Table-backend

课表图片识别项目，前端使用原生 HTML/CSS/JS，后端使用 Spring Boot + LangChain4j 调用 OpenAI 兼容多模态模型。

Quick Start

1. 准备环境

• JDK 21
• 可访问目标 AI 服务的 OpenAI 兼容接口
• 一个有效的 AI_API_KEY

2. 配置 env file

项目运行时从环境变量读取配置。推荐在 IDEA 的 EnvFile 插件里加载项目根目录的 .env。

仓库中提供可提交的模板文件：

• .env.example

推荐变量如下：

AI_API_KEY=your-api-key-here
AI_BASE_URL=https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1
AI_MODEL=mimo-v2.5
AI_TEMPERATURE=0.0
AI_TIMEOUT_SECONDS=180
AI_MAX_RETRIES=1
AI_MAX_IMAGE_SIZE_MB=5

src/main/resources/picture又部分的配置env的示例：

3. 启动项目

```powershell
.\mvnw.cmd spring-boot:run

4. 访问页面

http://localhost:8080/

5. 检查运行配置

http://localhost:8080/api/ai/schedule/config

正常应看到：

• model = mimo-v2.5
• baseUrl = https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1
• apiKeyConfigured = true

Docs

完整开发文档见：

• 课表开发文档v2.md