中医AI体质辨识与调理系统产品系统Vibe Coding

现代人亚健康问题突出，但优质中医资源稀缺，用户难以便捷获得初步的体质辨识与日常调理指导。本系统旨在解决“看病难、调理无方向”的痛点，适用于日常健康自测、中医馆获客引流、以及企业员工健康管理场景。

系统包含四大核心模块：

1. 多模态数据输入
支持用户上传舌苔照片、体检报告，并用语音和文字描述症状，任意组合均可触发诊断。

2. 中医知识库检索
基于阿里百炼平台搭建 RAG 工作流，检索中医古籍与医案，为辨证提供依据。

3. AI 辨证推理
大模型结合知识库与用户记忆库，进行体质诊断，降低幻觉。

4. 结构化方案输出
生成包含饮食、运动、方剂参考的个性化调理报告。

技术实现模块：

1. 前端：HTML/CSS/JavaScript，H5 页面，支持手机浏览器直接访问

2. 后端：Python + Flask，部署于阿里云函数计算（Serverless）

3. 文本模型：Qwen-Plus-Latest，用于通用问答

4. 多模态模型：Qwen3.7-Plus，用于舌苔图片分析与文本联合辨证推理

5. AI 平台：阿里云百炼（工作流编排 + RAG + 记忆库）

6. 存储：阿里云 OSS（STS 临时凭证直传）

7. 语音：阿里云智能语音交互（ASR，按住说话转文字）

独立负责整套系统的业务架构与 AI 落地：

1. 业务逻辑设计
设计“多模态输入 → 记忆库与知识库检索 → 大模型辨证 → 输出调理方案”的闭环。

2. AI 工作流编排
基于阿里百炼，用可视化工作流串联多模态识别、RAG 检索、大模型对话与记忆库读写。

3. 双库建设
独立整理中医古籍与临床案例，构建专属知识库；配置用户级记忆库，实现历史症状长期跟踪。

4. 提示词工程
设计专业辨证提示词，约束大模型基于知识库与用户历史输出，降低幻觉。

5. 后端服务
Python + Flask 编写接口，部署到阿里云函数计算，按量付费免运维；STS 临时凭证直传 OSS，保证上传安全。

6. 前端界面
H5 移动端页面，支持舌苔拍照、体检报告上传、语音输入、多轮对话，浏览器直接使用。

7. 语音接入
接入阿里云智能语音交互，按住说话，音频转文字后自动填入输入框。

交付成果

1. 在线 H5

2. 后端服务（阿里云函数计算）

3. 百炼工作流：含意图分类、图片解析、知识库检索、大模型推理等 8+ 节点

4. 用户记忆库：按 user_id 长期追踪体质变化

5. 语音识别：接入阿里云 NLS

6. 多源输入组合：舌苔/报告/语音/文本，任意组合均可诊断

可扩展场景

1. 中医馆获客：线上初诊，导流线下

2. 企业健康管理：员工体质辨识与调理

3. 康养机构：长期跟踪体质变化

4. 内容平台：结合中医经典做科普

亮点
“记忆库 + 知识库”双库机制，将中医辨证论治与长期跟踪落地为 AI 应用。

注意
当前演示版因平台额度限制，知识库以设计稿/历史截图展示，完整部署时接入。

在线体验：https://sulv.netlify.app/