AI 企业需求计算器

一个基于 Next.js 15 和百度千帆 ERNIE-4.5 的 AI 企业需求评估系统，帮助企业快速评估其 AI 技术方案的可行性和合理性。

文档索引：请查看 docs/README.md，集中列出了使用/部署、架构、协作与资料类文档。

产品概述

背景和痛点

当企业计划引入 AI 技术时，常常面临这些困惑：

选型迷茫：ERNIE、Qwen、DeepSeek...不知道选哪个模型？
资源不清：我的硬件能不能跑起来？需要几张卡？
方案不明：技术选型是否合理？是不是过度设计了？
成本模糊：投入产出比如何？值不值得做？

传统方案往往需要花费数周时间，咨询多个技术专家，成本高昂且效率低下。

产品价值

本产品提供一站式智能评估，让企业在 3 分钟内获得：

✅ AI 驱动的专业建议 - 基于 ERNIE-4.5 的 7 维度深度分析
✅ 可视化评估报告 - 仪表盘、雷达图、进度条直观展示
✅ 分阶段实施路径 - 短期/中期/长期具体建议
✅ 成本效益分析 - 投入产出比清晰呈现

目标用户

企业决策者：快速了解 AI 项目可行性，辅助决策
技术负责人：评估技术方案合理性，优化选型
产品经理：理解 AI 能力边界，规划产品路线
AI 初学者：学习 AI 落地的最佳实践

产品亮点

极速体验：3 分钟完成评估，实时进度反馈，无需等待
专业深度：7 大维度全面分析，不仅告诉你"行不行"，更告诉你"为什么"和"怎么做"
零学习成本：表单式交互，填空即可，无需专业知识
开箱即用：SQLite 零配置，5 分钟本地启动，clone 即可运行

功能特性

核心功能

手机号登录/注册 - JWT 身份验证，支持验证码登录
智能需求评估 - 基于 ERNIE-4.5-turbo-128k 的深度技术评估
多维度分析 - 7 大维度全面评估技术方案合理性
可视化结果展示 - 仪表盘、雷达图、进度条等丰富图表
实时进度反馈 - 评估过程中显示详细进度和预计时间
反馈系统 - 支持模块反馈和通用反馈
响应式设计 - 完美适配桌面端和移动端

技术方案评估维度

模型与业务匹配度 - 评估所选模型是否适合业务场景（如视觉任务需要多模态模型）
大模型必要性 - 判断是否真正需要大语言模型（如 OCR 场景可能更适合专用模型）
微调必要性与数据充分性 - 评估是否需要微调以及训练数据是否充足
业务可行性与实施路径 - 提供分阶段实施建议（短期/中期/不建议）
性能需求合理性 - 分析 QPS 和并发数要求是否合理
成本效益分析 - 评估模型选型的成本合理性
领域特性考虑 - 针对医疗、金融、法律等特殊领域的额外建议

技术栈

前端

Next.js 15 - React 服务端渲染框架（App Router）
TypeScript - 类型安全
Tailwind CSS - 原子化 CSS 框架
shadcn/ui - 基于 Radix UI 的高质量组件库
Recharts - 数据可视化图表库

后端

Next.js API Routes - 服务端 API
Prisma ORM - 类型安全的数据库 ORM
SQLite - 轻量级数据库（开发环境）
JWT - 用户身份验证

AI 集成

百度千帆 API - ERNIE-4.5-turbo-128k 模型
Few-Shot Learning - 5 个详细示例案例指导评估
结构化输出 - JSON Schema 强制输出格式

