使用Nodejs，Python，Sveltekit和Tailwindcss构建AI驱动的财务数据分析仪 – 第0部分

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。

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前端需求：

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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