数据与 AI 结合技术方案

一、现有系统分析

1.1 Dify AI 聊天架构

前端 (ai/chat.vue) → AIChatController → AIService → Dify Chatbot API (http://dify.bianwoyou.cn/v1)
                                         ↕
                                    FamilyContextService (家庭上下文)
                                    AiConversationSummary (记忆层)
                                    AiUserFact (用户事实)

核心数据流：

用户发消息 → POST /api/ai/chat/send (参数: query + conversationId + reportId/surveyId)
FamilyContextService.buildContext(userId, reportId, surveyId) 组装家庭上下文
注入 mascot 角色信息到 Dify inputs
AiService.enrichInputsWithMemory() 注入记忆层（最近摘要 + 关键事实）
调用 Dify /chat-messages API
返回 answer → 前端展示

已有能力：

家庭上下文注入（用户信息、孩子列表、任务完成率、健康报告、五维能量分数、认知测评结果、已购商品标签）
报告上下文注入（reportId → reportDetail + surveyData）
Mascot 人格注入（浠宝 🌟/福宝 💪）
AI 记忆层（会话摘要 + 关键事实，通过 Dify Workflow 异步生成）
两个 Dify 应用：通用家庭助手 + 精准营养助手（不同 API Key）

1.2 健康报告体系

报告上传 (report-upload.vue)
  ├── 体检报告 (physical_exam) → HealthReportService
  ├── 肠道菌群报告 (gut_flora)  → HealthAnalysisService 分析 → 营养推荐
  └── 舌诊拍照 (tongue)         → AIService.sendTongueDiagnosis()

DAN 报告上传 (DanReportController)
  └── Upload PDF → DanReportParseService 解析 → 编辑/确认 → 入库到 DanAssessmentResult
      └── 确认后刷新五维能量分数

健康分析流程：

HealthAnalysisService.analyze(reportId) → 分析菌群、指标 → 生成 findings/suggestions/nutritionTags
分析后异步关联推荐商品（ProductRecommendationLog）
分析结果注入 Dify inputs → 精准营养助手

1.3 推荐系统

RecommendationService.search(RecommendationQuery)
  ├── searchProducts(tags, limit)    → Product 表（状态=上架, stock>0, 名称/描述模糊匹配）
  ├── searchActivities(tags, limit)  → Activity 表（状态=published, 未过期）
  ├── searchArticles(tags, limit)    → Article 表（状态=published）
  ├── searchViaDify(tags, limit)     → Dify 知识库 fallback
  └── getDimensionProducts(dimensionCode) → ProductDimensionMapping 维度匹配

// 营养模式下：Dify 返回 [RECOMMEND:{"tags":["益生菌","膳食纤维"],"types":["product"],"limit":3}]
// AIChatController 解析 → RecommendationService.search → 返回推荐列表

1.4 任务生成

GrowthTaskService 管理预定义 DAILY/NEWBIE 任务（如 DAILY_AI = 每日 AI 对话）
AIChatController 在每次 AI 对话后调用 growthTaskService.updateProgress(userId, "DAILY_AI", 1)
不支持 AI 动态生成任务

1.5 饮食推荐

MealRecommendController → MealRecommendService → 聚合用户上下文 → 调用 Dify 营养助手生成食谱

二、目标方案设计

核心需求

报告上传 → AI 解读：用户上传健康报告/测评报告后，自动触发浠宝/福宝互动解读
上下文增强 AI：AI 对话中携带用户关键数据（报告、任务、能量、历史对话）
AI 生成任务：AI 解读过程中可生成待办任务
AI 内容推荐：解读过程中推荐相关商品/活动/文章

2.1 报告上传 → AI 解读

触发场景：

场景	入口	报告类型	解读方式
健康报告上传	`report-upload.vue`	health_report	上传后弹窗"去问浠宝/福宝" → 跳转 chat.vue?mode=report&reportId=X
菌群报告完成	`gut-index.vue`	gut_flora	分析完成后自动弹出 AI 解读入口
DAN 报告确认	`DanReportController.confirm`	dan_assessment	确认入库后自动触发 AI 解读任务
舌诊完成	`tongue-index.vue`	tongue	舌诊结果页面→点击"AI 分析"→跳转 chat

