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# 美学知识库建设方案
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> 本文档定义「美搭」App 美学/穿搭知识库的**分类体系、模态构成、构建流程与检索链路**，与 [产品方案](./鸿蒙美搭-智能穿搭美学助手-产品方案.md)、[美学报告需求文档](./美学报告-需求文档.md)、[穿搭 Agent 需求文档](./穿搭Agent-需求文档.md)、[用户系统与记忆系统需求文档](./用户系统与记忆系统-需求文档.md) 配套使用。
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## 1. 目标与定位
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### 1.1 为什么必须自建知识库，不能只靠大模型
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| 只用大模型的问题 | 知识库的作用 |
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| **幻觉**：编造"柔夏型适合正红色"这类错误结论 | 硬规则约束，核心结论不由模型自由生成 |
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| **不可审计**：出错无法定位和修复 | 每条知识有 ID、来源、审核人，可定位可回滚 |
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| **不可试穿**：推荐"一件卡其色阔腿裤"，但系统没有这条裤子的图，无法调用换装 API | 每个单品实体绑定白底图素材，建议可直接变成预览 |
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| **不可解释**：无法回答"为什么推荐给我" | 图谱路径可还原推理链（体型→策略→单品→颜色） |
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| **无壁垒**：能力等于公开模型能力 | 专家规则 + 素材资产 + 行为回流构成数据壁垒 |
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| **成本高**：长提示词与长输出 | 结构化结论走规则引擎，模型只负责表达 |
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### 1.2 知识库要服务的四个消费方
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1. **美学报告**：提供规则结论（体型策略、色板映射、发型适配）与话术模板
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2. **穿搭 Agent**：提供 RAG 检索片段与成套方案召回
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3. **换装/发型模块**：提供可试穿的单品素材与发型标签
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4. **推荐排序**：提供属性与适配矩阵作为过滤和打分依据
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### 1.3 设计原则
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- **能计算的不要写成文字**：色彩距离、比例判定用数值算法，不塞进文本让模型"读"
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- **能硬约束的不要交给模型**：禁忌项、色板范围、体型规则用规则引擎强制
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- **每条知识可溯源**：`source` + `reviewer` + `effective_period` 三字段必填
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- **图文强绑定**：任何单品/搭配/发型知识必须有可用图像资产，否则无法完成"建议 → 预览"闭环
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- **时效分离**：永恒法则（色彩理论、体型修饰）与时效内容（流行趋势）分库管理，更新节奏不同
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## 2. 总体架构
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知识库分四层，从下到上：
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┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ ④ 检索与推理层 Retrieval & Reasoning │
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│ 硬过滤 → 向量召回 → 图谱扩展 → 重排 → 生成（带引用） │
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├────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ ③ 资产层 Assets │
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│ 单品白底图 / 成套 look 图 / 发型图 / 色板图 / 教程视频 │
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│ （对象存储 + CDN + 图像向量索引） │
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├────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ ② 内容层 Content │
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│ 规则条目 / 专业解释文本 / 场景模板 / 报告话术 / 搭配方案 │
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│ （关系库 + 全文索引 + 向量索引） │
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├────────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ ① 本体层 Ontology │
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│ 实体定义 + 属性字典 + 枚举值 + 实体间关系（图谱 Schema） │
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│ —— 一切的基础，必须先定义，后灌数据 │
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└────────────────────────────────────────────────────────────┘
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```
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**建设顺序不可颠倒**：先定义本体（属性字典与枚举值），再灌内容与资产。若先堆内容，后期会出现"同一个领型有 5 种写法"的灾难，导致检索与规则全部失效。
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## 3. 知识分类体系（12 类实体）
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### 3.1 分类总览
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| # | 类目 | 定位 | 主要模态 | 冷启动目标量级 |
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|---|------|------|---------|--------------|
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| 1 | 单品 Item | 服饰单品的属性化定义 | 结构化 + 图像 | 800~1500 条 |
