旅行医学智能服务系统产品系统

聚焦出境旅行全周期健康保障核心痛点，整合“实时交互式就医指导+结构化旅行锦囊生成”双模式，基于千问maxV3大模型打造医疗级AI智能服务系统，彻底解决传统旅行医学咨询“响应慢、专业性不足、个性化缺失”，以及传统健康报告“内容僵化、更新滞后、无法便携分享”的双重问题。

结合场景化提示词模板与多源数据联动（用户健康档案、智能穿戴生理参数、目的地疾病库），实现“用户提问-意图识别-工具调用-精准应答”的实时对话闭环，以及“旅行信息填写-数据检索-模板填充-报告生成”的异步自动化流程，覆盖行前准备、行中应急全场景，服务响应准确率达92%+，交互延迟控制在500ms内，适配多终端、多场景用户需求。

1. “我” 负责的具体任务
在 AI 旅行医学智能服务系统中，我作为核心开发，主要负责以下关键任务：
大模型工具链与 RAG 增强开发：基于 LangChain4J 封装千问 maxV3 调用逻辑，结合 Dify 平台实现 10 + 类旅行医学自定义工具，通过策略模式 + 工厂模式解耦，支持工具快速扩展，同时利用 LLMOps 监控优化调用成本与效果。
实时流式对话引擎开发：主导 SSE+WebSocket 双通道交互架构落地，设计分段缓冲合并算法，将首 Token 延迟控制在 500ms 内；开发多轮上下文会话管理模块，通过 Canal 实现用户档案实时同步，提升交互流畅度。
智能意图识别模块开发：构建 ElasticSearch 意图向量索引库，结合 “关键词匹配 + 语义纠错” 双层机制，将意图识别准确率从 78% 提升至 95%，确保工具调用精准无误。
旅行锦囊生成引擎开发：设计异步自动化生成全流程，基于 XXL-JOB 拆分任务，集成 MinIO 托管 H5 页面，通过 MongoDB TTL 索引清理无效数据，实现单份锦囊高效生成与分享。
数据缓存与性能优化：构建 MongoDB+Redis 双层缓存架构，通过 Redisson 布隆过滤器解决缓存穿透问题；集成 Sentinel 实现流量控制与熔断降级，保障系统可用性 99.9%。
医疗合规与安全审计：设计大模型幻觉杜绝机制，对敏感数据加密存储，异步上报日志，确保系统符合《个人信息保护法》要求。
2. 项目使用的技术栈、架构、实现上的亮点与难点
技术栈与架构
基础架构：SpringBoot 3 + SpringCloud Alibaba（Nacos/Sentinel），采用微服务架构，实现服务注册发现、流量控制与熔断降级。
数据存储：MySQL（用户档案 / 医疗规则）、MongoDB（锦囊快照 / 非结构化