流程图：

用户上传报告
    ↓
解析/保存成功
    ↓
页面显示"AI 解读"按钮 (浠宝/福宝 头像 + "让XX帮你解读")
    ↓
用户点击 → 跳转 chat.vue?mode=report&reportId=X&dimension=body
    ↓
AIChatController.sendMessage(reportId=X)
    ↓
FamilyContextService.buildContext(userId, reportId) 注入报告详情
    ↓
Dify 根据报告数据生成个性化解读 + 建议

前端改动：

每个报告详情页底部增加"AI 解读"入口，使用用户设置的 mascot 角色：

<view class="ai-entry" @click="goAIChat">
  <text class="ai-entry-icon">{{ mascotIcon }}</text>
  <text class="ai-entry-text">让 {{ mascotName }} 帮你解读这份报告</text>
</view>

2.2 Dify AI 应用整合

当前问题： 通用助手、营养助手、舌诊分析各自独立，上下文隔离。

目标架构： 单一增强型 Dify Chatbot，通过 inputs 实现场景路由：

Dify Workflow:
  User Input → 场景分类节点 → 
    ├─ 报告解读 → 注入报告上下文 → 专业解读
    ├─ 营养建议 → 注入健康分析 → 营养推荐
    ├─ 日常对话 → 家庭上下文 → 通用回答
    ├─ 任务生成 → 检测任务意图 → 生成任务
    └─ 内容推荐 → 检测推荐意图 → 返回推荐标记

inputs 注入数据层级：

{
  // === 基础层（每次必带）===
  "user": {"nickname": "...", "role": "parent"},
  "mascot_name": "XIBAO",
  "mascot_gender": "女", 
  "mascot_persona": "温柔可爱的浠宝小女孩",
  "children": [{"name": "小明", "age": 8, "taskCompletionRate": 0.8}],
  "dimensionScores": {"body": 85, "mind": 72, "wisdom": 90, "action": 78, "wealth": 65},
  
  // === 场景层（按需注入）===
  // 报告解读场景
  "reportDetail": { /* 完整报告数据 */ },
  "reportSurvey": { /* 问卷数据 */ },
  
  // 健康分析场景  
  "health_analysis": { /* findings, suggestions, nutritionTags */ },
  
  // 对话记忆层
  "conversation_summary": "家长很关心孩子的肠道健康...",
  "user_facts": "小明对乳糖不耐受\n小明喜欢运动",
  
  // 任务上下文
  "recentTasks": [{"title": "每日阅读30分钟", "status": "in_progress"}]
}

2.3 AI 生成任务

方案： 在 Dify Workflow 中增加"任务生成"节点，当检测到用户意图包含"任务"、"计划"、"目标"等关键词时，按约定格式返回任务数据。

Dify 返回格式约定：

[TASK:{"title":"每日阅读30分钟","description":"选择一本感兴趣的课外书","deadline":"2026-07-25","dimension":"wisdom","rewardPoints":10}]

后端解析流程（新增 TaskParseService）：

AIChatController
  ├── 调用 Dify → 获取 answer
  ├── 解析 [TASK:...] 标记 → TaskParseService
  │   ├── 校验参数完整性
  │   ├── 调用 GrowthTaskService.createDynamicTask() → 插入 growth_tasks 表（新增 type=AI_GENERATED）
  │   └── 返回 taskId
  ├── 从 answer 移除 TASK 标记
  └── 返回 result { answer, tasks: [...] }

GrowthTaskService 新增方法：

@Transactional
public Long createDynamicTask(Long userId, String title, String description,
                               String deadline, String dimension, Integer rewardPoints) {
    // 新增 growth_tasks 记录（type=AI_GENERATED）
    GrowthTask task = new GrowthTask();
    task.setType("AI_GENERATED");
    task.setTitle(title);
    task.setDescription(description);
    // 自动创建 GrowthTaskLog 并分配给对应用户
    // 返回 taskId
}