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| 2 | 色彩 Color | 颜色体系与季型色板 | 数值 + 结构化 + 图像 | 12 季 × 30 色 ≈ 400 色 |
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| 3 | 风格 Style | 风格体系与识别特征 | 文本 + 结构化 + 图像 | 9 基因型 + 20 潮流风格 |
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| 4 | 身材 Body | 体型与局部特征的修饰策略 | 结构化 + 文本 + 图示 | 5 体型 × 12 局部特征 |
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| 5 | 面部与发型 Face & Hair | 脸型/量感/直曲 与发型适配 | 结构化 + 图像 | 60 发型 + 8 脸型映射 |
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| 6 | 场景 Occasion | 场合着装规范与温度带 | 结构化 + 文本 | 20 场景 × 4 季 |
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| 7 | 材质 Material | 面料特性与季节适配 | 结构化 + 文本 | 40~60 种 |
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| 8 | 配饰 Accessory | 配饰搭配规则 | 结构化 + 图像 | 8 品类 × 规则 |
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| 9 | 妆容 Makeup | 与季型联动的妆容方案 | 结构化 + 文本 + 色值 | 12 季 × 3 部位 |
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| 10 | 搭配法则 Rule | 可执行的 IF-THEN 规则 | 结构化（规则引擎） | 800~1200 条 |
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| 11 | 搭配方案 Outfit | 成套 look（召回主单元） | 结构化 + 图像 | 300~500 套 |
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| 12 | 趋势 Trend | 时效性流行趋势 | 文本 + 图像 | 每季 30~50 条 |
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> 扩展类目（V3 电商阶段）：品牌 Brand、商品 SKU、价格与渠道。
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### 3.2 各类目详细设计
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#### ① 单品 Item —— 一切搭配的原子
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**品类树（三级）**：
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```
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上装 ├ T恤/衬衫/针织衫/卫衫/背心/吊带/西装外套/风衣/大衣/羽绒服/夹克/开衫
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下装 ├ 西裤/直筒裤/阔腿裤/锥形裤/牛仔裤/短裤/A字裙/百褶裙/包臀裙/半身长裙
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连体 ├ 连衣裙/连体裤/套装
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鞋履 ├ 乐福鞋/芭蕾鞋/小白鞋/高跟鞋/靴子（切尔西/长靴/短靴）/凉鞋/运动鞋
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包袋 ├ 手提包/腋下包/斜挎包/托特包/双肩包/藤编包
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配饰 ├ 腰带/耳饰/项链/手链/手表/丝巾/围巾/帽子/发饰
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```
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**核心属性字典（枚举值必须统一）**：
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| 属性 | 枚举值示例 |
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|------|-----------|
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| 廓形 silhouette | 修身 / 直筒 / 宽松 / A 型 / H 型 / X 型 / O 型 / 茧型 |
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| 领型 neckline | 圆领 / V 领 / 方领 / 船领 / 一字领 / 立领 / 翻领 / POLO / 荷叶领 |
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| 袖型 sleeve | 无袖 / 短袖 / 七分 / 长袖 / 泡泡袖 / 灯笼袖 / 落肩 / 插肩 |
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| 肩部 shoulder | 自然肩 / 垫肩 / 落肩 / 收肩 |
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| 腰线 waistline | 高腰 / 中腰 / 低腰 / 无腰线 / 收腰 / 松紧 |
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| 长度 length | 短款 / 常规 / 长款；裙长（超短/及膝/过膝/中长/及踝） |
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| 图案 pattern | 纯色 / 细条纹 / 粗条纹 / 小碎花 / 大花 / 格纹 / 波点 / 印花 / 拼色 |
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| 颜色 color | 色名 + HEX + 归属季型（关联类目②） |
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| 面料 material | 关联类目⑦ |
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| 正式度 formality | 1~5（居家 → 礼服） |
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| 季节 season | 春/夏/秋/冬（多选）+ 适配温度带 |
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| 露肤度 exposure | 0~5（合规与偏好过滤用） |
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| 量感 volume | 小 / 中 / 大（与用户量感匹配） |
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| 直曲 line | 偏直 / 适中 / 偏曲 |
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**试穿相关字段（关键）**：
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| 字段 | 说明 |
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|------|------|
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| `image_url` | 展示图 |
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| `tryon_image_url` | **白底/透明底抠图**，用于换装 API 的 `cloth_img` / `kuzi_img` |
