智能选车助手实时比价与车型推荐一站式看车服务平台技术文档
智能选车助手实时比价与车型推荐一站式看车服务平台（以下简称“平台”）是一款深度融合AI技术、大数据分析与多源数据整合的综合性汽车服务系统。平台旨在解决用户在购车过程中面临的信息不对称、价格不透明、决策效率低等核心问题，通过智能推荐、实时比价、3D看车、全生命周期服务等功能，覆盖用户“看、选、买、用”全流程需求。
基于分布式爬虫技术，平台对接京东、苏宁易购、懂车帝等主流电商及汽车门户网站，实时抓取新车、二手车价格数据，并通过数据清洗、归一化处理生成动态比价报表。支持用户输入关键词（如车型、配置）后，自动展示全网最低价、历史价格波动曲线及优惠补贴政策。
通过LLM（大语言模型）与协同过滤算法，平台可实现多维度个性化推荐：
1. 用户画像匹配：结合用户历史浏览、搜索关键词及问卷调研数据（预算、用车场景等），生成动态偏好标签。
2. 车型特征分析：提取车辆性能参数（续航、动力）、配置等级、用户口碑等200+维度特征，构建知识图谱。
3. 混合推荐策略：综合协同过滤（用户相似度）、内容推荐（车型匹配度）、深度学习模型（Transformer）输出推荐结果。
平台整合第三方服务接口，提供覆盖选车全流程的闭环服务：
平台采用微服务架构，分为四层：
1. 交互层：支持Web、App、小程序等多终端接入，基于WebSocket实现实时消息推送。
2. 应用层：包含用户管理、订单处理、数据分析等子系统，通过RESTful API交互。
3. 逻辑层：部署NLU（自然语言理解）与NLG（自然语言生成）智能体，处理用户意图识别与多轮对话。
4. 数据层：使用MySQL集群存储结构化数据，MongoDB存储非结构化日志，Elasticsearch实现全文检索。
| 模块 | 技术方案 | 性能指标 |
| 价格预测 | LSTM时间序列模型 | MAPE（平均绝对百分比误差）≤5% |
| 意图识别 | BERT+CRF融合模型 | 准确率≥92% |
| 推荐引擎 | 图神经网络（GNN） | 点击率提升35% |
| 组件 | 最低配置 | 推荐配置 |
| 服务器 | 8核CPU/32GB内存/1TB SSD | 16核CPU/64GB内存/NVMe集群 |
| 网络 | 1Gbps带宽 | 10Gbps双线BGP |
| GPU | NVIDIA T4（推理） | A100（训练） |
| 类型 | 名称 | 版本 |
| 数据库 | MySQL | 8.0+ |
| 缓存 | Redis | 6.2+ |
| 消息队列 | Kafka | 3.0+ |
| 容器化 | Docker | 20.10+ |
1. 注册登录：支持手机号、微信、支付宝一键授权。
2. 需求提交：通过自然对话或表单填写购车需求（如“15万以内新能源SUV”）。
3. 结果筛选：使用侧边栏工具按价格、续航、品牌等条件精细化过滤。
未来平台将重点扩展以下能力：
1. 全链路自动化：从选车到交付实现区块链电子合同签约、无人交付仓调度。
2. 元宇宙展厅：基于Unity引擎构建沉浸式虚拟展馆，支持多人协同看车。
3. 碳足迹追踪：整合新能源车充电数据，生成用户低碳出行报告。
