使用Nodejs,Python,Sveltekit和Tailwindcss构建AI驱动的财务数据分析仪 - 第0部分
打造AI驱动的财务数据分析仪:系统架构与技术选型
在软件工程领域,紧跟技术潮流至关重要。最近,我重新学习了node.js(express.js)并着手一个新项目,目标是结合ai技术,打造一个强大的财务数据分析工具。本文将介绍该项目的整体架构和技术选型,后续文章将深入探讨具体实现细节。
该系统由前端、后端和AI服务三个核心部分组成:
1. SvelteKit前端 (用户界面)
前端采用SvelteKit(Svelte 5)构建,使用Tailwind CSS V4进行样式设计,并集成Chart.js实现交互式数据可视化。它通过REST API和WebSocket与后端进行通信。
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前端需求:
2. Node.js后端 (Express.js & MongoDB)
后端基于Node.js (Express.js) 构建,负责处理前端与AI服务之间的通信、数据管理和应用逻辑。
后端需求:
3. AI服务 (Python)
AI服务使用AIOHTTP (异步Python Web服务器) 构建,并集成PyTorch、Hugging Face Transformers、NumPy、Pandas和Scikit-learn等库,进行财务数据分析。
AI服务需求:
开发环境准备:
在开始开发前,请确保您的开发环境已准备好:
后续计划:
后续文章将深入探讨每个组件的具体实现细节。
关于作者:
我是一名软件工程师和技术作家,热衷于网络安全、金融、医疗和教育领域的技术应用。如果您对我的技能感兴趣,欢迎联系我! (LinkedIn, X, Email)
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