基于「多模态大模型 + BGE向量检索增强RAG」的航空维修智能问答系统(vue+flask+AI算法)

一、项目演示视频

基于「多模态大模型 + BGE向量检索增强RAG」的航空维修智能问答系统(vue+flask+AI算法)

二、技术栈

  1. 前端技术栈 (web-vue)

    核心框架: Vue 3.5.13 (Composition API)

    UI组件库: Element Plus 2.9.4

    状态管理: Pinia 2.3.1

    路由管理: Vue Router 4.5.0

    HTTP客户端: Axios 1.7.9

    Markdown渲染: Marked 16.1.2

    代码高亮: highlight.js 11.11.1

    构建工具: Vite 6.1.0 + TypeScript 5.7.2

  2. 后端+算法端技术栈 (web-flask)

    核心框架: Flask (Python)

    数据库: SQLite 3

    身份认证: JWT

    文档处理: python-docx、PyPDF2

    图像处理: Pillow

    向量模型: BGE-small-zh-v1.5 (BAAI)

    深度学习: PyTorch + Transformers

    向量检索: FAISS (Facebook AI Similarity Search)

    大语言模型: 阿里云通义千问系列模型

三、功能模块

核心创新点

1.多模态维修问答: 支持文本和图片的多模态问答,可上传故障图片进行智能诊断

2.语义检索技术: 基于BGE(BAAI General Embedding)模型实现航空维修文档的语义相似度检索

3.RAG增强问答: 结合向量检索和大语言模型,提供有技术依据的专业维修建议

4.维修案例库: 整合历史维修案例,为故障诊断提供实战参考

5.分层权限管理: 支持管理员和普通用户的差异化功能访问

6.会话记忆功能: 支持多轮对话的上下文记忆,提供连贯的问答体验

应用场景

1.航空维修单位: 维修知识的数字化管理和智能检索

2.航空培训机构: 维修技术培训和知识传承

3.在线技术支持: 基于AI的维修问题快速诊断和解答

4.航空公司: 机务人员的技术支持和知识查询

5.维修案例研究: 历史维修案例的收集和分析

四、项目链接

链接: https://pan.baidu.com/s/1g9m3JsO3LUZ1UalHvhEBkA?pwd=m4in 提取码: m4in

  1. 完整系统源码
    (1)前端源码(web-vue)
    (2)后端+算法端源码(web-flask)
  2. 项目介绍文档
    (1)项目概述
    (2)项目技术栈
    (3)项目目录结构
    (4)系统架构图、功能模块图
  3. 项目启动教程
    (1)环境安装教程(视频+文档)
    (2)系统启动教程(视频+文档)
相关推荐
科技小花6 小时前
全球化深水区,数据治理成为企业出海 “核心竞争力”
大数据·数据库·人工智能·数据治理·数据中台·全球化
X56617 小时前
如何在 Laravel 中正确保存嵌套动态表单数据(主服务与子服务)
jvm·数据库·python
zhuiyisuifeng7 小时前
2026前瞻:GPTimage2镜像官网或将颠覆视觉创作
人工智能·gpt
徐健峰7 小时前
GPT-image-2 热门玩法实战(一):AI 看手相 — 一张手掌照片生成专业手相分析图
人工智能·gpt
weixin_370976357 小时前
AI的终极赛跑:进入AGI,还是泡沫破灭?
大数据·人工智能·agi
Slow菜鸟7 小时前
AI学习篇(五) | awesome-design-md 使用说明
人工智能·学习
ZhengEnCi7 小时前
03ab-PyTorch安装教程 📚
python
冬奇Lab8 小时前
RAG 系列(五):Embedding 模型——语义理解的核心
人工智能·llm·aigc
深小乐8 小时前
AI 周刊【2026.04.27-05.03】:Anthropic 9000亿美元估值、英伟达死磕智能体、中央重磅定调AI
人工智能
码点滴8 小时前
什么时候用 DeepSeek V4,而不是 GPT-5/Claude/Gemini?
人工智能·gpt·架构·大模型·deepseek