开始

         我们先在chatbox中尝试：

你是架构师，我现在需要一个标准的大模型AI电商店铺数据分析平台系统的功能架构图。请直接生成SVG源代码文件给我，基础层背景色为#A56739，中间层背景色为#00AA48，门户层背景色为#0AFEE1

效果图

SVG代码如下

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stroke: #000;

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}

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font-weight: bold;

text-align: center;

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}

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<!– 整体容器 –>

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<text x=”600″ y=”80″ class=”title” text-anchor=”middle”>AI电商数据分析平台系统架构</text>

<!– 数据采集层 –>

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<text x=”160″ y=”140″ class=”sublayer”>数据采集层</text>

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<text x=”170″ y=”180″>电商平台API对接（淘宝/京东/拼多多等）</text>

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<text x=”170″ y=”210″>第三方数据工具集成（生意参谋/店透视等）</text>

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<text x=”170″ y=”240″>日志数据采集（用户行为埋点）</text>

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<text x=”170″ y=”270″>实时数据流接入（Kafka/RabbitMQ）</text>

<!– 数据处理层 –>

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<text x=”160″ y=”310″ class=”sublayer”>数据处理层</text>

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<text x=”170″ y=”350″>数据清洗与标准化处理</text>

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<text x=”170″ y=”380″>数据转换与特征工程</text>

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<text x=”170″ y=”410″>批流统一处理（Spark/Flink）</text>

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<text x=”170″ y=”440″>ETL流程管理</text>

<!– 数据存储层 –>

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<text x=”160″ y=”470″ class=”sublayer”>数据存储层</text>

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<text x=”170″ y=”510″>数据仓库（Hive/ClickHouse）</text>

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<text x=”170″ y=”540″>实时数仓（Doris/StarRocks）</text>

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<text x=”170″ y=”570″>数据湖（Iceberg/Hudi）</text>

<!– 数据分析层 –>

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<text x=”480″ y=”140″ class=”sublayer”>数据分析层</text>

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<text x=”490″ y=”180″>基础统计分析</text>

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<text x=”490″ y=”210″>用户行为分析（漏斗/路径）</text>

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<text x=”490″ y=”240″>商品关联分析</text>

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<text x=”490″ y=”270″>预测模型计算</text>

<!– AI应用层 –>

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<text x=”480″ y=”310″ class=”sublayer”>AI应用层</text>

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<text x=”490″ y=”350″>大模型智能预测（销量/库存）</text>

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<text x=”490″ y=”380″>个性化推荐引擎</text>

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<text x=”490″ y=”410″>NLP自动生成分析报告</text>

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<text x=”490″ y=”440″>图像识别商品审核</text>

<!– 数据可视化层 –>

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<text x=”480″ y=”470″ class=”sublayer”>数据可视化层</text>

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<text x=”490″ y=”510″>交互式数据仪表盘</text>

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<text x=”490″ y=”540″>自定义分析报告生成</text>

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<text x=”490″ y=”570″>实时监控大屏</text>

<!– 系统管理层 –>

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<text x=”800″ y=”140″ class=”sublayer”>系统管理层</text>

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<text x=”810″ y=”180″>权限管理与审计</text>

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<text x=”810″ y=”210″>任务调度与监控</text>

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<text x=”810″ y=”240″>系统日志与报警</text>

<!– API接口层 –>

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<text x=”800″ y=”270″ class=”sublayer”>API接口层</text>

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<text x=”810″ y=”310″>数据服务API</text>

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<text x=”810″ y=”340″>分析结果导出接口</text>

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<text x=”810″ y=”350″>第三方系统集成接口</text>