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| `tryon_slot` | `top`（上衣）/ `bottom`（裤装）/ `dress`（连衣裙）/ `not_supported` |
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| `tryon_ready` | 布尔值，是否可用于一键试穿 |
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| `default_prompt` | 该单品的推荐 `change_desc` 提示词模板 |
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> 现有换装接口只支持 `human_img` + `cloth_img` + `kuzi_img`，即上衣与裤子。**连衣裙、鞋、包、配饰无法参与换装**。因此 `tryon_slot` 必须准确标注，产品端只对 `tryon_ready = true` 的单品展示"一键试穿"，其余展示"加入搭配"，避免用户点了没反应。
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#### ② 色彩 Color —— 最需要"数值化"的类目
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不要把颜色当文本存，要当数值存，否则无法计算匹配度。
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| 字段 | 说明 |
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|------|------|
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| `color_id` / `name_cn` / `name_en` | 灰蓝 / Dusty Blue |
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| `hex` / `rgb` / `hsl` / `lab` | 多色彩空间值，`lab` 用于计算感知色差 ΔE |
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| `hue_temp` | 冷 / 中性 / 暖（数值化 -1~1） |
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| `value` | 明度 0~100 |
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| `chroma` | 彩度 0~100 |
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| `season_fit` | 所属季型列表（如 `["柔夏","冷夏"]`） |
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| `role` | 主色 / 辅色 / 点缀色 / 中性色 |
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| `pairs_well_with` | 推荐搭配色 ID 列表 |
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| `conflicts_with` | 冲突色 ID 列表 |
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**色板实体 ColorPalette**：
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- 12 季型各一套：`best_colors`（24+）/ `neutrals`（时尚中性色：白、黑、灰、米驼、卡其的适配款）/ `harmony_colors`（调和色）/ `avoid_colors`（避雷色）
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- 附季型解析文本（明度、饱和度、冷暖倾向）与配色公式（如"基础色 70% + 点缀色 30%"、"三色以内"）
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- 附口诀类记忆文本（参考样例中的"柔冷低饱和为基，朦胧细腻要牢记"，这类内容传播性强）
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**算法接口**：给定用户肤色 Lab 值 → 计算与各季型色板中心的距离 → 输出季型归属与置信度；给定任意单品颜色 → 计算与用户最佳色板的 ΔE → 输出"适合/可尝试/避免"三档。
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#### ③ 风格 Style
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- **基因风格 9 型**：戏剧型、睿智型、自然型、古典型、优雅型、浪漫型、前卫型、少女型、少年型
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- 每型字段：定义文本、线条特征、剪裁特征、色彩偏好、面料偏好、装饰程度、气质关键词、代表单品列表、避免项、参考图集
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- 参考样例中"自然型"的描述结构可直接作为模板（线条 → 剪裁 → 色彩 → 面料 → 装饰 → 气质）
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- **潮流风格标签 20+**：法式、韩系、日系、City Boy、美拉德、清冷风、老钱风、多巴胺、Y2K、学院风、通勤简约、复古港风……
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- 潮流风格带 `trend_period` 字段（时效性），过期自动降权
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- **风格关系**：基因风格 × 心理风格的 81 种组合的融合建议（不必穷举，用规则 + 模板生成）
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#### ④ 身材 Body
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- **整体体型 5 型**：O 苹果、A 梨、X 沙漏、T 倒三角、H 矩形
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- **局部特征 12 项**：溜肩、平肩、宽肩、窄肩、短颈、长颈、粗手臂、小腹、宽臀、长腰、短腰、粗腿、腿型（直/O/X）
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- 每项字段：判定标准（可量化的比例阈值）、视觉目标（如"视觉重心上移"）、推荐策略、推荐单品属性组合、明确避免项、图示
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- **需求映射**：显高 / 显瘦 / 显白 / 遮肉 / 修饰肩颈 → 各自的策略集合
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- 文案红线：所有描述使用中性表述（"下半身量感偏大"而非"腿粗"）
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#### ⑤ 面部与发型 Face & Hair
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- **脸型**：鹅蛋、圆、方、长、心形、菱形、梨形 —— 各带加分项与避坑点
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- **面部量化维度**：三庭五眼比例、量感（小/中/大 + 分值）、直曲（偏曲/适中/偏直 + 分值）、立体度（0~10）、动静
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- **发型实体**（对接现有 60 款发型库，必须补齐标签）：
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| 字段 | 说明 |
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|------|------|
