ai-tourism

Name: ai-tourism
Availability: InStock
Author: 1937983507

aI-tourism 是一个智能旅游规划系统，后端基于 Spring Boot、LangChain4j、MySQL、MyBatis、Sa-Token 等技术栈，集成了多种 AI 能力（如 AI Service、MCP 工具等），为用户提供个性化旅游路线推荐、会话管理、用户权限管理等功能。系统支持多轮对话、地图路线可视化、权限安全、MCP 工具热插拔等特性。

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AI 智能旅游规划助手（后端）

访问地址：https://www.aitrip.chat/
欢迎体验智能旅游规划服务！

📖 项目简介

AI-Tourism 是一个智能旅游规划系统，后端基于 Spring Boot、LangChain4j、MySQL、MyBatis、Sa-Token 等技术栈构建。

系统集成了多种 AI 能力（如 AI Service、MCP 工具等），为用户提供个性化旅游路线推荐、多轮对话、权限控制等功能。

🎯 核心特性

多轮对话与上下文记忆 - 智能理解用户需求，保持对话连贯性
地图路线可视化 - 实时展示旅游路线，直观易懂
MCP 灵活热插拔 - 工具可动态启用/禁用，支持热插拔
Tool 统一注册 - 所有工具统一管理，易于扩展
安全认证与权限管理 - 完善的用户权限体系

🖼️ AI 智能旅游规划前端效果截图

📹 视频效果

AI 智能旅游规划系统，结合 SpringBoot 与 LangChain4j，在用户输入自然语言后，由 AI Agent 调用 MCP 工具与 Function Call 获取天气、景点等信息，由前端同时渲染文字版路线规划与结构化地图路线。

💡 核心特性与架构特点

1. Agent 服务与地图路线渲染深度结合

图文结合：提供图文结合的旅游攻略，并在前端地图中直观展示每日路线
流式传输：使用 SSE 流式传输文字版攻略，并基于 JSON Schema 输出结构化数据，支持前端实时渲染

2. 基于 Langchain4j 的 Agent 服务

任务规划：基于 Prompt 工程，设计角色定位 + 任务目标 + 约束限制
工具调用：MCP 工具通过配置可灵活启用/禁用，支持热插拔；所有 Tool 工具均实现统一接口，注册到 ToolManager，支持运行时动态扩展与管理
多轮记忆：实现 ChatMemoryStore，短期记忆优先存储于 Redis，未命中自动回退数据库，AI Service 实例以会话为单位缓存，支持多用户并发与上下文隔离
结构化输出路线：基于 JSON Schema 输出结构化路线数据，用于前端地图渲染展示
安全防范：LangChain4j 输入护轨机制，前置校验请求内容，防止敏感词与 Prompt 注入攻击，保障系统稳定性

3. 统一工具注册与高性能调用防抖

MCP 工具：通过配置可灵活启用/禁用，支持热插拔
Function Call 工具：通过 ToolManager 统一注册与调度，支持运行时扩展
性能优化：引入 Caffeine 缓存，避免重复调用外部服务，平均响应耗时从 5.20s 下降至 399μs

4. 多轮对话记忆与实例隔离

记忆管理：结合 Redis 与数据库实现短期记忆，使用数据库实现会话历史
实例缓存：基于 Caffeine 缓存 AI Service 实例，支持会话隔离，提升服务响应性能并减少实例重复创建
性能提升：实例平均创建时间由 13.1ms 降低至 9.74ms，性能提升 28.4%

