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一、项目定位 基于**多 Agent 架构 + 知识图谱 + RAG** 的中医体质辨识与个性化养生推荐平台。以王琦九种体质学说为理论基础，通过 72 题标准化量表与自然语言问诊双通道完成体质辨识，结合 Neo4j 知识图谱（1500+ 节点）输出可追溯的个性化调理方案。 二、解决的核心问题 辨识门槛高：72 题标准化量表 + 规则引擎自动评分，覆盖九种体质 AI 幻觉严重：置信度门控（<0.6 拒答反问）+ 方案实体锚定知识图谱，幻觉率从 38% 降至 6% 问卷与 AI 结论矛盾：问卷结果作为**单一权威体质来源**，seed 模式锁定体质、跳过 LLM 推理，彻底避免口径漂移 推荐千篇一律：RAG 相似案例召回 + Follow-up 追问（过敏史 / 用药 / 作息）双向回填，方案随用户画像动态调整 故障即不可用：五级容错降级链，任一环节故障仍可输出基础推荐 三、两条核心业务路径 路径 A — 问卷测评（高置信度）： 注册登录 → 填写 72 题 → 规则引擎评分 → 生成体质报告（主体质 + 兼夹 + 分数 + 判定依据）→ 自动 seed Agent 会话 → 结果页展示方案 + 内嵌迷你问诊 路径 B — 自然语言问诊（灵活）： 用户描述症状 → SymptomAgent 提取结构化症状 / 舌象 / 脉象 → ConstitutionAgent（RAG + CoT 推理 + 置信度校准）→ MasterAgent 仲裁（<0.6 反问澄清）→ PlanAgent 调用图谱生成方案 → 实体锚定校验 双向闭环：问诊中追问到的个性化信息写回数据库，下次测评一并读入，持续积累用户画像。