软件构造实验作业
实验名称：
班级：信2305-2 学号：20234306 姓名：陈柏龙
实验一：AI故事生成平台
一、实验要求
实验一：AI故事生成平台（2025.11.13日完成）
实验名称： AI故事生成平台 - 核心数据模型与文本生成
核心任务： 构建平台的后端核心，实现基于关键词的自动故事生成。
任务要求：
设计并实现 Story 数据模型，至少包含标题、故事梗概、正文、创建时间等字段。
集成百度文心一言或其他大语言模型API，开发一个后端服务。该服务接收用户提供的故事关键词（如“宇航员、小狗、月球”），调用AI生成一个完整的儿童故事，并保存至数据库。
三、实验总结
这次实验围绕 AI 故事生成平台后端构建展开，顺利达成 “设计数据模型 + 集成大模型 API + 实现关键词驱动故事生成与存储” 的核心目标，于 2025 年 11 月 12 日完成全部任务。
实验首要完成了 Story 数据模型设计，明确包含标题、故事梗概、正文、创建时间等核心字段，其中标题与正文满足故事呈现需求，梗概便于快速预览，创建时间支持数据追溯，字段设计兼顾实用性与扩展性。随后集成硅基流动 API，开发后端服务：接收用户输入的关键词后，通过构造儿童友好型提示词（强调语言简洁、情节积极、逻辑清晰）调用 API，生成完整故事后自动存储至数据库，实现 “输入 - 生成 - 存储” 全流程自动化。
实验中重点解决了 API 调用稳定性与生成内容适配性问题，测试验证显示，生成的儿童故事符合关键词主题，结构完整、语言生动，数据存储准确无误。
这次实验成功搭建了平台后端核心，为后续扩展用户交互、故事分类、风格自定义等功能奠定基础。后续可进一步优化提示词策略，提升故事个性化生成效果。
通过本次实验，我收获颇丰。技术层面，深入掌握了数据模型设计的核心逻辑，学会了如何根据业务需求规划字段、平衡实用性与扩展性；在大模型 API 集成中，积累了接口调用、异常处理的实战经验，理解了提示词工程对生成内容质量的关键影响。思维层面，锻炼了从需求拆解到流程落地的系统设计能力，学会了针对儿童故事场景优化技术方案，实现技术与业务场景的精准适配。同时，在问题排查与方案迭代中，提升了自主解决问题的能力，深刻认识到 AI 应用开发需兼顾稳定性、适配性与用户体验，为后续复杂系统开发积累了宝贵的实践经验。
实验二：AI插图生成平台
一、实验要求
实验二：AI插图生成平台（2025.11.20日完成）
实验名称： AI插图平台 - 图像生成与资源管理
核心任务： 为生成的故事自动创建配套插图，并管理故事与插图的关联。
任务要求：
扩展 Story 模型，增加用于存储插图URL或文件路径的字段。
集成百度文心一格或同类文生图API，开发一个后端服务。该服务接收一个故事标题或一段故事正文，调用AI生成一张符合故事意境的插图。
实现将生成的图片保存至本地或云存储，并将图片信息与对应的 Story 记录关联。
三、实验总结
本次实验围绕 AI 插图生成平台的图像生成与资源管理展开，顺利达成 “扩展 Story 数据模型 + 集成文生图 API + 实现插图生成、存储及与故事关联” 的核心目标，于 2025 年 11 月 18 日完成全部任务。
实验首先基于已有 Story 模型进行扩展，新增插图 URL / 文件路径字段，既兼容原有故事数据结构，又满足插图资源关联存储的需求，确保数据模型的连贯性与扩展性。随后集成硅基流动快手生图 API，开发专属后端服务：该服务可接收故事标题或正文内容，通过优化文生图提示词调用 API，生成贴合故事意境的插图。针对生成的插图，实验实现了本地适配方案，设计统一的文件命名与目录结构规范存储图片，并自动将图片 URL / 路径写入对应 Story 记录的新增字段，完成 “故事 - 插图” 精准关联与一体化管理。