5. AI 输入护轨与结构化输出

安全校验：请求前置校验，自动过滤敏感词、恶意注入等风险内容，保障系统安全

6. Sa-Token 权限认证

令牌机制：JWT 短期令牌 + Refresh Token 长期令牌结合
权限控制：注解式权限控制，细粒度角色管理

7. SpringBoot 工程化与 RESTful 设计

分层架构：标准的分层架构（Controller - Service - Mapper）
接口规范：接口统一，符合 RESTful 规范，易于前后端协作

🏗️ 系统整体架构

前端（ai-tourism-frontend）：Vue 应用，负责交互、地图渲染与对话展示；通过 SSE 调用 POST /ai_assistant/chat-stream 实时消费模型输出
接入层（Controller + 鉴权）：基于 Spring Boot REST，使用 Sa-Token 进行登录与权限校验（如 @SaCheckLogin、@SaCheckPermission）
服务层（MemoryChatServiceImpl）：统一处理请求校验、获取会话历史、获取会话列表、消息入库、SSE 流式返回
AI Service（MemoryAssistantServiceFactory）：按会话构建隔离的 AssistantService 实例，整合 OpenAI 流式模型、MessageWindowChatMemory（基于 ChatMemoryStore）、输入护轨、工具调用；同时使用 Caffeine 按 sessionId 缓存实例，避免重复创建
记忆与历史（Redis + MySQL）：
- 短期对话记忆：CustomRedisChatMemoryStore 基于 Redis 进行管理，同时支持 MySQL 消息填入
- 长期历史与结构化数据：通过 MyBatis 写入 MySQL（会话表、消息表、路线 JSON）
工具调用（Function Call + MCP）：
- Function Call：ToolManager 统一注册所有 BaseTool
- MCP：基于 LangChain4j MCP，McpClientService 通过 SSE 创建 ToolProvider
缓存与防抖：
- Caffeine：缓存 AssistantService 实例
- Redis：承载对话记忆，降低数据库读写压力
可观测性与监控：Micrometer 暴露 Prometheus 指标（管理端点已开放 prometheus）；AiModelMonitorListener/AiModelMetricsCollector 记录请求量、耗时、Token 使用、错误率、缓存命中等；Grafana 仪表盘见 doc/Prometheus-Grafana.json

🚀 快速开始

📂 目录结构

ai-tourism/
├── src/
│   ├── main/
│   │   ├── java/com/example/aitourism/
│   │   │   ├── ai/                  # AI Agent、工具、记忆、护轨等核心AI能力
│   │   │   ├── config/              # 配置类（如Sa-Token、CORS、Redis等）
│   │   │   ├── controller/          # REST API 控制器
│   │   │   ├── dto/                 # 数据传输对象
│   │   │   ├── entity/              # 实体类
│   │   │   ├── exception/           # 全局异常处理
│   │   │   ├── mapper/              # MyBatis 映射
│   │   │   ├── monitor/             # 监控与埋点
│   │   │   ├── service/             # 业务逻辑与AI集成
│   │   │   └── util/                # 工具类
│   │   └── resources/
│   │       ├── application.yml      # 主要配置文件
│   │       └── prompt/              # AI Prompt 模板
├── sql/
│   └── create_table.sql             # 数据库表结构
├── doc/
│   ├── API.md                       # 接口文档
│   └── Prometheus-Grafana.json      # 监控仪表盘配置
├── pom.xml                          # Maven 依赖
└── README.md

🛠️ 技术栈与依赖

技术分类	技术栈	版本/说明
核心框架	Java	`21`
	Spring Boot	`3.5.6`
AI 能力	LangChain4j	AI能力集成
数据库	MySQL	`9.4`
ORM	MyBatis & MyBatis-Spring-Boot	数据持久化
安全认证	Sa-Token	JWT 认证与权限
	BCrypt	密码加密
工具库	Lombok	代码简化
	OkHttp3	HTTP 客户端
	Hutool	工具库
缓存	Caffeine	本地高性能缓存
	Redis	分布式缓存与对话记忆
监控	Prometheus + Grafana	监控与可视化
	Micrometer	Spring Boot 监控埋点

详见 pom.xml 依赖配置

🗄️ 数据库结构

主要表设计

表名	说明	主要字段
`t_user`	用户表	手机号、加密密码、昵称、头像、状态等
`t_role`	角色表	USER、ROOT 等角色
`t_permission`	权限表	权限标识、权限名称等
`t_user_role`	用户-角色关联表	用户ID、角色ID
`t_role_permission`	角色-权限关联表	角色ID、权限ID
`t_refresh_token`	刷新令牌表	用户ID、令牌值、过期时间等
`t_ai_assistant_sessions`	会话列表	会话ID、用户ID、会话标题等
`t_ai_assistant_chat_messages`	AI助手消息表	消息ID、会话ID、消息内容、角色等
`t_poi`	景点POI数据	景点名、所属城市、景点描述

