1. 行业背景：预包装食品配料表/添加剂专业门槛高，"成分党"与健康消费趋势兴起，大模型多模态识别成熟使"拍照即解读"具备可行性
2. 立项原因：市场缺少低门槛、秒级响应的 C 端食品查询工具；公司以免费查询为流量入口，需会员订阅 + 电商商业闭环，原有系统不满足 AI 化升级，需重构
3. 解决的产品问题：看不懂标签 → 转化为 A–E 安全等级 + 个性化提示；查得慢 → 扫码/拍照秒级出结果；无消费闭环 → 关联同款/平替推荐直达商城
行业场景：购物现场扫码决策、配料拍照深度核查、特定人群（孕期/慢病/过敏/健身）成分筛查、保鲜期管理、AI 成分问答
1. 扫码识图查询：条形码扫码/拍照识别（ZXing + OCR + 第三方条码库兜底，分布式锁防击穿、超时降级、异步入库），输出商品画像（配料、添加剂、过敏原、营养、口味、加工度、A–E 安全等级）及结合用户健康标签的个性化提示
2. AI 搜索问答：6 类意图识别 + 本地数据预查询 + 百炼大模型结构化输出 + SSE 流式返回；"猜你想搜"热词推荐（Redis 缓存 + 定时刷新）
3. 会员商业化：套餐购买/续费/兑换码、微信/支付宝/Apple 内购支付回调、Redis Lua 原子配额控制（会员/非会员差异化权益）
4. 电商商城：商品/SKU/购物车/下单/支付/物流/售后/秒杀，Redis 延迟队列 + 定时任务实现超时关单与库存回滚
5. 成长与运营：扫码成长等级、任务中心/积分、保鲜日历定时推送、7 家广告渠道归因回调、运营后台审核（AI 拍照审核）与数据统计大屏
1. 整体架构：基于 RuoYi 的 Maven 多模块单体，admin+ app双入口；技术栈：Spring Boot + Security/JWT + MyBatis-Plus + Redis/Redisson + 阿里百炼大模型 + SSE
2. AI 搜索模块：本地意图识别 + 本地库优先查询 + 大模型结构化输出 + SSE 流式响应；通过关闭 thinking、超时与 Token 裁剪，响应从 15–25s 降至 8–15s，Token 降约 30%
3. 扫码识图模块：ZXing + OCR + 第三方条码库兜底；分布式锁防击穿、超时降级、异步入库；Redis Lua 原子计数实现会员/非会员扫码配额与设备防刷
4. 会员支付模块：微信/支付宝/Apple 内购多端支付，回调验签 + 幂等开通，兑换码与自动续订体系
5. 电商商城模块：商品/购物车/下单/物流/售后全链路，Redis 延迟队列 + 定时任务实现超时关单与库存回滚，秒杀埋点异步化
6. 运营后台：AI 拍照审核工作流、7 家广告渠道归因、数据统计大屏、ShedLock 分布式定时推送
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