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| `hairstyle_id` | 对应发型 API 的 ID（如 `1953267161121464322`） |
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| `image_url` | 预览图（634×950） |
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| `length` | 超短 / 短 / 齐肩 / 中长 / 长 |
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| `curl` | 直发 / 微卷 / 大波浪（卷径 cm）/ 小卷 |
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| `bangs` | 无 / 空气刘海 / 侧分长刘海 / 齐刘海 / 八字刘海 |
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| `parting` | 中分 / 3:7 / 4:6 / 无 |
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| `volume_top` | 颅顶蓬松度等级 |
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| `outline` | 椭圆型 / V 型 / A 型 / 圆型 |
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| `fit_face_shape` | 适配脸型列表 |
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| `fit_volume` / `fit_line` | 适配量感 / 直曲 |
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| `formality` | 适配场景正式度 |
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| `styling_tips` | 造型手法（卷发棒温度、圆梳吹整等） |
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> **这是当前最大的数据缺口**：现有 60 款发型只有 `id / name / image_url`，没有任何适配标签，导致"根据脸型推荐发型"无法实现。必须先完成 60 款发型的人工打标（预计 1~2 人日），这是发型推荐能力的前置条件。
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- **发色实体**：色值 + 冷暖 + 明度 + 适配肤色档位 + 适配季型 + 对应换发色 API 的 `rgb` 与推荐 `ratio`
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#### ⑥ 场景 Occasion
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- 场景树：通勤 / 面试 / 商务正式 / 休闲日常 / 约会 / 聚会 / 婚礼观礼 / 宴会 / 旅行 / 运动 / 居家 / 毕业典礼 / 见家长 / 年会
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- 每场景字段：着装规范（Dress Code 等级）、正式度区间、推荐单品组合、禁忌、配色倾向、行业差异（互联网 vs 金融 vs 教培的通勤差异）
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- **温度带映射**：`< 0℃ / 0~5 / 5~10 / 10~15 / 15~20 / 20~25 / 25~30 / > 30℃` × 天气（晴/雨/雪/风）→ 穿衣层数与单品建议
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- 每场景配 2~4 套完整方案（关联类目⑪）
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#### ⑦ 材质 Material
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垂感 / 挺括度 / 透气性 / 保暖性 / 易皱度 / 光泽度 / 厚薄 / 适配季节 / 适配季型（如柔夏偏好真丝、雪纺、细针织、缎面）/ 保养要点 / 价格感知（廉价感 vs 高级感）
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#### ⑧ 配饰 Accessory
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按品类（腰带/耳饰/项链/手链手表/包/鞋/丝巾/帽子）定义：尺寸量感档位、材质、颜色策略、佩戴位置（如"细腰带系于高腰位置"）、适配脸型/颈长/量感、避免项
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#### ⑨ 妆容 Makeup
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底妆（色调/质地/定妆）、眼妆（眼影色系/眼线色/睫毛）、唇妆（色系/饱和度/质地）× 12 季型，附具体色值与避免色
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#### ⑩ 搭配法则 Rule —— 规则引擎的燃料
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这是知识库最核心、最难替代的部分。规则采用结构化的条件-结论形式，可执行、可测试、可审计：
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```json
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{
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||
"rule_id": "R-BODY-A-002",
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||
"category": "body_shape",
|
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"priority": 90,
|
||
"conditions": {
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||
"body_shape": "A型",
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"features": { "include": ["溜肩"] },
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"goals": { "include": ["修饰溜肩"] }
|
||
},
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"conclusions": {
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"recommend": [
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{ "slot": "top", "attrs": { "shoulder": ["垫肩", "自然肩"], "sleeve": ["泡泡袖"], "neckline": ["V领", "方领", "船领"] } }
|
||
],
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||
"avoid": [
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||
{ "slot": "top", "attrs": { "shoulder": ["落肩"], "silhouette": ["修身"] } }
|
||
],
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||
"explanation": "溜肩需要在肩部建立结构感，垫肩或泡泡袖可撑起肩线；V领/方领拉长颈部线条，把视觉焦点从肩部转移。"
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},
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"source": "《服装造型与人体》+ 形象顾问审核",
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||
