为的是解决那个秒杀链路的高并发问题和那个客服功能，解决库存超买和那个传统平台依赖人工进行大量重复回答模板问题的问题
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电商秒杀系统产品系统
我要开发同款技术信息
作品详情
行业场景
功能介绍
1. 基于 Gin+GORM 搭建完整电商后端，覆盖用户、商品、购物车、订单、支付、秒杀全链路；
2. 秒杀场景使用 Redis Lua 脚本预扣库存，解决超卖问题，缓存预热商品库存，通过 Kafka 异步创建订单削峰填谷，抵御瞬时大流量；
3. 支付流程实现幂等设计，通过唯一支付单号防重复扣款，支付成功后 RabbitMQ 发布事件，通知库存、物流模块同步更新；
4. 接入 Elasticsearch 实现商品全文检索，支持分类、价格、销量多条件筛选；集成 Jaeger 链路追踪，完整记录 HTTP、DB、Redis、MQ 调用链路。
项目实现
为哦噢负责了秒杀链路和ai agent客服功能
1. 基于 Gin+GORM 搭建完整电商后端，覆盖用户、商品、购物车、订单、支付、秒杀全链路；
2. 秒杀场景使用 Redis Lua 脚本预扣库存，解决超卖问题，缓存预热商品库存，通过 Kafka 异步创建订单削峰填谷，抵御瞬时大流量；
3. 支付流程实现幂等设计，通过唯一支付单号防重复扣款，支付成功后 RabbitMQ 发布事件，通知库存、物流模块同步更新；
4. 接入 Elasticsearch 实现商品全文检索，支持分类、价格、销量多条件筛选；集成 Jaeger 链路追踪，完整记录 HTTP、DB、Redis、MQ 调用链路。
5. 混合检索：基于 BGE-M3 语义向量检索，结合 BM25 关键词召回，并通过 RRF 名次融合与 BGE-Reranker 精排，在自建 300 题五桶难度评估集上把 Recall@5 提升至 98%、MRR 提升至 89.4%，答案覆盖度与幻觉率优化到 97% 和 1% 以下
6. 幻觉治理：基于加权的置信度打分，Agent 回答之前判断证据是否足够，不够就直接转人工、避免答错引发售后纠纷，实测误放率 0%、误拦率 15%
示例图片
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