项目：CodeQ 代码大模型训练语料质量评估平台开发模块：OpenAI 兼容接口的 LLM 服务实现、DashScope 重试机制、QualityController 自动 DB 读取评估模式当前进度：OpenAIServiceImpl 实现 3 次指数退避重试、QualityController 支持手动 / 自动双模式评估、Prompt 构建规范化，AI 评估链路完整打通。

实体类是数据库表的镜像，注解规范决定映射正确性JPA Repository 大大简化数据访问层，减少重复代码项目同时引入 JPA 和 Redis 时，Spring 会自动区分数据存储良好的表结构设计能让后端开发更稳定、更清晰结构清晰、职责单一、可扩展。

通过本次仓库模块开发，编者对 Spring Boot 工程化与 Redis 缓存实践有了更深入理解：Redis 序列化是缓存的核心痛点：List、LocalDateTime、泛型对象等特殊类型，必须针对性配置序列化器，否则极易出现 500 错误；仅靠 @Cacheable 注解无法解决所有问题，自定义 RedisConfig 是关键。同时，关联数据删除必须遵循 “先子后父” 原则：外键约束是数据库

项目：CodeQ 代码大模型训练语料质量评估平台开发模块：SparkJobService ETL 任务编排、QualityReportController 报告保存接口、全链路自动化闭环当前进度：Spark ETL 子进程调度、任务状态跟踪、自动触发 AI 评估、质量报告 JPA 持久化全部完成，全自动化链路代码层面验证通过。

项目：CodeQ 代码大模型训练语料质量评估平台开发模块：OpenAI 兼容接口的 LLM 服务实现、DashScope 重试机制、QualityController 自动 DB 读取评估模式当前进度：OpenAIServiceImpl 实现 3 次指数退避重试、QualityController 支持手动 / 自动双模式评估、Prompt 构建规范化，AI 评估链路完整打通。

项目：CodeQ 代码大模型训练语料质量评估平台开发模块：Repository 层查询方法扩展与 Service 层指标数据服务开发。