AI电商导购平台产品系统

电商平台商品海量、用户选品决策成本高，传统搜索与「猜你喜欢」难以理解用户复杂、模糊的购物需求（预算有限、场景化、需要搭配）。AI 电商导购以对话式交互，用大模型理解用户意图，输出个性化商品清单与搭配建议，是「AI + 电商」在智能导购、对话式购物方向上的典型落地场景。

AI 智能导购：基于预算、偏好、使用场景与需求标签，自动生成结构化的商品、规格、价格、搭配建议及购买理由。
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多轮对话调整：支持「预算降到500」「换个品牌」「加个配套配件」等自然语言修改，实时更新购物清单。
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RAG 知识增强：融合商品信息、评价、规格参数与搭配知识，为模型补充商品领域知识。
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导购优化与工具调用：调用商品搜索、价格、库存、物流时效、门店位置等工具，优化推荐排序。
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社区与运营闭环：种草/晒单广场、发布点赞评论收藏、机审+人工复审、RBAC 后台与 AI 调用量/Token/失败率统计。

Agent 编排：基于 LangGraph 编排「需求解析 → 商品检索 → 搭配推荐 → 结果校验」节点，输出结构化商品清单。
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RAG 检索：商品信息清洗为 chunk 并向量化（pgvector），采用关键词 + 向量混合检索。
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多轮对话：维护会话上下文与清单版本，通过意图识别、参数补全、局部重规划与冲突检查，避免全量重生成。
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工具调用：封装商品搜索、价格库存、物流、门店位置查询工具，综合价格、库存、配送距离优化排序，并对缺货、超卖、规格不匹配自动纠偏。
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工程化保障：Redis 缓存 + Celery 异步任务 + 限流与日志，Spring Boot 支撑社区运营后台，Vue3 + uniapp 双端前端。