智能小说阅读平台 (AI-Powered Fiction Reading Platform)
🌟 项目介绍
基于Spring Boot构建的现代化中文小说阅读平台，集成先进的AI智能问答系统，提供智能化阅读体验。
- 在线体验: http://175.178.162.35/fiction/index
- 核心特色: AI智能问答 + 个性化推荐 + 智能搜索
- 技术栈: Spring Boot 3.1.12 + MyBatis Plus + AI/LLM + MySQL
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🚀 CI/CD 自动部署
此项目通过 Gitea Actions 实现完整的CI/CD自动部署到 Kubernetes。
部署流程
- 代码提交 → 自动触发CI/CD流水线
- 代码验证 → 编译、测试、代码检查
- 镜像构建 → 多架构Docker镜像构建和安全扫描
- 镜像推送 → 推送到Harbor独立项目
- K8s部署 → 自动部署到bookstore namespace
- 健康检查 → 应用功能验证和监控
部署状态
- ✅ 代码提交触发自动构建
- ✅ Docker镜像自动推送到Harbor
- ✅ 自动部署到Kubernetes
- ✅ 健康检查和验证
访问地址
- 应用地址: http://bookstore.192.168.1.83.nip.io
- 命名空间: bookstore
- Harbor项目: http://192.168.1.83:8443/harbor/projects/bookstore
部署架构
Gitea (Code) → Gitea Actions (CI/CD) → Harbor (Image Registry) → Kubernetes (Deployment)
🚀 核心功能
📚 传统功能
- 📖 小说阅读与章节浏览
- 📚 个人书架管理
- 🔍 小说搜索与分类浏览
- 👤 用户注册登录
- 💬 评论与互动
- 📱 响应式设计
🤖 AI智能功能 (新)
- 🧠 AI智能问答: 基于小说内容的智能问答系统
- 🎯 语义搜索: 支持自然语言的智能搜索
- 📋 个性化推荐: 基于阅读历史的智能推荐
- 🔗 相似发现: 发现相似风格和主题的小说
- ⚡ 实时分析: 阅读进度智能分析和建议
🏗️ 技术架构
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│ 前端展示层 │ │ AI服务层 │ │ 数据存储层 │
│ - Thymeleaf │◄──►│ - RAG系统 │◄──►│ - MySQL 8.0 │
│ - 响应式UI │ │ - 向量搜索 │ │ - OpenSearch │
│ - 用户交互 │ │ - LLM集成 │ │ - FAISS │
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核心技术栈:
- 后端框架: Spring Boot 3.1.12, MyBatis Plus 3.5.7
- Java版本: JDK 21+ (LTS版本，性能优化)
- AI/LLM: Ollama, OpenAI API, BGE-M3 embeddings
- 搜索引擎: OpenSearch + FAISS向量搜索
- 数据库: MySQL 8.0 + Flyway迁移
- Web爬虫: JSoup + HtmlUnit (支持多站点抓取)
🖼️ 界面展示
📱 用户界面
- 登录页面: 用户认证与安全管理
- 个人书架: 个性化阅读管理
- 小说详情: 丰富的元数据展示
- 章节阅读: 优化的阅读体验
- 智能搜索: AI驱动的搜索体验
🤖 AI功能演示
- 智能问答: AI助手解答小说相关问题
- 推荐系统: 基于阅读偏好的智能推荐
- 相似发现: 发现相似主题和风格的小说
🛠️ 快速开始
环境要求
Java: JDK 21+
Maven: 3.8.1+
MySQL: 8.0+
Python: 3.8+ (用于AI模型)
Docker: 20.10+ (可选)
本地部署
# 1. 克隆项目
git clone [repository-url]
cd bookstore
# 2. 配置数据库
# 创建数据库 org_fiction，导入初始化数据
# 3. 启动应用
mvn spring-boot:run
# 4. 访问应用
# 主页: http://localhost:8088/fiction/index
# AI功能: http://localhost:8088/ai-search/search
AI系统部署
# 1. 启动搜索服务
docker-compose -f docker-compose-search.yml up -d
# 2. 构建AI索引
curl -X POST http://localhost:8088/sys/build-ai-index
# 3. 测试AI功能
curl "http://localhost:8088/ai-search/search?query=仙侠小说推荐"
📚 技术文档
- AI系统架构: 完整的AI系统设计方案
- Week 1实施总结: 基础设施搭建完成情况
- 开发指南: 面向开发者的详细文档
- [API文档]: 接口文档 (集成SpringDoc OpenAPI)
🔧 项目特色
🚀 技术亮点
- AI驱动: 集成先进的RAG (检索增强生成) 系统
- 混合搜索: BM25 + 向量搜索的智能检索
- 实时爬虫: 支持多源头的自动化内容抓取
- 高可用: 微服务架构，支持水平扩展
- 企业级: 完整的监控、审计和合规体系
📊 性能指标
- 响应时间: AI问答 P95 < 3s
- 并发支持: 1000+ 用户
- 搜索精度: Citation Recall@5 ≥ 0.8
- 可用性: 99.9%
🛡️ 安全合规
- 内容过滤: 自动化敏感内容识别
- 审计日志: 完整的操作记录追踪
- 权限控制: 细粒度的访问管理
- 成本控制: AI服务调用量限制
🌐 在线演示
- 主要功能: http://175.178.162.35/fiction/index
- 管理后台: http://175.178.162.35/fiction/sys/index
- AI搜索: http://175.178.162.35/ai-search/search
📈 项目状态
- ✅ 基础功能: 100% 完成
- ✅ AI基础设施: 100% 完成 (Week 1)
- 🚧 AI功能集成: 进行中 (Week 2-3)
- 📋 计划中: 移动端应用、更多AI功能
🤝 贡献指南
欢迎贡献代码、提出建议或报告问题！
- Fork 本仓库
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 开启 Pull Request
📄 开源协议
本项目采用 MIT 协议 - 查看 LICENSE 文件了解详情。
⭐ 如果这个项目对你有帮助，请给个Star支持一下！ 🔄 测试优化后的 CI/CD 流程 - Wed Oct 29 21:01:33 CST 2025