒，多端适配率 100%，用户操作步骤减少 60% 以上，提升港口物流周转效率。
核心目标：打造适配港口场景的智能查询系统，支持多端（PC/APP/ 公众号）访问，通过 “多轮对话 + 意图识别” 简化操作流程，实现货物、拉货、导航、车辆审核等信息的快速查询，提升船工、货车司机的作业效率，降低港口物流信息沟通成本。
技术目标：实现前后端分离架构，基于 SpringBoot、Vue2 搭建稳定可扩展的系统；集成意图识别模型与 Function Calling 能力，自动分发查询场景并调用对应接口；通过 SSE 流式输出实现查询结果实时返回，依托阿里云 EDAS、Nginx 等组件保障系统高可用、高并发。
业务目标：覆盖港口一线人员核心查询需求，响应时间≤1 秒，多端适配率 100%，用户操作步骤减少 60% 以上，提升港口物流周转效率。
项目实现
系统采用前后端分离 + 分层架构设计，核心遵循 “高内聚、低耦合” 原则，同时适配港口多端访问、智能化查询的业务特性，整体分为前端交互层、网关层、后端应用层、数据层、部署运维层，具体设计思路如下：
前端聚焦 “多端适配 + 交互体验”：基于 Vue2 组件化开发，统一对接后端接口，适配 PC/APP/ 公众号多端展示；
后端聚焦 “身份校验 + 智能分发 + 数据处理”：通过拦截器统一做身份认证，意图识别模型做场景分发，分层实现业务逻辑与数据操作解耦；
部署聚焦 “高可用 + 易扩展”：依托阿里云中间件（EDAS/Nacos）实现服务弹性部署，Nginx 做反向代理与负载均衡，OSS 存储静态资源。
作为后端核心开发人员，承担后端 95% 代码开发量，具体负责模块如下：
身份认证模块：全局拦截器开发、云港通 token 校验逻辑、Redis token 缓存策略、多端身份统一校验
意图识别分发模块：意图识别模型与后端逻辑对接、Function Calling 接口映射规则设计、场景分发路由开发
核心查询模块：货物 / 拉货 / 导航 / 车辆审核 4 大查询接口开发、MyBatis-Plus CRUD 封装、Redis 热点缓存设计
部署适配模块：后端服务 EDAS 部署配置、Nacos 服务注册 / 配置中心对接、HSF 接口调用适配。
前端聚焦 “多端适配 + 交互体验”：基于 Vue2 组件化开发，统一对接后端接口，适配 PC/APP/ 公众号多端展示；
后端聚焦 “身份校验 + 智能分发 + 数据处理”：通过拦截器统一做身份认证，意图识别模型做场景分发，分层实现业务逻辑与数据操作解耦；
部署聚焦 “高可用 + 易扩展”：依托阿里云中间件（EDAS/Nacos）实现服务弹性部署，Nginx 做反向代理与负载均衡，OSS 存储静态资源。
作为后端核心开发人员，承担后端 95% 代码开发量，具体负责模块如下：
身份认证模块：全局拦截器开发、云港通 token 校验逻辑、Redis token 缓存策略、多端身份统一校验
意图识别分发模块：意图识别模型与后端逻辑对接、Function Calling 接口映射规则设计、场景分发路由开发
核心查询模块：货物 / 拉货 / 导航 / 车辆审核 4 大查询接口开发、MyBatis-Plus CRUD 封装、Redis 热点缓存设计
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