伙伴匹配系统

基于标签匹配 + 向量搜索 + AI 推荐的伙伴匹配系统。

项目结构

partner-matching/                    ← 父 POM，仅做版本管理
├── pom.xml
├── .mvn/ mvnw mvnw.cmd             ← Maven Wrapper，无需安装 Maven
│
├── partner-matching-rag/            ← RAG 引擎库（不可独立运行）
│   └── src/main/java/.../rag/
│       ├── RAGTransferService.java       ← ONNX 文本 → float[] 向量
│       ├── LuceneStorageService.java     ← Lucene 索引读写 + KNN 向量搜索
│       └── pojo/LuceneSearchResult.java
│
├── partner-matching-core/           ← Spring Boot 应用（依赖 rag 模块）
│   ├── pom.xml
│   ├── model.onnx / model.onnx_data / tokenizer.json  ← 模型文件（需自行获取）
│   └── src/main/java/.../partnermatch/
│       ├── PartnerMatchApplication.java  ← 启动入口
│       ├── common/Result.java            ← 统一响应 {code, message, data}
│       ├── config/AiTimeoutConfig.java   ← AI 超时配置
│       ├── controller/
│       │   ├── AIRecommendController.java ← GET /ai/recommend/{id}
│       │   └── TagController.java         ← PUT /api/tag/{userId}
│       ├── dto/                          ← 前端传输对象
│       ├── entity/                       ← 数据库实体（User, Tag, UserTag）
│       ├── event/TagChangedEvent.java    ← 标签变更事件
│       ├── listener/TagChangedListener.java ← 事件处理：删缓存 + 发 MQ
│       ├── mapper/                       ← MyBatis Plus 数据访问层
│       ├── mq/
│       │   ├── RabbitMQConfig.java       ← 队列/交换机/绑定声明
│       │   └── RecommendCacheConsumer.java ← MQ 消费者：异步重建缓存
│       └── service/
│           ├── AIRecommendService.java   ← 推荐接口
│           ├── AIChatService.java        ← AI 对话接口
│           ├── TagService.java           ← 标签接口
│           └── impl/                     ← 实现类
│
└── rag_index/                                   ← Lucene 索引（运行时自动生成）

各模块职责

partner-matching-rag（RAG 模块）

文件	职责
RAGTransferService.java	加载 ONNX 模型，将标签文本编码为 float 向量
LuceneStorageService.java	管理本地 Lucene 索引，支持标签搜索和 KNN 向量搜索
LuceneSearchResult.java	搜索结果 POJO（userIds + 游标）

partner-matching-core（业务模块）

文件	职责
AIRecommendServiceImpl.java	核心推荐逻辑：缓存读取 → 向量搜索 → SQL 降级 → AI 推荐
TagServiceImpl.java	标签增删改，事务操作后发布 TagChangedEvent
TagChangedListener.java	接收事件，去重 → 删缓存 → 发 MQ 预热
RecommendCacheConsumer.java	MQ 异步消费者，调用 refreshCandidateCache 重建缓存池
RabbitMQConfig.java	声明 recommend.cache.queue/exchange/binding

推荐 + 标签开发

• AIRecommendServiceImpl — 推荐主流程（缓存、向量搜索、AI 调用）
• TagServiceImpl + TagChangedListener — 标签 CRUD 和缓存刷新
• 碰到 ONNX/Lucene 报错时联系 RAG 模块维护者

RAG 模块维护者（模型 + 索引）

• RAGTransferService — ONNX 模型加载和编码
• LuceneStorageService — Lucene 索引读写、KNN 搜索
• 模型文件（model.onnx / model.onnx_data / tokenizer.json）需要你提供

怎么启动

前置条件

1. JDK 17+，java -version 确认
2. MySQL 本地运行在 localhost:3306，已建库 friends（表已就绪）
3. Redis 已启动，地址在 application.yml 中配置
4. RabbitMQ（可选）— 不需要可设 rabbitmq.enabled: false
5. AI 推荐（可选）— 不需要可在 config.yml 跳过 openai 配置
6. config.yml — 自行在 partner-matching-core/src/main/resources/ 下创建：

最小配置（不需要 MQ 和 AI）：

config:
  mysql:
    username: root
    password: 你的密码
  redis:
    password: 你的密码

完整配置：

config:
  mysql:
    username: root
    password: 你的密码
  redis:
    password: 你的密码
  rabbitmq:        # 可选
    username: user
    password: 你的密码
  openai:           # 可选
    api-key: 你的APIKey

启动步骤

# 1. 进入项目目录
cd partner-matching

# 2. 编译（首次运行）
./mvnw clean install -DskipTests

# 3. 启动
./mvnw spring-boot:run -pl partner-matching-core

启动后访问：http://localhost:8080/ai/recommend/{userId}

配置文件说明

文件	用途	是否提交
application.yml	非敏感配置：数据库地址、Redis 地址、RabbitMQ 地址、超时	是
config.yml	敏感配置：所有密码和 API Key	否（gitignored）

application.yml 通过 spring.config.import: classpath:config.yml 导入 config.yml 中的值，占位符格式为 ${config.xxx}。这样每个人的密码不会提交到仓库。

索引文件

rag_index/ 是 Lucene 运行时自动生成的本地索引，不纳入 Git。首次启动后如果索引为空，推荐接口会自动降级到 SQL 查询。需要回填索引时联系 RAG 模块维护者。

！！！

经本人亲身实践: 三个对模型的配置 需要在根目录 partner-matching/ 和子模块partner-matching-rag/ 各放一份才能顺利启动 并且rag_index需要放在根目录下（rag_index没有时启动后会自动添加）