实验中重点解决了文生图内容匹配度、图片存储路径规范化、数据关联准确性等问题，测试验证了生成的插图贴合故事意境，存储路径清晰，与 Story 记录关联无偏差。本次实验完善了 AI 故事生成平台的多媒体能力，为平台增添插图配套功能，后续可扩展插图与故事的适配度和平台实用性。
通过本次实验，我收获显著。技术层面，掌握了现有数据模型的扩展技巧，学会兼顾历史数据兼容性与新业务需求；在文生图 API 集成中，积累了提示词优化适配不同内容场景的经验，掌握了图片本地的路径设计与文件管理方法，理解了数据关联校验对系统准确性的重要性。思维层面，锻炼了从 “单一文本服务” 到 “文本 + 图像” 多媒体服务的扩展设计能力，学会围绕 “故事 - 插图” 的业务优化技术方案。同时，在存储方案选型与数据关联调试中，提升了跨模块问题的解决能力，深刻认识到资源管理在 AI 多媒体应用中的核心地位，为后续构建完整的 AI 内容生成平台积累了关键实践经验。
实验三：AI语音生成平台
一、实验要求
实验三：AI语音生成平台（2025.11.27日完成）
实验名称： AI语音生成平台 - 语音合成与播放
核心任务： 为故事生成朗读音频，实现多媒体展示。
任务要求：
.
扩展 Story 模型，增加用于存储音频文件URL的字段。
.
.
集成百度语音合成或同类TTS API，开发一个后端服务。该服务接收一篇故事正文，调用AI将其合成为MP3等格式的音频文件。
.
.
实现音频文件的保存，并与对应的 Story 记录关联。
.
.
提供一个简单的播放页面或接口，用于播放生成的故事音频。
.
二、实验步骤
三、实验总结
这次实验聚焦 AI 语音生成平台的语音合成与多媒体展示核心任务，作为 AI 故事生成平台的多媒体能力延伸，顺利达成 “扩展 Story 数据模型 + 集成 TTS API + 实现音频生成、存储关联 + 提供播放功能” 的核心目标，于 2025 年 11 月 25日完成全部任务。
实验首先基于前序 Story 模型进行迭代扩展，新增音频文件 URL 字段，在保留标题、正文、插图信息等既有字段的基础上，实现语音资源与故事数据的无缝关联，确保数据模型的兼容性与完整性。随后集成语音合成 TTS API，开发专项后端服务：该服务接收故事正文后，针对儿童聆听场景配置，并通过结构化提示词明确语音合成要求，调用 API 生成标准 MP3 格式音频文件。针对音频存储，采用与插图一致的本地适配方案，设计 “故事 ID - 音频” 关联命名规则，确保文件管理有序，同时通过字段校验逻辑将音频 URL 写入对应 Story 记录，完成 “文本 - 插图 - 音频” 全资源关联。此外，开发了简易 Web 播放页面，支持音频播放、暂停、进度调节功能，同时提供 RESTful 接口供后续前端扩展调用，实现音频快速展示。
实验中重点解决了 TTS 语音适配性、音频存储兼容性、播放接口稳定性、多资源关联一致性等问题，测试验证显示，生成的音频清晰自然、贴合儿童聆听习惯，音频与 Story 记录关联准确，播放功能运行正常。本次实验完成了 AI 故事生成平台 “文本 - 图像 - 音频” 的全多媒体闭环构建，极大提升了平台的实用性。后续可扩展多音色选择、语速调节等功能，进一步优化用户体验。
通过本次实验，我收获颇丰。技术层面，深化了现有数据模型的迭代扩展经验，掌握了 TTS API 的集成与参数优化技巧，熟悉了音频文件的存储规范与管理方法，同时积累了简易 Web 播放页面与接口开发的实战能力。思维层面，锻炼了从单一功能到全多媒体闭环的系统设计思维，学会围绕儿童用户场景统筹文本、图像、音频的协同适配，强化了 “技术服务场景、功能提升体验” 的设计理念。在问题解决方面，通过调试语音合成参数、优化多资源关联逻辑，提升了跨功能模块的问题排查与方案迭代能力，深刻认识到多媒体应用中 “一致性、适配性、稳定性” 的核心价值，为后续构建更复杂的 AI 内容生成平台积累了全面的实践经验。
