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开题报告之基于SpringAI的AI笔记智能体的设计与实现

开题报告word版

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1、选题目的和意义

随着人工智能技术的快速发展,智能笔记工具逐渐成为个人和团队知识管理的核心需求。传统的笔记管理方式(如纸质笔记或简单的电子文档)存在诸多弊端:

  • 信息检索效率低‌:传统笔记依赖人工分类和关键词搜索,难以快速定位所需内容。
  • ‌缺乏智能化处理‌:无法自动提取关键信息、生成摘要或关联相关知识。
  • ‌协作能力不足‌:多人协作时版本管理混乱,难以实现实时同步与智能推荐。

Spring AI作为一个新兴的AI框架,为开发者提供了便捷的AI能力集成方案。基于Spring AI设计的AI笔记智能体,能够通过自然语言处理(NLP)、知识图谱和机器学习技术,实现笔记的智能分类、语义搜索、自动摘要等功能,从而解决传统笔记管理的痛点。本课题旨在探索如何利用Spring AI构建一个高效、智能的笔记管理工具,提升用户的知识管理体验。

本系统的研究意义主要体现在以下方面:

  • ‌提升知识管理效率‌:通过AI技术实现笔记的自动化处理,减少用户手动整理的时间成本。
  • ‌增强信息检索能力‌:基于语义理解的搜索功能,能够更精准地匹配用户需求。
  • ‌促进协作与共享‌:智能推荐和实时同步功能可优化团队协作体验。
  • ‌推动AI技术落地‌:Spring AI的应用为AI技术在垂直领域的实践提供了参考案例。

与传统笔记工具相比,本系统能够解决以下问题:

  1. ‌信息过载‌:通过自动摘要和关键词提取,帮助用户快速获取核心内容。
  2. ‌知识碎片化‌:利用知识图谱技术关联分散的笔记内容,形成结构化知识库。
  3. ‌交互体验单一‌:支持语音输入、多模态交互等现代AI功能。

2、国内外研究现状

国外研究现状‌

国外在智能笔记领域的研究较为领先,代表性成果包括:

  • ‌Evernote‌:早期通过OCR和标签系统实现笔记管理,但智能化程度有限。
  • ‌Notion AI‌:近年来引入AI辅助写作和知识库构建功能,但仍依赖用户主动配置。
  • ‌Roam Research‌:基于双向链接的知识图谱技术,支持非线性笔记管理,但学习成本较高。

技术瓶颈在于:

  1. ‌语义理解的深度不足‌:现有工具对上下文关联的处理仍较浅层。
  2. ‌多模态支持有限‌:对语音、图像等非文本数据的处理能力较弱。

‌国内研究现状‌

国内相关研究主要集中在以下方向:

  • ‌语音笔记工具‌:如讯飞语记,侧重语音转文字,但缺乏后续的智能分析。
  • ‌协同办公平台‌:如钉钉文档,整合了基础AI功能,但定制化能力不足。

主要差距体现在:

  1. ‌核心技术依赖国外‌:NLP和知识图谱技术多基于开源框架,自主创新较少。
  2. ‌应用场景单一‌:国内产品多聚焦于办公场景,缺乏通用性解决方案。

‌研究空白点‌

  • ‌Spring AI的垂直应用‌:目前尚未有基于Spring AI的笔记系统成熟案例。
  • ‌轻量化与智能化平衡‌:现有工具要么功能臃肿,要么AI能力薄弱。

3、研究的主要内容:

  1. ‌系统架构设计‌:基于Spring Boot和Spring AI构建分层架构,包括用户交互层、AI服务层和数据存储层。
  2. ‌核心功能实现‌:

前台首页

1、用户注册:用户通过填写基本信息进行用户注册,用户名不能重复;

2、用户登录:用户通过填写用户名,密码登录系统;

3、网站首页:展示热门的笔记内容,网站公告信息;

4、笔记分享:查看用户发布的热门的笔记;支持按照笔记类型与笔记标签进行搜索;

5、写笔记:可以发布自己想要发布的笔记内容,支持笔记内容的排版,格式,表格等多样化;

6、个人中心:修改个人的登录信息以及个人的基本资料信息;

7、我的发布:查看我发布的笔记列表

8、AI笔记智能体,快速搜索自己想要的笔记内容;

后台管理:

1、个人中心管理:可以修改个人的登录信息以及个人的基本资料信息。

2、用户信息管理:可以新增用户的信息,对前台注册的用户信息进行修改,删除,支持条件查询和分页查询;