快速开始（5 分钟）

前置要求

Node.js 18+
npm 或 yarn
Git

安装步骤

1️⃣ 克隆仓库

git clone https://github.com/ethan7zhanghx/ai-calculator.git
cd ai-calculator

2️⃣ 安装依赖

npm install --legacy-peer-deps

注意: 必须使用 --legacy-peer-deps 标志，因为项目使用了 React 19。

3️⃣ 配置环境变量 ⚠️ 重要

第一步：复制环境变量模板文件

cp .env.example .env

第二步：编辑 .env 文件，填入真实的配置

使用任意文本编辑器打开 .env 文件：

# 方式1：使用 vim
vim .env

# 方式2：使用 VS Code
code .env

# 方式3：使用系统默认编辑器
open .env

必须修改的配置：

# 数据库连接（保持默认即可）
DATABASE_URL="file:./dev.db"

# 百度千帆 API 密钥（⚠️ 必须填入真实的 API Key）
QIANFAN_API_KEY="bce-v3/ALTAK-xxxxxxx/xxxxxxx"  # ← 替换成你的真实 API Key

# JWT 密钥（可以保持默认，或自定义 32 位以上随机字符串）
JWT_SECRET="your-local-jwt-secret-key-change-this"
JWT_EXPIRES_IN="7d"

如何获取 QIANFAN_API_KEY：

访问百度智能云千帆控制台
创建应用并获取 API Key
将完整的 API Key 填入 .env 文件
格式示例：bce-v3/ALTAK-DqUYq5oZjYhHmb1DYJylj/c303c3f9d0dd5adb9753ff2d07afff862d38faa2

⚠️ 重要：QIANFAN_API_KEY 必须填入真实的值，否则评估功能无法使用！

4️⃣ 初始化数据库

⚠️ 重要：在运行此步骤前，请确认已完成步骤 3（创建并配置 .env 文件）！

第一步：验证环境变量文件是否存在

# 检查 .env 文件是否存在
ls -la .env

# 如果提示 "No such file or directory"，说明文件不存在
# 请返回步骤 3，执行：cp .env.example .env

第二步：验证环境变量内容

# 查看 .env 文件内容
cat .env

# 确认输出中包含：
# DATABASE_URL="file:./dev.db"
# QIANFAN_API_KEY=bce-v3/ALTAK-xxxxx（你的真实 API Key）

第三步：初始化数据库

npx prisma generate
npx prisma db push

这会：

生成 Prisma Client
创建本地 SQLite 数据库（prisma/dev.db）
创建所有数据表

无需安装 PostgreSQL！本地开发使用 SQLite，零配置！

如果仍然报错 "Environment variable not found: DATABASE_URL"：

确认 .env 文件在项目根目录（与 package.json 同级）
确认文件内容格式正确（每个注释单独一行）
尝试重启终端后重新运行命令

5️⃣ 启动开发服务器

npm run dev

访问 http://localhost:3000 即可看到应用！

数据库说明

本地开发：使用 SQLite（零配置，开箱即用）

✅ 无需安装数据库软件
✅ 数据存储在本地文件 prisma/dev.db
✅ 适合快速开发和测试

生产环境（Vercel）：使用 PostgreSQL

🚀 Vercel 部署时自动切换
🔒 使用 Prisma Accelerate 云数据库
📊 支持多用户并发访问

您不需要关心生产环境的数据库配置，clone 代码后直接运行即可！

后台管理系统

本项目包含完整的后台管理系统,支持数据统计、用户管理和权限管理。

访问后台

访问地址: http://localhost:3000/admin (本地) 或 https://your-domain.com/admin (生产)
权限要求: 需要管理员权限才能访问

后台功能

数据大屏: 用户、评估、反馈的实时统计和趋势分析
用户管理: 查看所有用户及其活跃度
评估记录: 浏览所有评估历史和详细参数
反馈管理: 查看用户反馈和建议
管理员管理: (仅超级管理员)授予/撤销管理员权限

多环境数据隔离

⚠️ 重要: 数据库文件(prisma/*.db)不会提交到GitHub

本地开发: 数据保存在本地SQLite数据库
生产环境: 数据保存在云端PostgreSQL数据库
完全隔离: 本地和生产环境的数据互不影响

项目结构

ai-calculator/
├── app/                      # Next.js 15 App Router
│   ├── admin/               # 后台管理页面
│   ├── api/                  # API 路由
│   │   ├── admin/           # 后台管理 API
│   │   ├── auth/            # 身份验证 API
│   │   ├── evaluate/        # 评估 API
│   │   └── feedback/        # 反馈 API
│   ├── page.tsx             # 主页面
│   └── layout.tsx           # 根布局
├── components/              # React 组件
│   ├── ui/                  # shadcn/ui 基础组件
│   ├── evaluation-progress.tsx        # 评估进度组件
│   ├── technical-evaluation-detailed.tsx  # 技术评估详情
│   ├── input-summary.tsx    # 输入配置摘要
│   └── ...
├── lib/                     # 工具库
│   ├── technical-evaluator.ts  # 核心评估逻辑（LLM）
│   ├── model-knowledge-base.ts # 模型参数知识库
│   ├── types.ts            # TypeScript 类型定义
│   ├── prisma.ts           # Prisma 客户端
│   ├── jwt.ts              # JWT 工具
│   └── password.ts         # 密码加密
├── prisma/                  # Prisma 配置
│   ├── schema.prisma       # 数据库模型
│   └── dev.db              # SQLite 数据库（开发）
├── scripts/                 # 工具脚本
│   └── set-super-admin.ts  # 超级管理员设置(私密)
├── start.sh                # 一键启动脚本
├── .env.example            # 环境变量示例
└── README.md               # 项目文档