"reviewer": "顾问A",
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"confidence": 0.95,
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"effective_period": "permanent",
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"version": "1.0"
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}
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```
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规则分组与优先级（数字越大越优先，冲突时高优先级胜出）：
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| 优先级 | 规则组 | 说明 |
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|-------|-------|------|
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| 100 | 合规与安全 | 露肤度、内容安全（不可覆盖） |
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| 95 | 用户禁忌 | 来自记忆系统 L2 的禁忌项（用户明确不接受） |
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| 90 | 体型修饰 | 体型 + 局部特征策略 |
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| 85 | 色彩适配 | 季型色板约束 |
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| 80 | 场景规范 | 场合 Dress Code |
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| 75 | 温度适配 | 天气与温度带 |
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| 70 | 风格一致 | 基因/心理风格 |
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| 60 | 用户偏好 | 偏好加权（非硬约束） |
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| 50 | 流行趋势 | 趋势加权 |
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> 冲突消解示例：用户禁忌（95）"不接受露肩" > 体型规则（90）"倒三角建议一字领" → 最终不推荐一字领，改用 V 领替代方案。**用户禁忌永远高于专业规则**，这与记忆系统的冲突消解原则一致。
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||
#### ⑪ 搭配方案 Outfit —— 检索召回的主单元
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Agent 和报告推荐的实际交付物是"成套 look"，而非零散规则。
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```json
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{
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||
"outfit_id": "OF-00231",
|
||
"title": "自然优雅通勤 · 灰蓝西装套装",
|
||
"items": [
|
||
{ "slot": "top", "item_id": "IT-1042", "name": "灰蓝色西装外套" },
|
||
{ "slot": "inner", "item_id": "IT-2210", "name": "柔雾紫真丝衬衫" },
|
||
{ "slot": "bottom", "item_id": "IT-3391", "name": "冷米黄直筒西裤" },
|
||
{ "slot": "shoes", "item_id": "IT-5120", "name": "灰蓝色低跟鞋" },
|
||
{ "slot": "accessory", "item_id": "IT-6011", "name": "细款皮质腰带" }
|
||
],
|
||
"color_formula": "灰蓝 + 柔雾紫 + 浅灰绿（三色以内，浅冷调为主）",
|
||
"fit_profile": {
|
||
"body_shape": ["A型", "H型"],
|
||
"features": ["溜肩"],
|
||
"season_type": ["柔夏", "冷夏"],
|
||
"style": ["自然型", "优雅型"],
|
||
"volume": ["中量感"],
|
||
"line": ["适中"]
|
||
},
|
||
"occasion": ["通勤", "商务正式"],
|
||
"temperature_range": [15, 22],
|
||
"formality": 4,
|
||
"tryon": { "ready": true, "cloth_img": "...", "kuzi_img": "...", "change_desc": "..." },
|
||
"images": { "cover": "...", "detail": ["..."] },
|
||
"source": "专家原创",
|
||
"quality_score": 0.92,
|
||
"adoption_rate": 0.38
|
||
}
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||
```
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||
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||
- `fit_profile` 是检索时的**硬过滤字段**，必须完整
|
||
- `tryon.ready` 决定是否展示"一键试穿"
|
||
- `adoption_rate` 由用户行为回流，用于排序（形成数据飞轮）
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||
|
||
#### ⑫ 趋势 Trend
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||
- 字段：趋势名、season（2026SS/2026AW）、关键单品、关键色、适配风格、`valid_until`、来源
|
||
- 独立库、独立更新节奏（月更），过期自动降权，避免"去年的流行"污染建议
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||
- 与永恒法则严格分离：趋势只能加权，不能覆盖体型与色彩规则
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||
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||
## 4. 模态设计
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这是"知识库的模态是什么"的直接回答。本知识库是**多模态混合知识库**，共 7 种模态，每种有明确的存储、索引与用途分工：
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||
|
||
| 模态 | 内容 | 存储与索引 | 用途 | 优先级 |
|
||
|------|------|-----------|------|:------:|
|
||
| **① 结构化数据**<br>Structured | 属性字典、枚举值、适配矩阵、色值、发型标签 | 关系型数据库 + 二级索引 | **硬过滤与计算**：确定性筛选、可审计、零幻觉 | P0 |
|
||
| **② 规则**<br>Rule | IF-THEN 条件规则（类目⑩） | 关系库 + 规则引擎（决策表） | **核心结论生成**：报告结论、推荐约束 | P0 |
|
||
| **③ 文本**<br>Text | 定义、专业解释、场景模板、报告话术、口诀 | 全文索引 + 向量索引（分块 200~400 字） | **RAG 生成**：解释"为什么"、组织语言 | P0 |
|
||
