基于 AI 的智能电商推荐平台
案例介绍
技术栈：Spring Boot 3.2 + Vue 3 + MyBatis + MySQL + Redis + DeepSeek LLM
自研项目。解决传统电商"搜索框+筛选"模式下用户决策成本高（平均 18 分钟，弃购率约 60%）的痛点，让用户用自然语言描述需求，系统直接给出精准的、附带理由的商品推荐。
核心设计与实现：
• 设计两套推荐引擎，可独立或叠加运行：
引擎一（Item-CF 协同过滤）：构建用户-商品评分矩阵，使用余弦相似度计算商品间相似性，预测用户对未评分商品的偏好分数并取 Top-N 推荐
引擎二（LLM 智能导购）：接入 DeepSeek 大模型，设计 Function Calling 工具链（search_products / get_product_detail / get_recommendations），让 LLM 自主决策调用数据库查询或协同过滤算法，最终通过 SSE 流式逐字返回推荐理由
• 后端采用 Maven 多模块架构（common / pojo / server）解耦通用工具、数据模型与业务逻辑，设计 11 张数据库表覆盖用户、商品、评分、购物车、订单、AI 对话会话等业务域
• 设计多层缓存策略：Redis 对商品列表、分类树、推荐结果进行分层缓存；AI 系统提示词中的商品目录采用本地缓存避免重复构建
• Function Calling 安全设计：在 FunctionRegistry 中统一注入 userId 参数，防止 LLM 越权查询其他用户数据
• 前端使用 Vue 3 + Element Plus 实现对话式购物助手 UI，基于 ReadableStream API 消费 SSE 流实现逐字打字效果
基于 AI 的智能电商推荐平台
案例介绍
基于 AI 的智能电商推荐平台 | 2026.03 - 至今 | 主导设计，AI 辅助实现
技术栈：Spring Boot 3.2 + Vue 3 + MyBatis + MySQL + Redis + DeepSeek LLM
自研项目。解决传统电商"搜索框+筛选"模式下用户决策成本高（平均 18 分钟，弃购率约 60%）的痛点，让用户用自然语言描述需求，系统直接给出精准的、附带理由的商品推荐。
核心设计与实现：
• 设计两套推荐引擎，可独立或叠加运行：
引擎一（Item-CF 协同过滤）：构建用户-商品评分矩阵，使用余弦相似度计算商品间相似性，预测用户对未评分商品的偏好分数并取 Top-N 推荐
引擎二（LLM 智能导购）：接入 DeepSeek 大模型，设计 Function Calling 工具链（search_products / get_product_detail / get_recommendations），让 LLM 自主决策调用数据库查询或协同过滤算法，最终通过 SSE 流式逐字返回推荐理由
• 后端采用 Maven 多模块架构（common / pojo / server）解耦通用工具、数据模型与业务逻辑，设计 11 张数据库表覆盖用户、商品、评分、购物车、订单、AI 对话会话等业务域
• 设计多层缓存策略：Redis 对商品列表、分类树、推荐结果进行分层缓存；AI 系统提示词中的商品目录采用本地缓存避免重复构建
• Function Calling 安全设计：在 FunctionRegistry 中统一注入 userId 参数，防止 LLM 越权查询其他用户数据
• 前端使用 Vue 3 + Element Plus 实现对话式购物助手 UI，基于 ReadableStream API 消费 SSE 流实现逐字打字效果
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