核心实现原理

AI 评估流程

模型知识注入 (lib/model-knowledge-base.ts)
- 存储 8 个主流模型的客观参数（参数量、架构、模态、上下文窗口、视觉能力）
- 评估时将相关模型信息注入到 LLM 上下文中
Few-Shot Learning (lib/technical-evaluator.ts)
- 系统提示词定义评估原则和评分标准
- 5 个详细案例覆盖常见场景：
  - 视觉任务使用纯文本模型（低分案例）
  - OCR 场景过度使用 LLM（低分案例）
  - 客服系统合理方案（高分案例）
  - 医疗领域复杂场景（中等分数 + 分阶段建议）
  - 金融风控数据不足（低分 + 替代方案）
结构化输出
- 使用 response_format: { type: "json_object" } 确保一致的 JSON 格式
- 低温度参数（0.3）提高评估稳定性
用户体验优化
- 评估期间显示 7 阶段进度（对应 7 个评估维度）
- 平滑进度条动画（0-95%）
- 实时计时和剩余时间估算

数据库设计

User - 用户信息（手机号、密码哈希）
Evaluation - 评估记录（输入配置、评估结果、时间戳）
Feedback - 用户反馈

使用指南

1. 登录/注册

输入手机号，系统自动判断是登录还是注册
开发环境验证码固定为：123456

2. 填写需求

模型选择：GPT-4、GPT-3.5、Claude 3、Llama 3 等
硬件配置：GPU 型号和卡数
业务场景：详细描述你的 AI 应用场景
数据信息：训练数据量、类型、质量
性能要求：期望 QPS 和并发数

3. 提交评估

点击"开始评估"按钮
等待 15-30 秒（首次评估时间较长）
实时查看评估进度

4. 查看结果

综合评分：0-100 分，分段显示（红/黄/蓝/绿）
7 维度详细分析：每个维度包含状态标识和详细分析
实施路径建议：短期（1-2 月）、中期（3-6 月）、不建议
关键问题和警告：红色/黄色高亮显示
优化建议：蓝色卡片展示

5. 重新评估

点击右侧配置卡片底部的"重新编辑配置"按钮
修改参数后重新提交

开发说明

本地开发

# 安装依赖（必须使用 --legacy-peer-deps）
npm install --legacy-peer-deps

# 启动开发服务器
npm run dev

# 同步数据库结构（本地开发使用）
npx prisma db push

# 查看数据库（可视化工具）
npx prisma studio

# 重新生成 Prisma Client
npx prisma generate

# 类型检查
npx tsc --noEmit

# 构建生产版本
npm run build

环境变量说明

变量名	说明	必填	示例
`DATABASE_URL`	数据库连接字符串	是	`file:./dev.db`
`JWT_SECRET`	JWT 签名密钥	是	至少 32 字符的强密码
`JWT_EXPIRES_IN`	JWT 过期时间	否	`7d`（默认 7 天）
`QIANFAN_API_KEY`	百度千帆 API 密钥	是	`bce-v3/ALTAK-xxx/xxx`

部署注意事项

生产环境 JWT 密钥：必须使用强随机密钥
数据库迁移：生产环境建议使用 PostgreSQL 或 MySQL
API Key 安全：不要将 .env 提交到代码仓库
CORS 配置：如果前后端分离部署，需要配置 CORS

API 文档

POST `/api/auth/login`

用户登录/注册

请求体：

{
  "phone": "13800138000",
  "verificationCode": "123456"
}

响应：

{
  "success": true,
  "data": {
    "token": "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9...",
    "user": {
      "id": "user-id",
      "phone": "13800138000"
    }
  }
}