| **④ 图像**<br>Image | 单品白底图、成套 look 图、发型图、色板图、体型图示 | 对象存储 + CDN + 图像向量（CLIP 类） | **展示 + 试穿素材 + 图搜**：卡片渲染、换装 API 入参、以图找相似 | P0 |
|
||
| **⑤ 色彩数值**<br>Color / Numeric | HEX / RGB / HSL / Lab、比例阈值、温度带 | 关系库 + 向量距离计算 | **数值匹配**：肤色-季型归属、ΔE 色差、比例判定 | P0 |
|
||
| **⑥ 图谱**<br>Graph | 实体关系三元组（体型—策略—单品—颜色—场景—风格） | 图数据库或关系库邻接表 | **多跳推理 + 可解释性**：还原"为什么推荐"路径 | P1 |
|
||
| **⑦ 视频 / 音频** | 造型教程（卷发、系丝巾）、报告语音讲解 | CDN；音频用 TTS 实时生成 | **教程内容 + 无障碍收听** | P2 |
|
||
|
||
### 4.1 模态之间的关系（重要）
|
||
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||
不同模态**不是并列的四份数据，而是同一实体的多个面**，必须通过统一 ID 串联：
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||
```
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||
Item: IT-1042「灰蓝色西装外套」
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│
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┌──────────────┬──────────────────┼──────────────────┬────────────────┐
|
||
▼ ▼ ▼ ▼ ▼
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||
① 结构化 ⑤ 色彩数值 ④ 图像 ③ 文本 ⑥ 图谱
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廓形=直筒 hex=#7C8FA6 展示图 "灰蓝色西装 IT-1042
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领型=翻领 lab=(58,-3,-11) 白底试穿图 ✔ 是柔夏型的 ─适合→ A型体型
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肩部=垫肩 季型=柔夏 细节图 安全牌…" ─属于→ 自然优雅
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量感=中 ─用于→ 通勤场景
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**一致性要求**：同一实体在各模态中的属性不得矛盾。例如图像标注的颜色必须与 `color_id` 的色值一致，否则会出现"推荐了正确的颜色但展示了错误的图"。需在入库流水线中做交叉校验。
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### 4.2 图像资产规范（换装闭环的前置条件）
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这是**第一版最容易被忽视、但最可能导致功能不可用**的环节。换装接口需要传入具体的服装图片，如果知识库没有合规的单品图，"AI 建议 → 一键试穿"的闭环就是断的，用户只能自己找图上传，体验极差。
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| 资产类型 | 规范 |
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| 单品试穿图 | 纯白或透明背景、正面平铺或正挂、无模特、无水印、主体占比 > 70%、长边 1024~2048px、PNG/JPG |
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| 单品展示图 | 可带模特，用于卡片展示 |
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| 成套 look 图 | 统一构图与背景，用于方案卡片 |
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| 发型图 | 沿用现有 634×950 规范 |
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| 色板图 | 程序化生成（由色值渲染），不手工制图 |
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| 体型/脸型图示 | 统一插画风格，避免真人照片的合规风险 |
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- 抠图流水线：原图 → 自动抠图（分割模型）→ 白底合成 → 质量抽检 → 入库并置 `tryon_ready = true`
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- 版权：所有图像资产必须有明确授权来源（自拍摄 / 商用授权库 / 品牌授权 / AI 生成），**禁止直接抓取电商与社交平台图片**，需建立 `license` 字段与审核环节
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- AI 生成素材需标注 `ai_generated = true`，符合生成内容标识要求
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## 5. 建设流程
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### 5.1 五个阶段
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| 阶段 | 内容 | 产出 | 人力与周期 |
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| **P0 本体定义** | 定义 12 类实体的字段、枚举值、关系；建立属性字典 | Schema 文档 + 数据库表 | 产品 + 架构，1 周 |
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| **P1 专家冷启动** | 形象顾问撰写核心规则、色板、风格定义；产品整理场景模板 | 800 条规则 + 12 季色板 + 9 型风格 + 20 场景 | 顾问 2 人 + 产品 1 人，3~4 周 |
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| **P2 素材生产** | 单品图采集/拍摄 → 抠图 → 属性标注；60 款发型补齐标签 | 800+ 单品（含试穿图）+ 60 发型标签 | 运营 2 人，3 周（可并行） |
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| **P3 方案组装** | 由规则 + 单品组合出成套 look，顾问审核 | 300~500 套 Outfit | 顾问 + 运营，2 周 |
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| **P4 半自动扩充** | LLM 从专业书籍/公开资料抽取候选知识 → **人工审核后入库** | 规则与文本扩充至 2000+ 条 | 持续 |
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> **关键判断**：P1（专家冷启动）不可跳过、不可用大模型代替。这 800 条规则是产品专业性的地基，也是唯一无法被竞品快速复制的资产。用 LLM 生成规则再让顾问审核，效率高于纯人工，但**审核环节是准确率红线，不可省略**。
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### 5.2 内容来源与合规
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| 来源 | 使用方式 | 注意事项 |
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| 专业书籍/教材（色彩理论、服装造型学） | 提炼知识点，**不得整段摘录** | 版权风险，需重述表达 |
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| 认证形象顾问经验 | 结构化访谈 + 撰写 | 建立署名与背书（可作为营销资产） |
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| 公开时尚媒体/品牌资料 | 趋势类参考 | 标注来源，不复制图片 |