数据库：

-- growth_tasks 新增 AI_GENERATED 类型
ALTER TABLE growth_tasks MODIFY COLUMN type 
  ENUM('DAILY','NEWBIE','AI_GENERATED') NOT NULL DEFAULT 'DAILY';

-- 新增字段
ALTER TABLE growth_tasks ADD COLUMN dimension VARCHAR(20) NULL COMMENT '五维维度(body/mind/wisdom/action/wealth)';
ALTER TABLE growth_tasks ADD COLUMN source_conversation_id VARCHAR(100) NULL COMMENT '来源AI会话ID';

前端展示：

AI 消息气泡中增加任务卡片，显示任务标题+描述+截止时间，点击"接受任务"按钮：

<view class="task-card" v-if="msg.tasks && msg.tasks.length > 0">
  <view class="task-item" v-for="(task, ti) in msg.tasks" :key="ti">
    <text class="task-title">📋 {{ task.title }}</text>
    <text class="task-desc">{{ task.description }}</text>
    <text class="task-deadline" v-if="task.deadline">截止：{{ task.deadline }}</text>
    <button class="task-accept-btn" @click="acceptTask(task)">接受任务</button>
  </view>
</view>

2.4 AI 内容推荐增强

当前限制： 仅营养模式下支持 [RECOMMEND] 标记，普通对话模式不支持推荐。

增强方案： 所有 Dify 回复统一支持推荐标记

// 通用推荐解析（AIChatController.sendMessage 中统一处理）
if (answer.contains("[RECOMMEND]")) {
    // 解析推荐标记 → RecommendationService.search
    // 返回 recommendations 列表
}

推荐范围扩展：

推荐类型	匹配方式	数据源
product	营养标签 → 商品名称/描述	Product（state=上架）
activity	营养标签 → 活动标题/描述	Activity（已发布+未过期）
article	营养标签 → 文章标题/摘要/标签	Article（已发布）
meal	营养标签+健康分析 → Dify 生成	MealRecommend

推荐排序优化：

RecommendationService.search 增强：
  1. 标签匹配度排序（匹配标签数多的优先）
  2. 用户已购商品降权（不重复推荐已购买商品）
  3. 五维维度匹配加分（与用户当前关注维度对齐的优先）
  4. 时效性排序

2.5 Dify Workflow 改造设计

当前 Dify 应用：

App1: 通用家庭助手 (api-key-1)
App2: 精准营养助手 (api-key-nutrition)

目标： 合并为单一应用 + 场景路由

Dify Workflow 设计:

[Start] User Input + Inputs (family context)
  │
  ▼
[Classifier Node] 场景分类（基于 query + context）
  ├── "report" → [Report Analysis Agent] 
  │   ├── 解读报告数据
  │   ├── 生成个性化建议
  │   ├── [Recommend Items] → 输出 [RECOMMEND...]
  │   └── [Generate Tasks] → 输出 [TASK...]
  │
  ├── "nutrition" → [Nutrition Advisor Agent]
  │   ├── 基于 health_analysis 给出营养建议
  │   ├── [Recommend Items]
  │   └── [Generate Tasks]
  │
  ├── "meal" → [Meal Planner Agent]
  │   ├── 根据健康数据和候选食材生成食谱
  │   └── [Generate Tasks]
  │
  ├── "task" → [Task Manager Agent]
  │   ├── 创建/修改/查询任务
  │   └── [TASK...]
  │
  └── "general" → [Family Assistant Agent]
      ├── 基于家庭上下文的日常问答
      └── [Recommend Items] (可选)

