AI 智能销售拓品推荐看板产品系统Vibe Coding

线下建材门店销售场景中，销售人员面对海量产品 SKU 和复杂客户需求，经常无法快速向客户推荐配套产品、错失拓品机会。本项目针对该痛点，通过 AI 大模型 + RAG 知识库，让销售人员一键获得拓品建议，提升单客户成交额与客单价。

核心功能包含 6 大推荐维度：① 店面热销榜（基于门店实时销售数据排序）② 当地热点（结合区域消费偏好）③ 单品搜索（输入产品名快速拓品）④场景推荐（按装修/工程/家用等场景配套）⑤ 用途推荐（按防水/隔音等用途配套）⑥ 专用推荐（针对老客/VIP 的专属拓品）。配套 AI 即问即答客服浮窗，支持流式输出 / Markdown 渲染 / 快捷提问，并集成 RAG 知识库提升回答精准度。方言名映射模块识别 1272 条建材行业方言名，解决销售-客户用语不一致问题。

作为全栈主开发，负责：前端 Vue 3 + TypeScript + Element Plus 看板搭建（含 6 大推荐 UI 模块、AI 客服浮窗流式输出）；后端 Python + FastAPI 接口设计（含 SQL Server 产品库查询、DeepSeek API 调用封装、RAG 检索逻辑实现）；方言映射数据建模（1272 条建材方言名映射表设计）；整体系统部署上线。
技术栈：Vue 3 + TypeScript + Element Plus + Vite / Python + FastAPI + SQL Server / DeepSeek API + RAG 检索增强。
亮点：① RAG 知识库让 AI 回答从「泛泛而谈」提升到「按产品库精准推荐」 ② 方言映射降低了销售-客户对话门槛。
难点：① DeepSeek 流式输出与 Vue 3 组合式 API 响应式状态同步 ② RAG 向量化与相似度阈值调优。
全程深度使用 Claude Code 辅助开发，工程化 AI 协同 + 人工 code review。