3、个人笔记管理:管理用户发布的个人的笔记信息,支持条件查询,分页查询;

4、笔记分享管理:管理用户发布的公开的笔记信息,对于不文明,或者非法的笔记进行删除,支持条件查询,分页查询,同时对公开的笔记信息进行审核。

5、管理员信息管理:对后台管理员的信息进行添加,修改,删除,支持条件查询,分页查询。

6、系统公告管理:可以发布系统的公告信息,支持多文本(文字,图片,表格)的输入,对过时的公告可以进行删除;

7、AI智能体参数设置管理,设置AI相关的参数,比如相似度,LLM大模型的相关参数。

4、研究的计划及工作安排:

论文进度安排如下:

    9月3日至9月28日:分析教学过程与同类平台,确定项目答题功能与论文主题,进行参考项目与参考资料的筛选、查看。

    9月28日至10月18日:根据项目要实现的功能设计项目UI与详细功能,并且根据相关功能设计抽象类,进而设计相关数据表。

    10月19日至12月19日:根据设计UI实现前端,根据详细功能与数据表实现后台。前端使用VUE框架,后台使用Springboot框架。遇到问题进行记录,使用测试脚本进行单元测试。

    12月19日至1月20日:对项目整体进行测试,从全局角度测试项目的布局、功能的实现、安全性、合法性等功能。

    1月20日至1月31日:对毕业设计的论文一稿进行前期资料准备。

    1月31日至3月1日:整合资料,结合项目,向指导老师寻求意见,编撰毕业设计论文一稿。

    3月2日至3月16日:结合教师修改意见,编撰二稿。

    3月17日至3月31日:结合教师修改意见,编撰三稿。

    4月1日至4月10日:结合教师修改意见,编撰定稿。准备查重。

4月10日以后:准备答辩演示文档等相关材料准备答辩。

5、本选题研究技术路线、研究方法和拟解决的关键问题

本系统基于SpringBoot的学生笔记共享系统,使用的技术如下:

  1. ‌前端技术‌:Vue.js + Element UI,实现响应式交互界面。
  2. ‌后端技术‌:Spring Boot + Spring AI,集成LLM的DeepSeek大模型。
  3. ‌数据库‌:MySQL存储结构化数据,Neo4j管理知识图谱。
  4. ‌AI模型‌:Hugging Face的预训练模型(如BERT)用于文本处理。

6、前期准备和主要参考文献

  1. 李忠毅.基于SpringBoot的小型日常交流论坛的设计与实现[J].现代计算机,2020(25):105-108.
  2. 李鹏飞. 基于Web技术的校园论坛设计与实现[D].内蒙古科技大学,2019.
  3. 刘海蓉,王仕勋.基于B/S模式的论坛管理系统设计与开发[J].长沙民政职业技术学院学报,2019,26(03):116-119.
  4. 胡吉安. 基于Spring的在线云笔记系统的设计与实现[D].江西农业大学,2016.
  5. 张静,邓小霞.个性化网络学习笔记系统的设计与开发[J].湖南科技学院学报,2010,31(08):76-77.
  6. 李思佳,张婧,许河秀,等. 基于“AI+在线平台”的研究生探究式专业课程教学模式创新与实践[J].工业和信息化教育,2025,(09):30-34+46.DOI:CNKI:SUN:GYXH.0.2025-09-006.
  7. 张漫子,吴蔚.AI智能体击中企业数字化转型痛点[N].经济参考报,2025-09-22(008). DOI:10.28419/n.cnki.njjck.2025.004301.
  8. 周丕健. AI大模型融合职业本科Spring Boot编程个性化教学研究[J].学周刊,2025,(25):126-129.DOI:10.16657/j.cnki.issn1673-9132.2025.25.032.
  9. 殷志强,钟卫东. 基于SpringBoot应用中的XSS攻击防御技术[J].工业控制计算机,2024,37(11):62-64.DOI:CNKI:SUN:GYKJ.0.2024-11-025.
  10. 郦雨婷.印象笔记的AI征途[N].中国信息化周报,2024-09-02(015). DOI:10.28189/n.cnki.ndnjy.2024.000254.
  11. 李红,李升凯,车欣,等. 基于Spring Boot的AI测试平台系统的设计和实现[J].软件,2024,45(06):79-85.DOI:CNKI:SUN:RJZZ.0.2024-06-045.
  12. 霍福华,韩慧. 基于SpringBoot微服务架构下前后端分离的MVVM模型[J].电子技术与软件工程,2022,(01):73-76.DOI:10.20109/j.cnki.etse.2022.01.018.












 

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