该项目是一个融合AI技术的农产品商城毕业设计，采用SpringBoot3与Vue3主流技术栈，集成了基于RAG的智能推荐与客服系统，展示了如何将前沿AI与完整电商业务闭环相结合，为开发者提供了一套高价值的技术实现方案。
智能速览
基于 Spring Boot 3 + Vue 3 的前后端分离架构。
集成 DeepSeek 大模型，实现 AI 智能推荐与客服。
采用 RAG 技术，提升推荐与问答的精准度。
完整的电商业务闭环，支持多商户角色。
内置秒杀和优惠券系统，营销功能完善。
精华内容
在电子商务项目中，如何融合前沿AI技术打造差异化体验，是毕业设计的亮眼之选。
技术选型
项目后端采用 Spring Boot 3.2.2 框架，构建了稳定且高效的 RESTful API 服务。持久层则选用 MyBatis 并搭配 PageHelper 分页插件，实现了对 MySQL 8.0 数据库的灵活操作与查询优化。前端方面，基于 Vue 3.4.15 和 Element Plus 2.9.3 构建了现代化的响应式界面，通过 Axios 进行数据交互，整体技术栈成熟且生态完善，为项目开发提供了坚实基础。
AI功能实现
项目的核心亮点在于对 DeepSeek 大模型的深度集成。通过引入 RAG（检索增强生成）技术，系统能够理解用户的自然语言查询意图。AI智能推荐引擎可据此从商品库中精准筛选匹配的农产品，并生成包含营养成分和功效说明的专业推荐理由。AI智能客服则能自动识别订单查询、商品咨询等多种问题，提供24小时不间断的智能问答服务。
业务闭环
系统设计了管理员、商家和用户三种角色，权责清晰，覆盖了电商平台的核心业务流程。商家可以轻松完成商品上架、订单处理与售后服务；用户则享受从浏览、下单到收货的完整购物体验。管理员则对整个平台进行宏观调控与数据监控，形成了一个从供给到消费再到管理的完整业务闭环，保证了系统的实用性与完整性。
营销模块
为了提升平台的商业价值和用户活跃度，项目内置了秒杀活动和优惠券两大营销系统。秒杀模块能够支持高并发场景下的瞬时流量冲击，为商家提供有效的清库存和引流的工具。优惠券系统则支持多样化的发放与核销规则，帮助商家灵活制定促销策略，增强了用户粘性与复购率，使项目不仅是技术展示，更具备商业可行性。
该项目融合了主流电商框架与前沿AI技术，为计算机毕业设计提供了一个高完成度的参考范本。未来，随着AI模型的轻量化，这类智能商城的部署门槛和运营成本会进一步降低吗？