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| 用户 UGC 与行为数据 | 高采纳方案入候选库 | 需审核 + 用户授权 |
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| AI 生成 | 初稿与扩充 | 必须人审，标注 `ai_generated` |
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### 5.3 数据治理
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- **版本化**：知识库整体带版本号（如 `kb-v1.3`），报告与推荐记录生成时使用的知识库版本，便于问题追溯与结论复现
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- **审核工作流**：`草稿 → 顾问审核 → 抽检 → 发布`，每条知识记录 `reviewer` 与 `reviewed_at`
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- **变更影响评估**：修改高优先级规则前，跑黄金集回归，评估对历史报告的影响
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- **运营后台**：必须提供知识库管理后台（增删改查 + 审核 + 版本对比 + 效果看板），否则知识库无法迭代。这是常被漏排的开发工作量，需在 Phase 2 立项。
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## 6. 检索与推理链路
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### 6.1 混合检索链路（不能只用向量 RAG）
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纯向量 RAG 的致命问题：它会召回"语义相似"的内容，但无法保证"不违反硬约束"。例如用户明确不接受短裙，向量检索仍可能召回一篇讲短裙搭配的优质内容并被模型采用。因此必须是**规则前置 + 向量召回 + 图谱扩展 + 重排**的混合链路：
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用户 query（如"下周有面试，帮我搭一套"）
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① 意图识别 + 槽位提取（场景=面试，季节=秋，缺失=行业）
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② 读取记忆（L0/L1/L2）：A型体型 / 溜肩 / 柔夏型 / 自然优雅 / 禁忌：短裙、露肩
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↓
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③ 【硬过滤】用结构化条件筛选候选集
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· 场景 = 面试 且 正式度 ≥ 3
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· 温度带 ∈ 当前城市天气区间
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· fit_profile.body_shape 包含 A型
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· 颜色 ∈ 柔夏色板（ΔE 阈值内）
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· 排除命中用户禁忌的方案 ← 这一步决定了结论不会踩雷
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↓
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④ 【规则引擎】执行命中的规则（体型/色彩/场景/风格），生成约束与建议属性组合
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⑤ 【向量召回】在候选集内做语义检索（Outfit + 专业解释文本），Top-K = 20
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↓
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⑥ 【图谱扩展】沿实体关系补充关联知识（推荐单品 → 适配配饰 → 适配发型）
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↓
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⑦ 【重排】综合打分：规则匹配度 40% + 用户偏好 25% + 方案质量分 20% + 采纳率 10% + 趋势 5%
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↓
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⑧ 【生成】LLM 组织语言：输入 = 画像摘要 + 规则结论 + Top3 方案 + 检索片段
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· 要求引用知识 ID，便于溯源与"为什么推荐"
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· 禁止引入检索结果之外的具体单品或色值
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↓
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⑨ 【校验】输出后检查：是否含禁忌项？色值是否在色板内？是否自相矛盾？
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⑩ 【素材绑定】为方案匹配 tryon_ready 素材 → 展示"一键试穿"
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### 6.2 「为什么推荐」的实现
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图谱路径可直接转成用户可读的解释链，这是专业感的具体来源：
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你是 A 型身材 + 溜肩
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→ 需要「视觉重心上移 + 肩部建立结构」
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→ 推荐 泡泡袖 / 小垫肩上衣，V 领拉长颈部线条
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→ 你的季型是柔夏，所选灰蓝在你的最佳色板内
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→ 搭配高腰阔腿裤修饰下半身，整体正式度 4 符合面试场景
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### 6.3 性能与缓存
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- 硬过滤走数据库索引，P95 < 50ms
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- 向量检索 Top-K，P95 < 200ms
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- 高频 query（"面试穿什么"）+ 相同画像分桶 → 结果缓存 24h
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- 通用解释类文本（如"什么是柔夏型"）静态缓存，不走 LLM
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## 7. 质量保障
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| 机制 | 说明 |
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| **黄金评测集** | 200 条问答（含 100 条画像化场景题），由顾问给出标准答案与红线项 |