详细字段和约束请参考 sql/create_table.sql

⚙️ 配置说明

主要配置项在 src/main/resources/application.yml：

基础配置：端口、数据库连接、日志、MyBatis 等
安全认证：Sa-Token JWT 密钥、token 过期时间、权限注解等
AI 服务：OpenAI/MCP 等 AI 服务参数

🔗 接口说明

用户与认证相关

接口	方法	说明
`/auth/login`	`POST`	用户登录，返回 token、用户信息等
`/auth/register`	`POST`	用户注册，自动分配 USER 角色
`/auth/me`	`GET`	获取当前用户信息及角色
`/auth/refresh`	`POST`	刷新 token，提升安全性与体验
`/auth/logout`	`POST`	登出，清理会话
`/auth/disable`	`POST`	禁用用户（需权限）
`/auth/set_root`	`POST`	ROOT 授权（需权限）

AI 助手相关

接口	方法	说明
`/ai_assistant/chat`	`POST`	发起 AI 流式对话，返回旅游路线建议
`/ai_assistant/get_history`	`POST`	获取会话历史，支持多轮追溯
`/ai_assistant/session_list`	`POST`	获取历史会话列表，分页展示

详细参数与返回格式请参考 doc/API.md

📊 监控与可观测性（Prometheus + Grafana）

系统已集成 Prometheus + Grafana 实现全链路监控，覆盖 AI 服务调用、工具缓存命中、Token 消耗、响应耗时、错误率等核心指标。

1. 数据采集

指标采集：使用 Micrometer 指标采集门面库，它集成在 Spring Boot Actuator 中。Micrometer 提供了一套统一的 API 来定义和记录指标，并且能够将这些指标转换为多种监控系统所需的格式，其中就包括 Prometheus
指标定义：创建了一个 AiModelMetricsCollector 类，在其中使用 Micrometer API 定义核心业务指标，主要包括：
- Counter：用于统计累计值，如 AI 请求总数、Token 消耗总量、错误总数
- Timer：用于记录耗时分布，如 AI 响应时长
监听机制：实现 ChatModelListener 接口，重写 onRequest、onResponse、onError 等方法，用于监听对应的关键事件，然后在其中调用 AiModelMetricsCollector 来实时记录定义的指标
端点暴露：Spring Boot Actuator 会自动创建一个 /actuator/prometheus 端点，将 Micrometer 采集的所有指标以 Prometheus 要求的文本格式暴露出来

2. 数据存储

Prometheus 配置：需要部署独立的 Prometheus 服务，在其配置文件中添加抓取任务，让其定期抓取后端应用暴露的 /actuator/prometheus 端点的数据

配置示例：

- job_name: "ai-tourism"
  metrics_path: '/actuator/prometheus'
  scrape_interval: 10s
  static_configs:
    - targets: ["localhost:8290"]
      labels:
        group: "prod"
        endpoint: "actuator"

数据存储：Prometheus 会将这些时序数据高效地存储在它内置的 TSDB 时序数据库中

3. 数据展示

Grafana 连接：在 Grafana 中连接 Prometheus 服务数据
仪表盘创建：创建了一个自定义的监控仪表盘，通过编写 PromQL 查询语句，将存储在 Prometheus 中的原始指标数据聚合成有意义的可视化图表

4. 监控内容

AI 模型指标：总请求数、成功率、平均响应时间、Token 消耗趋势
性能对比：AI Service 实例创建时间对比（缓存/非缓存）
缓存效果：工具缓存命中率、调用响应时间对比（缓存/非缓存）
用户活跃：用户/会话活跃排行、错误类型分布等

