慧中医AI养生小助手产品系统

随着国民健康意识提升与中医文化复兴，中医养生需求持续增长，但传统中医诊疗存在地域受限、专家资源稀缺、用药依从性差等痛点；同时多数年轻用户对中医体质、辨证施治等知识了解不足，缺乏便捷的自助式健康管理工具。本项目立足"互联网+中医"赛道，基于微信小程序为用户提供一站式中医 AI 健康管理服务，解决线下问诊不便、体质认知模糊、家人健康难以集中管理、中药用药提醒缺失等核心问题，让传统中医智慧借助 AI 技术真正走进日常生活。

项目包含七大功能模块：
1）用户认证：基于 JWT 的注册登录及 Token 黑名单登出机制；
2）九种体质自评：通过中医标准化问卷测算用户体质类型并输出调理建议；
3）家庭成员管理：支持最多 10 位成员档案管理，方便代家人记录健康数据；
4）健康打卡：自定义服药计划 + 月历视图 + 30 天数据统计，结合 Quartz 定时任务推送服药提醒；
5）AI 舌苔检测：上传舌象图调用 Python CNN 微服务分析体征；
6）慧药房：中药材分类浏览、关键词搜索、购物车与下单结算；
7）AI 智能问诊：基于 LLM 的 SSE 流式问答，为用户提供实时打字机效果的中医咨询体验。

作为全栈开发人员，我负责前后端架构设计与全部模块编码。技术栈：后端采用 Java 17 + Spring Boot 3.2 + MyBatis-Plus + MySQL 8.0 + Redis + JWT + Quartz + WebFlux，前端使用微信小程序原生框架，通过 Docker Compose 一键部署。
技术亮点与难点：
1）使用 WebFlux + SSE 实现 AI 问诊的流式逐 Token 输出，相比传统轮询大幅提升交互体验；
2）基于 Quartz 实现分布式定时服药提醒任务调度；
3）JWT 结合 Redis 黑名单解决 Token 主动失效难题；
4）封装统一返回结果与全局异常处理体系；
5）对接第三方 LLM 接口与 Python 舌苔识别微服务，实现 AI 能力的快速集成。