最近写的一个项目：15天独立完成（讨论需求->架构设计->开发测试->部署）交付的企业生产级别系统：
可行性研究报告生成智能体系统 - 项目

整体评分：⭐ 9.0/10 - 优秀
本项目是一个基于 AI 大模型的可行性研究报告自动生成系统，采用微服务架构，配套
专属知识库，实现报告的智能化编制。项目在架构设计、代码质量、测试覆盖、文档完
善度等方面均表现出色。
核心亮点
维度 评分 关键指标
架构设计 ⭐⭐⭐⭐⭐ 微服务 + API Gateway，支持 Docker Compose 和Kubernetes 双部署方案
测试覆盖 ⭐⭐⭐⭐⭐ 118 个测试全部通过，覆盖 AI 服务、后端、前端
代码质量 ⭐⭐⭐⭐ 规范的异常处理、Mock 测试、TypeScript 类型定义
文档质量 ⭐⭐⭐⭐⭐ 详细的 Bug 修复记录、CHANGELOG、部署文档
AI 能力 ⭐⭐⭐⭐⭐ RAG 架构完整，多模型支持，依赖精简
DevOps ⭐⭐⭐⭐⭐ 完整的 CI/CD 配置，健康检查完善
二、项目概览
2.1 项目定位
基于 AI 大模型的可行性研究报告自动生成系统，主要功能包括：
知识库管理: 文档上传、自动解析、向量化存储
智能信息提取: 从零散资料中提取项目关键信息
多源信息检索: 结合知识库和网络搜索补充信息
报告自动生成: 基于模板和 AI 生成专业报告
格式规范处理: 自动应用模板格式，支持 Word/PDF 导出
2.2 技术栈
层级 技术选型
前端 React 18 + TypeScript + Vite + Ant Design 5 + Zustand
后端 Spring Boot 3.2 + Spring Cloud + MyBatis-Plus
AI 服务 FastAPI + Anthropic/OpenAI API + PyMilvus + Elasticsearch
向量数据库 Milvus 2.3 + Elasticsearch 8.12
关系数据库 PostgreSQL 15 + Redis 7
对象存储 MinIO
消息队列 RabbitMQ 3.12
容器化 Docker Compose + Kubernetes