AI Agent 智能商城导购与运营增长系统 · 项目简介

一、项目技术栈

前后端分离

后端：SpringBoot3 + MyBatis + PageHelper + Hutool + JWT + Embedding 接口封装（Java 21 / Maven）
前端：Vue3 + Vite + Element-Plus + Vue-Router + Axios（商品图片上传、购物车交互、Markdown 报告预览、Agent 执行时间线）
AI 技术：商品知识库 RAG + Embedding 向量相似度检索 + Function Calling 工具中心 + Agent Run / Agent Step 多步骤执行 + AI Workflow 导购编排 + 多轮导购对话 + AI 商品对比 + AI 评价分析 + AI 售后问答 + AI 运营增长报告
数据库：MySQL + Redis

版本要求： jdk 不低于 17，MySQL 5.7 或者 8，node.js 版本 18 以上，maven 版本建议 3.8 及以上，navicat 建议不低于 16

二、项目功能描述

1. 管理员

登录、个人信息、修改密码
用户信息：管理系统所有用户
AI 模型配置与 Prompt 模板管理：维护模型配置与 Prompt 模板
商品分类与品牌管理：维护商品分类与品牌
商品管理：维护商品信息、详情、参数与图片
商品库存管理：维护商品库存
商品订单管理：管理商品订单
商品评价管理：管理商品评价
售后规则管理：维护售后规则
商品知识库管理：维护商品知识库资料
Function Tool 管理与工具调用日志：注册工具并查看调用日志
Agent 运行记录与执行步骤：查看 Agent Run 与 Agent Step
导购任务、推荐结果、评价分析与运营报告管理

2. 用户

登录、注册、个人信息、修改密码、收货地址管理
我的钱包与余额充值：查看钱包余额与充值记录
浏览与筛选商品：浏览分类、搜索筛选、查看商品详情
商品收藏与购物车：收藏商品、加入购物车
下单与订单：提交订单、余额支付、查看订单状态
商品评价：对已购商品进行评价
AI 智能导购：用自然语言表达购买需求，获取推荐商品与推荐理由
AI 商品对比：对比 AI 推荐的多款商品
AI 商品问答与售后咨询：基于商品详情、参数、库存、订单与售后规则进行问答
历史导购记录：查看历史导购记录

3. 商家 / 运营人员

维护商品基础信息、商品详情与参数
查看商品评价分析与商品转化数据
查看高频咨询问题与售后风险点
查看 AI 生成的商品优化建议
查看运营增长报告

三、项目创新点

1. 在传统商城之上叠加 AI 导购 Agent：完整 Spring Boot + Vue 商城（分类、商品、库存、购物车、订单、评价、售后）之上，加入 RAG、工具中心、Agent 与 Workflow，用户可用自然语言表达需求，AI 生成可解释的购买建议。
2. Function Calling 工具中心保证数据真实：商品价格、库存、优惠、评分、用户画像、相似商品、订单状态、售后规则等确定性查询交给工具完成，AI 不编造价格库存与订单状态。
3. 商品知识库 RAG：商品详情、参数、FAQ、售后规则、评价摘要切片、向量化并相似度检索，AI 先检索资料再结合实时价格库存生成回答。
4. Agent Run + Agent Step + Workflow 可追踪导购流程：一次导购是"抽取需求 → 读取画像 → 检索知识库 → 调用工具 → 生成候选 → 商品对比 → 输出推荐理由"的可追踪多步骤流程，全程落库。
5. 问题类型智能分流：商品参数走知识库、价格库存走工具、订单状态走订单工具、售后问题走售后规则知识库与工具匹配，不同问题走不同链路。
6. AI 评价分析驱动运营增长：对评价、导购记录、浏览转化与高频咨询做分析，输出好评关键词、差评原因、售后风险点、详情缺失信息、商品优化建议与运营增长报告。
7. 钱包余额支付闭环：内置钱包余额与充值记录，订单走余额支付，形成从推荐到成交的完整交易闭环。

六、关键页面截图

（等武哥补充关键页面截图）