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| **准确率门槛** | 知识准确性 ≥ 95%；禁忌项违反率 = 0（红线，任何一例都要阻断发布） |
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| **回归测试** | 每次知识库版本发布前全量跑黄金集，不达标不发布 |
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| **一致性校验** | 入库流水线校验：枚举值合法性、色值与图像一致性、规则冲突检测、孤儿实体检测 |
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| **线上监控** | 采纳率、"不满意"反馈率按知识 ID 归因，定位低质量条目 |
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| **用户反馈闭环** | 报告/建议页的"这条不准"反馈 → 人工复核 → 修正知识条目 → 版本发布 |
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## 8. 更新与运营机制
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| 内容类型 | 更新频率 | 责任方 |
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| 流行趋势（类目⑫） | 月更 | 内容运营 |
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| 场景模板与季节方案 | 季更（换季前 1 个月） | 内容运营 + 顾问 |
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| 单品素材库 | 双周新增 | 素材运营 |
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| 搭配方案 Outfit | 双周新增 20~30 套 | 内容运营 |
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| 核心规则（体型/色彩） | 季度复审 | 形象顾问 |
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| 本体 Schema | 半年评估 | 产品 + 架构 |
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| 高频问题驱动补充 | 每周看板 → 补齐知识缺口 | 产品运营 |
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**知识缺口发现机制**：统计 Agent 回答中"知识未命中"的 query（无检索结果或低相似度），每周输出 Top 20 缺口清单，驱动定向补充。这是知识库从"人工规划"走向"数据驱动"的关键。
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## 9. 规模与成本估算
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| 项目 | 第一版目标 | 说明 |
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| 规则条目 | 800 条 | 覆盖 5 体型 × 12 局部 × 主要场景 |
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| 单品实体 | 800 条（其中 ≥ 400 条 `tryon_ready`） | 试穿闭环的最小可用量 |
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| 搭配方案 | 300 套 | 覆盖 4 场景 × 12 季型的基本组合 |
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| 色彩条目 | 400 色 + 12 套色板 | — |
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| 发型标签 | 60 款全量打标 | 补齐现有发型库 |
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| 文本知识块 | 1500 块 | 用于 RAG |
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| 图像资产 | 2000 张 | 含单品/look/发型/图示 |
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| 人力投入 | 顾问 2 人 × 1 月 + 内容运营 2 人 × 1.5 月 + 开发 1.5 人月（后台） | 预估 12~18 万元 |
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| 存储与检索成本 | 月度 < ¥2000 | 向量库 + 对象存储 + CDN |
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> 分期建议：V1 只需**规则 400 条 + 单品 300 条 + 方案 100 套 + 发型 60 款打标 + 12 套色板**即可支撑初级报告与基础对话，其余在 V2 补齐。不要为了知识库的完整性阻塞首版上线。
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## 10. 待确认事项
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- [ ] 技术选型：向量库（自建 Milvus/Qdrant vs 云服务）、图谱（Neo4j vs 关系库邻接表，V1 建议后者）
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- [ ] 规则引擎方案：自研决策表 vs 开源规则引擎
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- [ ] 形象顾问合作模式：外部顾问按条计酬 vs 全职招聘 vs 顾问入股
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- [ ] 单品素材来源：自拍摄成本 vs 商用图库授权 vs 品牌合作供图（影响 400 条 `tryon_ready` 的达成方式）
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- [ ] 抠图流水线的模型选型与准确率验收标准
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- [ ] 知识库管理后台的开发排期（建议 Phase 2 立项，不可依赖数据库直接改数据）
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- [ ] 是否引入外部专业内容授权（如引进现有色彩体系授权，加速冷启动）
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- [ ] 12 季色彩体系的版权确认（部分色彩体系存在商业授权要求）
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**文档版本**：v1.0
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**创建日期**：2026-08-11
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**作者**：产品团队
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**状态**：待评审
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**关联文档**：
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- [美搭 · 智能穿搭美学助手 产品方案](./鸿蒙美搭-智能穿搭美学助手-产品方案.md)
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- [美学报告需求文档](./美学报告-需求文档.md)
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- [穿搭 Agent 需求文档](./穿搭Agent-需求文档.md)
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- [用户系统与记忆系统需求文档](./用户系统与记忆系统-需求文档.md)
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