BodySense 项目概览

BodySense（体悟）AI 体态健康助手：项目定位、三服务架构、技术栈选型理由、核心功能模块、从零搭建路径。

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知识地图: BodySense 项目 MOC

架构: 多服务架构

BodySense 项目概览

项目定位

BodySense（体悟）是一款 AI 驱动的体态健康助手。通过引导式问诊、RAG 知识库检索和结构化症状提取，帮助用户理解体态问题并获得个性化改善方案。

目标用户：健身爱好者、青少年/学生
核心价值：降低体态健康认知门槛，用对话替代专业搜索
产品形态：Web SPA（PC / 移动端自适应）

三服务架构

浏览器 → Caddy (HTTPS) → nginx (静态 + /api/)
                              ↓
                         Go 后端 (API 网关)
                         ↙        ↘
                   PostgreSQL    Python AI 服务
                   + Redis       (LLM + RAG + OCR)
                   + pgvector

服务	语言	职责
前端	React + TS	UI、SSE 消费、状态管理
后端	Go + Gin	认证、业务逻辑、数据持久化、SSE 代理
AI 服务	Python + FastAPI	LLM 调用、RAG、Agent 工作流、安全检测

选型理由：按语言生态的最佳边界拆分——React 做 UI、Go 做后端、Python 做 AI。

技术栈

层	技术	版本
前端	React / Vite / Zustand / TanStack Query / shadcn/ui	19 / 8 / 5 / 5 / latest
后端	Go / Gin / GORM / golang-jwt	1.26 / 1.12 / latest / v5
AI	Python / FastAPI / LangGraph / OpenAI SDK	3.13 / 0.136 / latest / latest
数据库	PostgreSQL + pgvector / Redis	16 / 7
工程	Nx / pnpm / Husky / commitlint	22.5 / 11 / latest / latest
部署	Docker Compose / Caddy / Watchtower / GitHub Actions	-

核心功能

身体信息采集 — 7 步引导式表单 + OCR 上传
AI 咨询对话 — SSE 流式 + Function Calling 提取症状 + Red Flag 检测
RAG 知识库 — pgvector 向量检索 + 意图感知重排 + Faithfulness 校验
评估报告 — 基于问诊数据的结构化评估
训练计划 — 个性化方案 + 每日打卡 + 进度追踪

从零搭建路径

→ BodySense 项目 MOC 查看完整学习路径