POST `/api/evaluate`

提交评估请求

请求头：

Authorization: Bearer <token>

请求体：

{
  "model": "GPT-4",
  "hardware": "NVIDIA A100",
  "cardCount": 4,
  "businessScenario": "智能客服系统...",
  "businessData": {
    "volume": 10000,
    "types": ["text", "qa_pair"],
    "quality": "high"
  },
  "performanceRequirements": {
    "qps": 100,
    "concurrency": 50
  }
}

响应：（包含 7 维度详细评估结果）

POST `/api/feedback`

提交用户反馈

常见问题

Q1: `npm install` 失败，提示依赖冲突

解决方案：必须使用 --legacy-peer-deps 标志

npm install --legacy-peer-deps

Q2: 提示 "Environment variable not found: DATABASE_URL"

原因：没有创建 .env 文件，或文件位置不对

完整解决步骤：

# 1. 确认当前在项目根目录
pwd
# 应该显示类似：/Users/xxx/ai-calculator

# 2. 检查 .env 文件是否存在
ls -la .env
# 如果显示 "No such file or directory"，说明文件不存在

# 3. 复制模板文件
cp .env.example .env

# 4. 验证文件已创建
ls -la .env
# 应该显示文件信息

# 5. 查看文件内容
cat .env
# 确认包含 DATABASE_URL="file:./dev.db"

# 6. 重新运行 Prisma 命令
npx prisma generate
npx prisma db push

特别注意：

.env 文件必须在项目根目录（与 package.json 同级）
文件名是 .env（注意开头有个点 .）
Prisma CLI 只读取 .env 文件，不读取 .env.local

Q3: 提示 "Prisma Client could not be generated"

解决方案：运行生成命令

npx prisma generate

Q4: 数据库表不存在

解决方案：运行数据库同步

npx prisma db push

Q5: API 调用失败，提示 "QIANFAN_API_KEY not found"

解决方案：检查 .env 文件中是否正确配置了 QIANFAN_API_KEY

Q6: ⚠️ `.env` 文件格式错误

错误示例：

DATABASE_URL="file:./dev.db"
#JWT Secret  # ❌ 注释后面直接跟变量
JWT_SECRET="xxx"

正确格式：

# 数据库连接
DATABASE_URL="file:./dev.db"

# JWT 密钥（注释必须单独一行）
JWT_SECRET="xxx"

关键点：

✅ 每个注释必须单独一行
✅ 变量定义前不能有注释
✅ 建议使用 cp .env.example .env 复制模板

Q7: 数据库文件损坏或需要重置

解决方案：删除 SQLite 数据库文件并重新初始化

rm prisma/dev.db
npx prisma db push

Q8: 评估需要多长时间？

A: 首次评估通常需要 1-3 分钟（包含技术方案和商业价值两大模块的深度分析）

Q9: 支持哪些模型？

A: 目前知识库包含 GPT-4、GPT-3.5、Claude 3 Opus/Sonnet、Llama 3 70B/8B、Mistral Large/7B。可在 lib/model-knowledge-base.ts 中添加更多模型。

Q10: 评估结果准确吗？

A: 评估基于 ERNIE-4.5 和精心设计的 Few-Shot 案例，但建议作为决策参考而非唯一依据。复杂场景建议咨询专业 AI 架构师。

Q11: 数据会被存储吗？

A: 评估输入和结果会存储在本地数据库中，关联到你的账号。本地数据和生产环境数据完全隔离，互不影响。

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许可证

MIT License

联系方式

GitHub: @ethan7zhanghx
项目地址：https://github.com/ethan7zhanghx/ai-calculator

注意：本项目仅供学习和参考使用，不提供任何形式的技术支持保证。生产环境使用请自行评估风险。

Name		Name	Last commit message	Last commit date
app		app
components		components
docs		docs
hooks		hooks
lib		lib
prisma		prisma
public		public
scripts		scripts
styles		styles
.DS_Store		.DS_Store
.env.example		.env.example
.env.local.example		.env.local.example
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
benchmark-results.json		benchmark-results.json
components.json		components.json
next.config.mjs		next.config.mjs
package-lock.json		package-lock.json
package.json		package.json
pnpm-lock.yaml		pnpm-lock.yaml
postcss.config.mjs		postcss.config.mjs
start.sh		start.sh
tailwind.config.mjs		tailwind.config.mjs
tsconfig.json		tsconfig.json
vercel.json		vercel.json

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