Dreamlog-https://dreamlog.xyz/产品系统

Dreamlog 是一个面向心理健康和个人成长领域的创新型应用，专注于梦境记录与智能分析服务。项目定位于心理健康科技（Mental Health Tech）赛道，结合了数字心理学、人工智能和个人数字化健康管理等多个前沿领域。在当今快节奏的社会环境下，人们对心理健康和自我认知的关注度不断提升，梦境作为潜意识的重要表达方式，具有巨大的心理分析价值。该项目通过技术手段让普通用户能够科学地记录、分析和理解自己的梦境，为个人心理健康管理提供了全新的数字化解决方案，具有广阔的市场前景。

1. 智能梦境记录系统
提供了完整的梦境记录功能，支持富文本编辑、图片上传、多维度标签分类（情感、角色、地点、物体、行为、天气等六大类型）。用户可以记录梦境标题、详细内容、梦境日期、清醒度等级、情绪变化轨迹（睡前-梦中-醒后），以及睡眠质量、睡眠时长等相关数据。系统还支持重复梦境标记、收藏功能和隐私设置（私人/公开/好友可见），为用户提供了全方位的梦境数据采集能力，确保每一个梦境细节都能被准确记录和妥善保存。
2. AI驱动的梦境分析引擎
基于LangChain框架和多个大语言模型（支持OpenAI GPT、Google Gemini等），构建了专业的梦境心理分析系统。通过RAG（检索增强生成）技术结合心理学知识库，为用户提供四个维度的深度分析：梦境核心洞察（提炼最重要的心理含义）、梦境故事线分析（解构叙事结构和转折点）、核心象征解读（深度挖掘梦境符号的个性化意义）、个人成长启示（提供实用的心理建设建议）。分析过程采用流式输出，通过WebSocket实现实时推送，让用户获得专业级的梦境心理分析体验。
3. 实时AI助手对话系统
集成了基于LangGraph的多智能体对话系统，包含意图分析、梦境解读、图像生成、响应生成等多个专业化Agent。支持多轮对话、上下文理解、个性化配置（助手名称、解读风格、响应长度等）。用户可以与AI助手进行自然语言交互，获得梦境相关的专业指导、心理建议和深度探讨。系统还支持自动图像生成功能，能够根据梦境内容生成视觉化的梦境场景图片，增强用户的梦境回忆和理解体验。
4. 数据统计与模式分析
提供了丰富的数据可视化功能，包括梦境频率统计、情绪变化趋势、睡眠质量分析、标签词云、清醒度分布等多种图表展示。通过ECharts实现交互式数据展示，帮助用户发现自己的梦境模式、睡眠习惯和心理状态变化规律。系统还支持梦境模式智能分析，能够识别用户的梦境特征和潜在的心

后端架构（Django + 微服务）
采用Django REST Framework构建的现代化后端系统，使用前后端分离架构设计。数据层采用MySQL作为主数据库存储用户信息和梦境数据，PostgreSQL作为LangGraph状态存储，Redis提供缓存和会话管理。消息队列使用RabbitMQ配合Celery实现异步任务处理，包括邮件发送、AI分析任务、图片处理等。WebSocket基于Django Channels实现实时通信，支持AI分析进度推送和助手对话。整个系统采用Docker容器化部署，包含完整的CI/CD流程，支持水平扩展和高可用部署，确保了系统的稳定性和可维护性。
前端架构（React + 现代化UI）
基于React 19最新版本构建的现代化单页应用，使用Vite作为构建工具，实现了极速的开发体验和优化的生产构建。UI层采用Radix UI + Tailwind CSS构建响应式界面，集成了Framer Motion实现流畅的动画效果。编辑器使用TipTap实现富文本编辑功能，支持图片上传、文本格式化等功能。国际化支持通过react-i18next实现多语言切换，数据可视化使用ECharts展示统计图表。整个前端采用现代化的Hook模式开发，支持代码分割和懒加载，确保了最佳的用户体验和性能表现。
AI服务架构（LangChain + Multi-Agent）
核心AI服务基于LangChain框架构建，采用多智能体架构设计。包含调度器（Orchestrator）负责意图分析和任务路由，解读师（Interpreter）专注梦境心理分析，可视化师（Visualizer）处理图像生成，响应生成器（ResponseGenerator）负责最终输出格式化。知识库采用ChromaDB向量数据库存储心理学专业知识，通过RAG技术实现知识增强生成。支持多种大语言模型接入（