大作业：儿童故事管理平台设计与开发
一、实验要求
最终大作业：儿童故事管理平台设计与开发（2025.12.04日完成）
大作业名称： 儿童故事管理平台设计与开发
核心任务： 将三个实验的成果集成为一个完整、可用的Web应用。
任务要求：
系统集成： 创建一个完整的工作流。用户在一个页面上输入关键词，平台自动依次调用：
实验一的服务生成故事文本。
实验二的服务为故事生成插图。
实验三的服务为故事生成朗读音频。
前端界面： 开发一个友好的用户界面，用于输入关键词、并最终以一个“故事卡”的形式展示生成的故事完整内容、插图和播放按钮。
业务逻辑：实现用户管理、故事管理等模块，尽量使得此儿童故事管理平台接近商用平台。
如有参加并获奖软件工程相关的学科竞赛，请在附件根目录提交相关获奖证书（可多张），以提升作业评分。可选比赛列表包括：全国高校计算机能力挑战赛、中国计算机应用技术大赛、CCF大数据与计算智能大赛、全国高校计算机能力挑战赛、“软件杯”程序设计大赛、全国计算机设计大赛等。
二、实验步骤
三、实验总结
这次大作业聚焦儿童故事管理平台的全流程设计与开发，核心任务是整合前三次实验的 AI 文本生成、插图生成、语音合成成果，构建完整可用的 Web 应用，于 2025 年 11 月 30 日顺利完成全部任务，达成 “全流程自动化生成 + 友好前端展示 + 业务模块” 的核心目标。
实验首先完成系统集成核心工作：搭建端到端自动化工作流，在统一后端调度层封装前三次实验的服务接口，实现用户输入关键词后，平台自动触发链式调用 —— 先调用实验一的Qwen2.5 API 生成故事文本并写入 Story 模型，再基于故事标题 / 正文调用实验二的快手kwai-kolors API 生成插图，完成存储后关联至对应 Story 记录，最后调用实验三的语音集成 TTS API 合成 MP3 音频，存储后更新 Story 模型的音频 URL 字段，全程无需人工干预，确保 “文本 - 插图 - 音频” 生成流程的连贯性与数据一致性。
前端界面开发围绕儿童友好型设计原则展开：打造简洁直观的操作页面，设置关键词输入框、生成进度提示模块，核心区域以 “故事卡” 形式呈现最终成果，卡片内整合故事标题、正文、高清插图展示区，以及带播放 / 暂停 / 进度条的音频控件，整体界面色彩明快、交互简单，适配儿童及家长的使用习惯。业务逻辑层面，补充模块：用户管理模块实现注册、登录、权限分级，支持用户查看故事列表，实验中重点解决了多服务调用的时序控制、多模块数据一致性校验、前端与后端的交互适配、用户权限等问题。测试验证显示，平台全流程运行稳定，关键词输入后可在预期时间内生成完整故事卡，用户管理与故事管理功能正常。本次大作业完成了从单一功能服务到完整 Web 应用的跨越，构建了 “输入 - 生成 - 展示 - 管理” 的全闭环儿童故事平台，后续可扩展多语言合成、插图风格自定义等模块。
通过本次大作业，我实现了技术能力与系统思维的全面提升。技术层面，掌握了多服务接口的集成与调度技巧，熟悉了前后端协同开发的完整流程，积累了用户权限设计、数据关联管理、异步任务处理等商用级开发经验；思维层面，完成了从 “单一功能开发” 到 “全系统架构设计” 的思维转变，学会围绕儿童用户场景统筹技术方案与产品体验，理解了商用平台需兼顾功能性、稳定性、易用性的核心逻辑。在问题排查与方案迭代中，提升了复杂系统的调试能力与需求拆解能力，深刻认识到集成化应用开发中 “流程闭环、数据一致、体验友好” 的重要性，为后续复杂 Web 应用开发奠定了坚实的实践基础。
