B2B2C 多端宠物医生（源码不开放）

**解决方案：B2B2C平台 + AI赋能**
构建三端分离的SaaS平台，通过AI技术连接三方角色，形成商业闭环：

**B端（医院/医生）**：提供AI诊疗助手降低误诊率30%，智能记忆系统自动记录病历，预约管理系统提升运营效率50%，客户管理系统提高留存率。

**C端（宠物主人）**：提供24小时AI健康咨询，解决80%的常见问题，降低就医成本。在线预约挂号，避免排队等待。社区互动增强用户粘性，提升平台活跃度。

**推广端（KOL/博主）**：提供分销工具和佣金系统（首次消费15%，复购5%），实现流量变现。

**系统架构设计**
采用经典的四层架构：前端层（4个独立应用）、API网关层（FastAPI统一入口）、业务服务层（按领域拆分）、数据层（PostgreSQL + Redis + PGVector）。每层职责清晰，便于扩展和维护。前端层包括平台管理端、医生端、C端H5、推广者端，共25,000+行TypeScript代码。API网关层实现JWT认证、限流保护、日志记录、异常处理，支持RESTful API和WebSocket双协议。业务服务层按领域拆分为用户服务、医疗服务、社区服务、推广服务，共25,000+行Python代码。数据层使用PostgreSQL存储关系数据，Redis缓存热点数据，PGVector实现向量检索。

**AI引擎架构设计**
这是项目的核心创新。设计了Orchestrator（AI调度器）作为统一入口，管理所有Skill。SkillRegistry（技能注册表）负责Skill的注册和发现，支持热插拔。ContextManager（上下文管理器）负责三层记忆的管理和追问识别。KnowledgeRetriever（知识检索器）负责RAG检索和知识注入。LLMClient（统一LLM客户端）封装了通义千问和OpenAI的调用，支持多模型切换。这种分层设计使得每个组件职责单一，易于测试和维护。Skill采用策略模式，每个Skill实现统一的接口（execute方法），Orchestrator通过工厂模式创建Skill实例。

**数据库设计**
设计了30+张表，支持完整的业务场景。核心表包括：用户表（users）、医院表（hospitals）、医生表（doctors）、客户表（customers）、宠物表（pets）、病历表（medical_records）、预约表（appointments）等