InsightFeed

InsightFeed 是一个结合 Spring Cloud Alibaba 微服务 与 LLM 能力 的智能内容投放平台。项目涵盖完整的服务端链路（用户、内容、LLM 处理、推荐、互动）以及基于 Next.js 16 的门户与运营后台，目标是在几秒内完成内容入库、理解、向量化并在前端 Feed 中实时呈现推荐结果。完整架构设计详见 docs/InsightFeed项目架构方案.md。

核心特性

• 内容冷启动秒级打通：内容服务推送新稿至 RabbitMQ，LLM 处理服务使用 LangChain4j + DeepSeek 生成摘要、关键词与向量，落地 Milvus/ES 后回写状态。
• 混合推荐引擎：推荐服务通过 CompletableFuture 并行调用用户协同过滤、语义向量召回、热点榜、标签倒排等策略，并支持 RAG 解释生成与 SSE 推送。
• 高并发互动埋点：点赞/阅读事件先写 Redis + Kafka，Hot Feed 通过 Redis ZSet 即时出榜，再由消费端异步落库。
• 门户 + 管理双端体验：Next.js 前端提供 Feed 首页、文章详情、AI 投稿页，以及 Dashboard、CMS、Prompt Engineering、用户/设置等后台模块。
• 工程化能力：统一 BOM（insight-feed-dependencies）、JWT 鉴权链路、Nacos 配置中心、Docker Compose 一键拉起所需基础设施。

架构与模块

模块/服务	说明
insight-feed-gateway	Spring Cloud Gateway 统一流量入口，JWT 全局过滤器透传用户上下文，并负责熔断、限流策略。
insight-feed-user	用户注册登录、标签管理，使用 Spring Security、MyBatis-Plus、Redis 缓存兴趣向量。
insight-feed-content	文章创建、状态流转、触发 LLM 处理并接受回调更新摘要/Embedding 状态。
insight-feed-llm-processor	LangChain4j 封装 DeepSeek/OpenAI，大纲生成、Embedding、Milvus/ES 写入，并暴露内部 /api/internal/llm/embedding。
insight-feed-recommend	并行多策略召回 + 轻量级排序，调用 Milvus、ES 与热点缓存，必要时触发 RAG 解释。
insight-feed-interaction	点赞/曝光/阅读埋点，Redis 统计 + Kafka 异步链路，维护实时热榜。
frontend	Next.js 16 + Tailwind + Shadcn UI，覆盖门户首页、文章详情、投稿编辑器、Dashboard、CMS、Prompt、用户中心、设置中心等页面。

更多背景、时序图与 Q&A 策略可查阅 docs/InsightFeed项目架构方案.md。

代码目录

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├── backend/                    # Spring Cloud 微服务及 docker-compose
│   ├── docker-compose.yml      # MySQL/Redis/Nacos/MinIO/Milvus/ES/RabbitMQ 等
│   ├── sql/                    # 初始化脚本及示例数据
│   └── insight-feed-*          # 各微服务模块
├── frontend/                   # Next.js 16 门户 & 运营后台
├── docs/InsightFeed项目架构方案.md   # 架构方案（DDD + 微服务 + LLM）
└── README.md                   # 当前文件

技术栈

• 后端：JDK 21、Spring Boot 3.2、Spring Cloud 2023、Spring Cloud Alibaba 2023、LangChain4j、MyBatis-Plus、MapStruct、JWT、Kafka、RabbitMQ。
• 前端：Next.js 16 (App Router)、React 19、TypeScript、Tailwind CSS 4、Shadcn UI、Recharts、Lucide Icons、React Markdown。
• 基础设施：MySQL 8、Redis 7、Nacos、Milvus 2.4 + MinIO + Etcd、Elasticsearch 8、RabbitMQ 3.12、Docker Compose。

快速开始

1. 准备运行环境

   • 必备：JDK 21、Maven 3.9+、Node.js 20+、npm、Docker / Docker Compose。
   • 设置必要环境变量（样例）：DEEPSEEK_API_KEY、NACOS_SERVER=localhost:8848，其余中间件地址可在 backend/*/src/main/resources/application*.yml 中覆写。

2. 启动基础设施

   cd backend
   docker compose up -d

   首次启动会自动执行 sql/init.sql。Milvus 依赖 Etcd + MinIO，确保容器都处于 healthy 状态。

3. 构建并启动微服务

   cd backend
   mvn clean install
   # 选择需要的模块运行
   mvn spring-boot:run -pl insight-feed-gateway
   mvn spring-boot:run -pl insight-feed-user
   mvn spring-boot:run -pl insight-feed-content
   mvn spring-boot:run -pl insight-feed-llm-processor
   mvn spring-boot:run -pl insight-feed-recommend
   mvn spring-boot:run -pl insight-feed-interaction

   • insight-feed-common、insight-feed-dependencies 为依赖模块，无需单独启动。
   • 如需导入 IDE，可直接以 Maven 多模块工程打开 backend/。

4. 运行前端

   cd frontend
   npm install
   npm run dev  # 默认 http://localhost:3000

   • npm run build && npm run start 可预览生产构建。
   • npm run lint 执行 ESLint 规则。

5. 验证链路

   • POST /auth/register、POST /auth/login（gateway 转发至 insight-feed-user）获取 JWT。
   • POST /articles 创建文章，检查 RabbitMQ 消息与 LLM 回调 PUT /internal/articles/analysis。
   • GET /api/recommend/feed?userId= 可查看混合召回结果及 RAG 推荐理由。
   • 前端门户首页展示 Feed 卡片、AI summary；后台 CMS / Prompt 页面实时读取 API。

文档与更多信息

• 详细架构、流程图、数据库设计与 Q&A：docs/InsightFeed项目架构方案.md
• 后端微服务说明：backend/README.md
• 前端功能说明：frontend/README.md
• 如果扩展模块/策略，请同步更新上述文档以及 backend/docker-compose.yml

贡献指南

1. Fork 或创建功能分支，保持与主分支同步。
2. 提交前运行 mvn clean verify（后端）与 npm run lint（前端），确保构建通过。
3. 对新增中间件/配置在 README 与 docker-compose 中补充说明。
4. 通过 Pull Request 描述需求、影响面与测试结果。

欢迎继续完善更多召回策略、互动类型、监控告警与前端数据可视化能力。