孕期健康管理是一个强需求但数字化程度不足的垂直领域。据统计，中国每年约1600万新生儿，超过90%的孕妇在孕期使用手机App获取知识和记录生活，但
现有产品普遍存在以下问题：AI对话缺乏领域专业性，健康咨询、情感陪伴、记录协助共用同一套Prompt，无法针对不同场景给出深度专业回答；用户数据
（记录、健康指标、情绪）分散存储，跨会话无记忆，每次新对话都要重复背景信息；社区内容缺乏有效治理和个性化推荐，用户难以找到同孕周的参考内
容。孕期宝立项旨在解决上述核心痛点：通过Multi-Agent多智能体架构实现领域专业化AI对话，通过长期记忆系统实现跨会话上下文感知，通过知识图谱和
RAG混合检索提升孕期知识问答准确率，同时构建安全可信赖的社区生态，为孕产妇提供从备孕到产后的全周期智能化健康管理服务。
项目包含六大核心功能模块：
1. Multi-Agent多意图智能路由：基于ChatSubIntent枚举实现9种子意图分类（日常闲聊、健康咨询、情感支持、记录协助、知识问答、图片生成、图片理
解、提醒等），通过28个健康关键词和15个情感关键词快速匹配+LLM兜底，为不同意图加载专用System Prompt，实现领域专业化对话。
2. 长期记忆系统：对话结束后异步生成200字结构化摘要，向量化存入Milvus，后续对话通过语义检索召回Top-3历史摘要并注入Prompt，实现跨会话记忆连
续性。
3. RAG混合检索：在原有稠密向量检索基础上，增加BM25关键词检索，通过Reciprocal Rank
Fusion（RRF）算法融合两路结果，解决短查询语义漂移和专有名词检索失败问题。
4. 知识图谱激活：实现MySQL到Neo4j的数据同步管道（用户、记录、家庭节点及关系），集成LLM实体抽取引擎，从用户文本记录中自动抽取症状、食物、
药物、检查项目等实体并建立关系，支持图算法分析（PageRank、Louvain社区检测）。
5. 事件驱动架构：基于Spring ApplicationEvent构建事件总线，将记录创建后的4个异步副作用（AI标签生成、提及邮件通知、配偶提醒、向量嵌入）解耦
为独立事件消费者，替代Controller中的直接@Async调用。
6. 内容审核与推荐：社区发帖前通过关键词快速过滤+LLM精确判断进行内容安全审核，不合规内容自动降级为私有；社区推荐接口增加孕周相似度排序，优
先展示同孕期用户的内容。
本人独立负责后端全部6个模块的设计与实现，包括：Multi-Agent意图路由器（AiController中新增ChatSubIntent枚举、detectSubIntent方法、SUB_INTEN
T_PROMPT_MAP映射）、长期记忆系统（ConversationSummary实体/Mapper/Service/ServiceImpl完整CRUD，buildConversationMemory方法改造注入历史记忆
）、RAG混合检索（Python
FastAPI侧新增BM25索引构建、_search_bm25方法、_rrf_fusion融合算法）、知识图谱激活（KnowledgeGraphServiceImpl中实现extractAndCreateEntities
LLM实体抽取、syncUserFromMySQL/Memo/Family MySQL到Neo4j全量同步、fullSyncFromMySQL异步全量同步）、事件驱动重构（MemoCreatedEvent/Convers
ationEndedEvent/MoodLoggedEvent事件定义、MemoEventListener事件监听器）、内容审核与推荐（ContentModerationService接口及LLM实现、社区3个发
布入口+评论的审核拦截、孕周相似度推荐排序算法）。
技术栈：Spring Boot 3.2.2 + Java 17后端，MyBatis注解式ORM，MySQL 8.0持久化，Milvus 2.x向量数据库，Neo4j图数据库，Python FastAPI
RAG服务（text-embedding-v3、rank_bm25），Spring AI + OpenAiChatModel接入DeepSeek大模型，OkHttp HTTP客户端，阿里云OS
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