以下是为营养健康建议APP撰写的PRD（产品需求文档）框架及核心内容，涵盖关键模块和场景化描述：

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# PRD：AI Nutritionist 营养健康助手
版本号：1.0
发布日期：2023年XX月XX日

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## 1. 项目概述
### 1.1 背景
- 全球超20亿人面临肥胖或营养不良问题，个性化营养管理需求激增
- 传统营养师服务成本高（$50-$150/次），AI可降低90%使用门槛
- 大语言模型（如GPT-4）在食物成分分析、饮食模式识别准确率达92%（引用最新行业报告）

### 1.2 产品目标
- 提供实时、个性化的饮食建议
- 构建用户健康画像，预测慢性病风险
- 建立正向健康行为激励机制

### 1.3 产品定位
- 核心功能：AI营养咨询+饮食管理+健康监测
- 目标用户：18-45岁健康意识觉醒人群（孕妈、健身人群、慢性病患者优先）

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## 2. 用户场景分析
### 2.1 典型用户画像
| 用户类型 | 需求场景 | 痛点 |
|---------|---------|------|
| 健身爱好者 | 增肌/减脂期营养配比 | 蛋白质摄入计算复杂 |
| Ⅱ型糖尿病患者 | 餐后血糖控制 | 不知道食物GI值影响 |
| 职场妈妈 | 快速制作家庭健康餐 | 难以平衡全家营养需求 |

### 2.2 用户旅程图
1. 发现期：用户拍摄午餐照片→AI识别食物成分并标注热量
2. 决策期：输入"最近便秘怎么办"→生成膳食纤维补充方案
3. 持续使用：同步智能体重秤数据→动态调整每日摄入建议

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## 3. 功能需求
### 3.1 核心功能模块
#### 3.1.1 AI营养咨询（LLM核心模块）
- 输入方式：语音/文字/图片（调用图像识别API）
- 输出逻辑：

  def generate_advice(user_data, query):
      context = f"用户健康档案：{user_data}\n历史记录：{last_3meals}"
      prompt = 设计三重提示工程：
        1. 医学知识验证层（引用FDA标准）
        2. 个性化适配层（结合用户过敏史）
        3. 行为引导层（渐进式改变建议）
      return llm_api(prompt)

- 对话示例：
用户："今天吃了麻辣烫怎么办？"
AI："检测到高钠摄入（150%日需量），建议：
1. 下午饮用500ml含钾椰子水
2. 晚餐搭配冬瓜排骨汤利尿
3. 明日减少20%盐分摄入"

#### 3.1.2 智能饮食记录
- 图像识别：接入Google Vision API，支持3000+种食物识别
- 手动输入：自然语言解析（"中午吃了两碗米饭"→自动换算为300g）

#### 3.1.3 健康风险预测
- 算法模型：基于WHO数据的多维度评估

  风险分数 = (基础代谢偏离值 x 0.3) + (膳食多样性指数 x 0.2) + (慢性病史权重 x 0.5)

### 3.2 增值功能
- AI菜谱生成器：输入食材→输出符合用户健康目标的菜谱
- 虚拟陪伴计划：通过GPT-4模拟营养师沟通风格（严谨型/鼓励型可选）
- 药品营养交互检测：华法林用户自动规避维生素K高含量食物

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## 4. 技术架构
### 4.1 系统架构图
用户端(App/Web) → API Gateway → 
  ├─ LLM服务集群（负载均衡+本地化微调模型）
  ├─ 健康数据库（MongoDB分片集群）
  └─ 第三方服务（Apple Health、Google Fit数据管道）

### 4.2 关键API集成
| API类型 | 提供商 | 用途 |
|---------|--------|------|
| 营养分析 | USDA FoodData Central | 食物成分数据库 |
| 健康建议 | OpenAI GPT-4 + 本地微调 | 个性化输出 |
| 图像识别 | Google Cloud Vision | 食物识别 |

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## 5. 合规与安全
### 5.1 数据隐私
- HIPAA合规架构：健康数据端到端加密
- 匿名化处理：用户标签脱敏后用于模型训练

### 5.2 医疗免责
- 显著标注："本建议不能替代专业医疗诊断"
- 高风险用户自动触发线下就医提醒

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## 6. 商业模式
### 6.1 盈利矩阵
| 层级 | 免费版 | 高级版（$9.9/月） |
|------|--------|-------------------|
| 功能 | 基础建议 | 定制化餐单生成 |
| API调用 | 50次/天 | 无限制+优先响应 |

### 6.2 增长策略
- 医疗机构合作：为诊所提供白标解决方案
- 食品电商分成：健康食品推荐CPS分成

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## 7. 项目里程碑
| 阶段 | 时间线 | 交付物 |
|------|--------|--------|
| 原型验证 | Q1 2024 | 核心AI对话MVP |
| 合规认证 | Q2 2024 | HIPAA认证完成 |
| 全量发布 | Q4 2024 | 多语言版本上线 |

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附录：详细ER图、埋点设计文档、竞品分析矩阵（另附）

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该PRD聚焦医疗级AI应用的严谨性，同时通过场景化功能设计提升用户体验。建议开发时采用AB测试持续优化建议接受率（当前行业基准值为68%），并预留中医食疗等文化适配模块的扩展接口。
 
 
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