天仔

一、立项背景与目标 传统电商搜索有三个痛点：意图理解弱，无法理解"适合跑步用的降噪耳机"中"跑步用"指向运动耳机品类；缺乏个性化，新老用户看到相同结果；搜索与对话割裂，无法在同一界面完成购物闭环。 项目目标：中文查询映射三级品类树（8个一级34个二级约120个叶子），准确率超90%；基于三层画像做个性化重排；多轮AI对话集成情感识别；CDC加Flink实时更新画像延迟小于1分钟；从LLM输出自动提取规则减少依赖；全链路异步有超时降级保护。技术栈：FastAPI、MySQL、ES、Redis、DeepSeek、BGE、Kafka+Flink、Vue3+TypeScript。 二、软件功能与核心模块 意图识别引擎是系统核心，六策略级联匹配。ChatIntent用正则加轻量LLM过滤闲聊；LLMIntent用DeepSeek做层次剪枝从一级品类逐层下钻到叶子；另配备AC自动机、模糊匹配、规则字典、语义匹配四种后备。置信度超0.8自动提取品牌同义词属性规则入库，同一规则确认三次升级为可信并刷新策略缓存，后续相同查询不再调用LLM，形成自进化闭环。查询缓存用LRU加TTL加编辑距离模糊去重。 搜索引擎多路召回加混合排序。ES与SQL并行召回去重合并。意图排序满分150（关键词50、价格40、品牌35、品类25），画像排序满分100（七个维度各10到20分），最终分等于基础100加两者。 AI对话四步编排：情感识别、带上下文意图识别、商品召回、LangChain回复生成。词典规则支持五种情感亚毫秒级。LLM不可用三级模板降级。 画像三层：人口画像63维缓存24小时，会话画像聚合短期行为缓存15分钟，统计画像TF-IDF计算品类亲和度和价格分位数缓存1小时。权重根据订单数动态协商。 实时流计算：MySQL CDC经Kafka到Flink，HOP窗口聚合会话行为，全量聚合计算统计特征写回画像表。 三、业务流程与功能路径 搜索路径：查LRU缓存，并行构建画像500ms超时Redis不可用降级MySQL，策略级联匹配叶子品类提取关键词价格，置信度达标自动提取规则，品类展开ES加SQL并行召回去重合并，混合排序返回，点击浏览行为追踪更新满意度。 对话多轮：首轮经情感意图识别触发商品召回，LLM根据画像和商品摘要生成推荐。次轮带历史上下文理解指代比较意图，每步可失败不阻塞后续。 CDC路径：MySQL变更被Debezium或Python轮询捕获序列化推送Kafka，Flink消费聚合计算写入画像表，下次搜索自动体现新偏好。 全网状降级：Redis不可用降级MySQL，LLM超时降级后备策略，ES不可用SQL独立可用，全部失败返回空结果不抛异常。