所有 Agent 输出 → [Post Processor] 
  ├── 合并 RECOMMEND / TASK 标记
  └── 返回最终 answer

2.6 前端 chat.vue 改造

新增能力：

特性	实现方式
报告解读模式	`mode=report&reportId=X` → 自动注入报告上下文
任务卡片渲染	解析 `msg.tasks` → 展示任务卡片 + 接受按钮
推荐卡片增强	全模式支持推荐展示（目前仅 nutrition）
上下文来源显示	消息气泡上标注"基于你的健康报告"等来源标签
Mascot 动效	浠宝/福宝各有不同的动画和语气

消息类型扩展：

// 消息结构
{
  id: 'msg_xxx',
  role: 'assistant',
  content: '根据你的肠道报告...',
  type: 'report_analysis' | 'nutrition' | 'general' | 'task',
  recommendations: [
    { type: 'product', id: 1, name: '益生菌', ... }
  ],
  tasks: [
    { id: 'task_1', title: '每日补充益生菌', description: '...', deadline: '...' }
  ],
  sourceReport: { id: 123, type: 'gut_flora', score: 85 }
}

三、实施优先级与里程碑

Phase 1: 基础能力（2周）

报告上传后的 AI 解读入口 — 各报告详情页增加"AI 解读"按钮
通用推荐解析 — 普通对话模式也支持 [RECOMMEND] 标记
消息类型扩展 — 前端支持任务卡片渲染

Phase 2: 智能增强（2周）

AI 动态任务生成 — TaskParseService + GrowthTaskService.createDynamicTask
Dify Workflow 合并 — 单一应用 + 场景分类节点
任务展示与接受流程 — 前端完整交互

Phase 3: 体验优化（持续）

Mascot 动效与个性化 — 浠宝/福宝各有特色
推荐排序优化 — 标签权重 + 用户画像
A/B 测试 — AI 解读 vs 无 AI 解读的转化率对比

四、涉及文件清单

后端新增/修改

文件	改动类型	说明
`AIChatController.java`	修改	通用化推荐解析、增加 task 标记解析
`AIService.java`	修改	支持新 Dify Workflow 格式
`GrowthTaskService.java`	修改	新增 `createDynamicTask()` 方法
`FamilyContextService.java`	修改	增加任务上下文注入
`RecommendationService.java`	修改	推荐排序优化
`service/TaskParseService.java`	新增	解析 `[TASK]` 标记
`entity/GrowthTask.java`	修改	新增 dimension/sourceConversationId 字段
`schema.sql`	修改	新增字段定义
`DatabaseInitializer.java`	修改	数据库迁移

前端新增/修改

文件	改动类型	说明
`pages/ai/chat.vue`	修改	任务卡片渲染、全模式推荐展示
`pages/health/report-upload.vue`	修改	上传后 AI 解读入口
`pages/body-detail/health-report.vue`	修改	报告详情页 AI 入口
`pages/health/gut-index.vue`	修改	菌群报告 AI 入口
`pages/health/tongue-index.vue`	修改	舌诊 AI 入口
`utils/api.js`	修改	新增 chat 相关 API 类型
`components/AITaskCard.vue`	新增	任务卡片组件

Dify 平台配置

配置	说明
Dify Workflow 改造	合并为单一应用+场景分类
新增 Agent 节点	Report Analysis / Task Manager
API Key 统一	由多个 API Key 合并为单一 Key

五、关键设计决策

Dify 端做场景分类 vs 后端分类
- 选择：Dify Workflow 做场景分类 — 减少后端耦合，场景路由规则可灵活调整
- 后端只做通用接口 + 标记解析
任务结构：growth_tasks vs 独立任务表
- 选择：复用 growth_tasks（新增 AI_GENERATED 类型）— 统一任务展示入口，复用积分/能量奖励体系
推荐触发：Dify 标记 vs 后端规则
- 选择：Dify 标记 + 后端兜底 — Dify 根据语义判断何时推荐，后端在无推荐时基于标签做兜底推荐
AI 记忆：Dify 自带 vs 本地存储
- 选择：两者结合 — Dify 会话级记忆 + 本地 AiConversationSummary/AiUserFact 做跨会话持久记忆

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