5. Grafana 大盘截图

具体 Grafana 配置可参考配置文件 doc/Prometheus-Grafana.json

🛫 部署与运行

📋 环境要求

JDK 21 - Java 运行环境
Maven - 项目构建工具
MySQL 9.4 - 数据库
Redis 3.0 - 缓存服务

🚀 部署步骤

1️. 环境准备

# 安装 JDK 21
# 安装 MySQL 9.4
# 安装 Redis 3.0

2️. 数据库初始化

# 执行数据库初始化脚本
mysql -u root -p < sql/create_table.sql

3️. 配置文件

编辑 src/main/resources/application.yml：

配置数据库连接信息
配置 AI API Key
配置其他必要参数

4️. 构建运行

# 构建项目
mvn clean package

# 运行项目
java -jar target/ai-tourism-0.0.1-SNAPSHOT.jar

5️. 前端部署

前端请参考 ai-tourism-frontend 仓库

📬 联系与贡献

欢迎任何建议、反馈与贡献！如需交流或有合作意向，欢迎通过以下方式联系：

微信：13859211947
GitHub：提交 Issue 或 PR 到本仓库
前端项目：ai-tourism-frontend 仓库

如有 Bug、需求或想法，欢迎随时提出，我们会积极响应。
也欢迎 Java + AI 应用开发相关的同学一起交流讨论。

📝 License

本项目仅供学习使用，禁止未经授权的商用。

📋 TODO list

1. AI Service 模块

有时 AI 规划的路线可能会绕路，所以需要对其进行优化，例如加一个地理编码的 MCP 服务。
可以提供更多的 MCP 服务，例如图片检索之类。
将调用的工具也一起在前端渲染显示。
可采用 对话式引导规划，先通过多轮问答确认用户的偏好、人数、预算、节奏，后端引入 Prompt 模板化与复用机制（多种旅行风格模板），AI根据意图自动切换。
引入 RAG，对于某一城市的景点内容，可以存储在向量数据库中，若是能检索到则直接交给大模型输出；若是检索不到则调用MCP服务进行检索。（此时需要从马蜂窝、小红书、携程等平台爬取到足够量的景点介绍+用户游记）
引入 LangGraph4j，解决直接调用 AI Service 时存在的流程不可控、任务耦合度高、扩展性较差的问题。
- 流程不可控：所有的过程都被封装到单一的AI服务中，很难干预其中间过程。（例如我希望它先进行天气查询、然后进行景点查询、然后搜寻景点的照片，这样一个流程，难以控制与干预）。
- 任务耦合：将逻辑上独立的步骤，都耦合在一个巨大的系统提示词里面，不仅使得提示词难以维护与异常复杂、同时增加了AI理解和执行任务的难度。
- 扩展性差：若是想在流程中添加新的步骤，则在目前的模式下只能通过修改系统提示词进行解决。
通过 Redisson 实现分布式限流，防止恶意请求和资源滥用。
Redis 部分的扩展补充，基于旁路缓存策略对数据一致性进行修复。
针对用户留存，通过记忆构建用户个性化档案（如旅游偏好）。
基于 A2A 协议实现多个 Agent 之间的协同工作，例如可以拆分为：
- 意图理解 Agent：解析用户的偏好、预算、天数
- 景点召回 Agent：从 RAG 或 MCP 中检索候选景点。
- 路径规划 Agent：基于地理编码结果获取景点坐标，并优化串联景点顺序。
- 天气交通 Agent：检测可达性与天气风险。
- 整合 Agent：综合输出行程表。

2. 对话模块（不是记忆模块）

左侧历史会话列表支持置顶、取消置顶。
对话过程中，可以直接终止本次对话。
可以对以往发起的对话内容编辑，然后重新对话。
对话框集成示例 prompt，用户可以直接选择，并修改填充后即可发起请求。

3. 用户模块

完善管理员的权限，例如禁用某一用户、用户授权等等。
注册时对手机号与密码等级进行校验。

4. 其他模块

将路线规划结果导出为 h5 页面，然后可以手机扫码展示、调起手机导航。
支持跳转至各景点订单服务。
地图上单击某个地点后，展示其详细信息（含图片与文字说明）。
添加 Github 链接地址。
目前OSM地图在地点定位时，有些地点的定位会出现较大的误差，目前还没有很好的解决方法（因为服务器还在香港，所以就先用OSM地图）。
加一个是否自动渲染地图的选项。
加一个帮助页面。

📚 核心基础代码

含有 AI Service、MCP、Function Call 调用基础核心代码

可参考 doc/coreBasicCode.md 文件

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1937983507

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