</svg>

代码工程结构生成

提示词

你是架构师，请分析当前工程项目技术与组件，绘制架构图，请直接生成SVG源代码文件

效果图

VSCODE+MarCode+DeepSeek V3 0324模型

SVG代码如下

<svg width=”800″ height=”600″ xmlns=”http://www.w3.org/2000/svg”> <!– 架构分层 –> <rect x=”50″ y=”50″ width=”700″ height=”500″ fill=”#f5f5f5″ stroke=”#333″/> <!– 表现层 –> <rect x=”100″ y=”100″ width=”600″ height=”80″ fill=”#e1f5fe” stroke=”#0288d1″/> <text x=”400″ y=”140″ text-anchor=”middle” font-size=”16″>表现层 (CLI/API)</text> <!– 应用层 –> <rect x=”100″ y=”200″ width=”600″ height=”80″ fill=”#e8f5e9″ stroke=”#388e3c”/> <text x=”400″ y=”240″ text-anchor=”middle” font-size=”16″>应用层 (Program.cs)</text> <!– 服务层 –> <rect x=”100″ y=”300″ width=”600″ height=”80″ fill=”#fff3e0″ stroke=”#f57c00″/> <text x=”400″ y=”340″ text-anchor=”middle” font-size=”16″>服务层 (验证码识别服务)</text> <!– 基础设施层 –> <rect x=”100″ y=”400″ width=”600″ height=”80″ fill=”#fce4ec” stroke=”#e91e63″/> <text x=”400″ y=”440″ text-anchor=”middle” font-size=”16″>基础设施层 (云服务/Excel处理)</text> <!– 连接线 –> <line x1=”400″ y1=”180″ x2=”400″ y2=”200″ stroke=”#333″ stroke-width=”2″/> <line x1=”400″ y1=”280″ x2=”400″ y2=”300″ stroke=”#333″ stroke-width=”2″/> <line x1=”400″ y1=”380″ x2=”400″ y2=”400″ stroke=”#333″ stroke-width=”2″/> </svg>

另一个后端Golang工程

预览效果

生成后端组件依赖关系图

请继续分析后端Golang相关源代码，分析组件与业务逻辑依赖关系，输出SVG图源代码

架构说明

1. 分层架构：

• HTTP接口层：处理HTTP请求和响应
• 中间件层：处理认证、日志和权限校验
• 业务服务层：核心业务逻辑实现
• 数据模型层：数据结构和数据库操作
• 基础设施层：数据库和缓存等基础设施

1. 核心依赖关系：

• 服务层依赖模型层进行数据持久化
• 工具组件被各层共享使用
• 服务层内部有业务逻辑调用关系
• 模型层内部有数据关联关系

1. 关键业务流程：

• 工单创建流程：HTTP → 中间件 → 工单服务 → 工单模型
• 流程审批流程：HTTP → 中间件 → 流程服务 → 流程模型
• 权限校验流程：中间件 → 用户服务 → 权限模型

E-R关系图SVG源代码

请继续分析后端Golang相关源代码，分析数据字典，数据模型，分析E-R关系，输出SVG图源代码

数据字典说明

1. 核心表结构：

• work_order: 存储工单基本信息
• process: 流程定义表
• system_user: 用户账户表
• casbin_rule: 权限策略表

1. 关联关系：

• 一个流程(Process)可以生成多个工单(WorkOrder)
• 一个工单可以有多个处理记录(WorkOrderInfo)
• 用户可以属于多个部门(Dept)和角色(Role)
• 角色(Role)关联多个权限规则(CasbinRule)和菜单(Menu)

1. 关键字段：

• 工单状态(status): 待处理/处理中/已完成等
• 流程节点(node): 存储流程节点配置JSON
• 用户角色(roles): 多对多关联
• 权限策略(ptype): 定义策略类型(p/g)

