我要评论打造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。
前端需求：
- 用户认证: 采用github oauth进行用户登录（未来计划支持google oauth）。
- 数据输入: 支持用户上传csv、pdf和excel文件，或手动输入交易数据（excel支持待定）。
- 财务仪表盘: 实时显示财务分析结果，包括收入、支出、储蓄率等关键指标。
- websocket支持: 实现与后端实时数据交互，及时更新ai分析结果。
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：
- 用户认证和数据库管理: 使用github oauth (未来计划支持google oauth) 进行用户认证，并使用mongodb存储用户资料和交易数据。
- 数据解析和api处理: 提供rest api，处理csv、pdf和excel文件的解析和数据存储。
- ai通信的websocket: 作为前端和ai服务之间的桥梁，负责数据传输和结果返回。 它将过滤和验证用户数据，并将分析结果通过websocket实时反馈给前端。
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：
- pdf交易解析: 利用pdf2image和pytesseract进行ocr，提取pdf文件中的交易数据。
- 交易分析和分类: 使用pytorch和transformers进行ai驱动的交易分类 (收入、支出、储蓄等)，并计算总交易额、储蓄率和支出趋势。 分析结果将通过websocket实时返回前端。
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：
- node.js v20+ 及其相关的express.js和typescript环境。
- sveltekit (svelte 5)，包含tailwind css和typescript。
- python环境，并安装pytorch、hugging face transformers、numpy、pandas、scikit-learn等库。 pytorch的安装可能需要较长时间。
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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以上就是使用nodejs，python，sveltekit和tailwindcss构建ai驱动的财务数据分析仪 - 第0部分的详细内容，更多请关注代码网其它相关文章！
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