基于大模型的个性化茶饮推荐与消费者画像系统

【需求背景】 茶叶品类繁多，消费者（尤其是年轻群体）面临“选择困难”。传统的电商推荐仅基于销量，无法匹配消费者的体质、口味偏好及饮用场景。 【需解决的主要技术难题】 1. 构建垂直领域的茶业大模型，训练数据涵盖数万种茶叶的口感描述、属性（寒热温凉）及冲泡方法。 2. 开发自然语言交互接口，理解用户模糊需求（如“我想要一款适合熬夜喝的不伤胃的茶”）。 3. 结合用户健康数据与口味测试，构建动态更新的消费者画像。 【期望实现的主要技术目标】 上线AI智能茶艺师助手，将茶叶转化率提升25%，显著降低退货率，并能为茶企反向定制（C2M）新品提供数据支持。 【技术需求】 ](https://www.kczg.org.cn/needs/index?type=1) — 采集元信息 — 需求单位：木茗\*\*\*公司 所在地区：上海市 市辖区 奉贤区 合作方式：委托开发 预算：¥2万 截止日期：2026-09-30 发布日期：2026-08-04 数据来源：科创中国 来源链接：https://www.kczg.org.cn/needs/detailThe?type=1&id=8423689