E-R图还是plantuml生成

请分析SQL文件，绘制E-R关系，plantuml格式代码

@startuml ferry_er_diagram ‘ 设置全局样式 skinparam linetype ortho skinparam packageStyle rectangle hide circle left to right direction ‘ 定义实体 entity “sys_user” as user { + user_id [PK] — username password nick_name role_id [FK] dept_id [FK] post_id [FK] status } entity “sys_role” as role { + role_id [PK] — role_name role_key status } entity “sys_dept” as dept { + dept_id [PK] — parent_id [FK] dept_name leader [FK] } entity “sys_post” as post { + post_id [PK] — post_name post_code } entity “sys_menu” as menu { + menu_id [PK] — menu_name title path permission parent_id [FK] } entity “casbin_rule” as casbin { + id [PK] — p_type v0 v1 v2 } entity “p_process_classify” as classify { + id [PK] — name creator [FK] } entity “p_process_info” as process { + id [PK] — name classify [FK] structure (JSON) tpls (JSON) task (JSON) creator [FK] } entity “p_tpl_info” as tpl { + id [PK] — name form_structure (JSON) creator [FK] } entity “p_work_order_info” as workorder { + id [PK] — title process [FK] classify [FK] creator [FK] state (JSON) } entity “p_work_order_tpl_data” as workdata { + id [PK] — work_order [FK] form_structure (JSON) form_data (JSON) } entity “p_work_order_circulation_history” as circulation { + id [PK] — work_order [FK] processor_id [FK] status } entity “p_task_info” as task { + id [PK] — name task_type creator [FK] } entity “p_task_history” as taskhis { + id [PK] — task [FK] result } ‘ 定义关系 user }|–|| role : “role_id” user }|–|| dept : “dept_id” user }|–|| post : “post_id” role }o–o{ menu : “sys_role_menu” role }o–o{ dept : “sys_role_dept” role ||–o{ casbin : “v0=role_name” process }|–|| classify : “classify” process }|–o{ tpl : “tpls (JSON引用)” process }|–o{ task : “task (JSON引用)” workorder }|–|| process : “process” workorder }|–|| classify : “classify” workorder ||–|| workdata : “1:1” workorder ||–o{ circulation : “1:N” workdata }|–o{ tpl : “form_structure引用” circulation }|–|| user : “processor_id” task ||–o{ taskhis : “1:N” @enduml

QWQ-Plus

推理过程

结论

1. 高效自动化，降低门槛

快速生成：传统架构图需手动绘制或使用复杂工具（如Visio、Lucidchart），而LLM通过自然语言描述即可生成SVG，极大缩短设计周期。

无需专业技能：用户无需掌握绘图工具或设计原则，只需用文字描述需求（如“用户模块包含注册、登录、权限管理”），LLM自动解析并转化为可视化图形。

2. 精准理解与动态调整

语义解析：LLM能理解复杂需求（如“微服务架构，包含API网关、用户服务、订单服务，服务间通过REST通信”），自动映射为模块化图形结构。

迭代优化：用户可通过反馈调整细节（如“将数据库模块下移一层”），LLM实时修改SVG，避免重复劳动。

3. 跨平台兼容性与可读性

矢量清晰：SVG是矢量格式，缩放无损，适合嵌入文档、网页或演示材料（如PPT、Confluence）。

代码可编辑：SVG本质是XML，开发者可直接修改代码调整样式或交互逻辑（如添加点击事件）。

4. 促进协作与知识传递

统一表达：团队通过LLM生成标准化架构图，减少因工具差异导致的沟通障碍。

文档集成：SVG可轻松嵌入技术文档或Wiki，形成“文字+图表”的立体化说明。

5. 成本与资源优化

替代专业工具：无需购买高价绘图软件，尤其适合预算有限的小型团队。

云端生成：LLM通过API调用即可生成图表，省去本地安装和维护成本。

6. 智能化布局与美学平衡

自动美化：LLM可学习专业设计原则（如对齐、配色、间距），生成兼具功能性和美观度的图表。

复杂场景支持：处理多层级、跨系统的架构时，自动优化布局避免视觉混乱。

LLM生成SVG架构图的意义在于将自然语言转化为专业可视化工具，打破技术壁垒，使架构设计民主化、敏捷化，同时保持企业级交付标准。未来随着LLM对图形语义理解的深化，可能进一步支持动态交互（如折叠子模块、高亮依赖关系），成为智能化系统设计的中枢工具。

今天先到这儿，希望对云原生，技术领导力， 企业管理，系统架构设计与评估，团队管理, 项目管理, 产品管理，信息安全，团队建设 有参考作用 , 您可能感兴趣的文章:


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作者：Petter Liu
出处：http://www.cnblogs.com/wintersun/
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