# jq-ai-code

**Repository Path**: hjq1803/jq-ai-code

## Basic Information

- **Project Name**: jq-ai-code
- **Description**: AI代码生成平台是基于 Spring Boot3+LangChain4j+LangGraph4j+ Vue技术构建的智能体应用。实现一句话自动生成网站应用，包括生成复杂的多文件vue项目网站，并自动部署Vue项目实现预览，可以下载源码等。
- **Primary Language**: Java
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 4
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-08-02
- **Last Updated**: 2025-10-27

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AI应用生成平台

  是基于 Spring Boot3+LangChain4j+LangGraph4j+ Vue技术构建的 **AI智能体平台** 。一句话自动生成网站应用，可以预览网站和下载网站源码，包括生成复杂的多文件vue项目网站，并实现预自动部署Vue项目。  

 **LangChain4j：** 面向 Java 生态的 LLM（大语言模型）应用开发框架，简化 LLM 与 Java 应用程序的集成。提供统一的 API接入支持15 多个流行的 LLM ，封装了全面的工具箱可以方便的调用AI的能力：提示词、聊天记忆、RAG、工具等。  

 **LangGraph4j：** 核心功能是定义循环图，使不同的组件（代理、工具或自定义逻辑）能够以有状态的方式进行交互。可以构建状态丰富多智能体应用，与Langchain4j和Spring AI等流行的 Java LLM 框架无缝协作。总结来说LangGraph4j可以帮助开发构建多智能体应用协调工作的工具。  
  
<img src="tmp/md_img/swdt.jpg" alt="功能图" width="800" /> 
  
  
  
## AI工作流
用户输入描述后调用（千问LLM模型）实现 **AI动态路由** 进行流程流转，在调用（千问LLM模型）实现 **AI智能代码生成**   
  
<img src="tmp/md_img/lc.jpg" alt="流程图" width="300" />  
   
   
   
## 技术亮点
  
- LangChain4j构建Al智能体开发  
- LangGraph4j实现AI工作流开发  
- AI智能路由  
- AI流式输出  
- AI工具调用机制  
- AI提示词编写  
- AI对话记忆持久化和隔离  
- 设计模式（模版模式、代理模式、观察者模式、单例模式）  
- 游标翻页设计  
- 动态部署vue项目  
- 网站封面自动生成  
  
  
  
## 项目截图
<table border="0">
<tbody>
   <tr>
     <td valign="middle">
        <img width="100%"  src="tmp/md_img/img-1.png">
     </td>
     <td valign="middle">
        <img width="100%"  src="tmp/md_img/img-2.png">
     </td>
    </tr>
    <tr>
     <td valign="middle">
        <img width="100%"  src="tmp/md_img/img-3.png">
     </td>
     <td valign="middle">
        <img width="100%"  src="tmp/md_img/img-4.png">
     </td>
    </tr>
</tbody>
</table>  
   
   
   
## 技术选型

| 说明  | 技术  |
|---|---|
| 后端框架  | Spring Boot（3.X）+Spring+Mybatis Plus  |
| 前端框架 | Vue（2.0）  |
| 登录鉴权 | SaToken  |
| 数据库 | MySQL |
| 缓存  | Redis  |
| 反向代理  | Nginx  |
| AI 智能体  | LangChain4j  |
| AI 工作流  | LangGraph4j  |
  

## 部署环境
● JDK >= 21  
● MySQL >= 5.7  
● Maven >= 3.0  
● Redis >=3  
● Nginx  
● Node >=12  
  
  
## 项目启动配置

 **后端项目** 
 **application.yml**  
1. langchain4j：需要配置AI模型的key，阿里千问新用户有免费的key可以试用
2. web-screenshot.url：配置生成的项目网站截图url前缀（nginx要配置反向代理到新生成项目路径）
  
   
 **前端项目** 
 **jq-ai-code-ui前端项目的.env.production文件**  
1. 配置后台项目api地址
2. 配置生成的项目网站截图url前缀（跟后台的web-screenshot.url一致）
  
  
  
 **nginx配置**  
  
``` json
server {
    listen 8089;
    server_name localhost;

    # 统一前缀：/code，对应本地目录 D:/IdeaProjects/jq-ai-code/tmp/code_output
    # 这样你访问的 URL 就是： http://localhost:8089/code/<任意层级>/dist/
    # 例： http://localhost:8089/code/2025-08-10/html_1954474548317413378/dist/

     # 统一前缀，把整个 code_output 目录挂到 /code/
    location ^~ /code/ {
        alias D:/Work/Project/jq-ai-code/tmp/code_output/;  # 对应你本地项目的路径
        index index.html;

        # 命中文件或目录；否则进入 @code_spa 做 SPA 回退
        try_files $uri $uri/ @code_spa;
    }

    # 静态资源强缓存
    location ~* ^/code/.*\.(js|css|png|jpg|jpeg|gif|svg|ico|woff2?|ttf|map)$ {
        alias D:/IdeaProjects/jq-ai-code/tmp/code_output/;
        access_log off;
        expires 1y;
        add_header Cache-Control "public, max-age=31536000, immutable";
        try_files $uri =404;
    }
}
```