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2. 总体架构

2.1 业务架构​

角色定义​

智能房地产解决方案涉及多个角色，每个角色有不同的职责和权限：

  • 房产经纪人：

    • 职责：使用智能房源推荐系统进行房源推荐，管理客户关系，促成交易
    • 权限：查看房源数据，配置推荐规则，管理客户信息
    • 使用场景：房源推荐，客户管理，交易促成

  • 价格评估师：

    • 职责：使用智能价格评估系统进行房价评估，审核评估结果，生成评估报告
    • 权限：查看市场数据，配置评估模型，审核评估结果
    • 使用场景：房价评估，市场分析，评估报告生成

  • 法务人员：

    • 职责：使用智能合同审查系统进行合同审查，审核审查结果，处理法律问题
    • 权限：查看合同数据，配置审查规则，审核审查结果
    • 使用场景：合同审查，法律风险评估，合规审查

  • 物业管理员：

    • 职责：使用智能物业管理系统处理报修，管理费用，提供物业服务
    • 权限：查看物业数据，处理报修，管理费用
    • 使用场景：报修处理，费用管理，物业服务

  • 购房者/租户：

    • 职责：使用智能看房助手查看房源，咨询问题，提交需求
    • 权限：查看房源信息，提交需求，评价服务
    • 使用场景：房源搜索，看房预约，需求提交

  • 系统管理员：

    • 职责：管理系统配置，监控系统运行，处理系统故障
    • 权限：系统配置，用户管理，监控告警
    • 使用场景：系统维护，用户管理，故障处理

用例分析​

用例1：智能房源推荐​

参与者：房产经纪人、购房者、房源推荐系统、房源数据库

前置条件：

  • 房源推荐系统正常运行
  • 推荐模型已部署
  • 房源数据已同步
  • 用户画像数据已获取

主流程：

  1. 购房者输入需求（位置、价格、面积、户型等）
  2. 系统获取用户画像数据（历史浏览、偏好、预算等）
  3. AI模型分析用户需求和房源特征，生成推荐列表
  4. 房产经纪人审核推荐结果，确认或调整
  5. 系统向购房者展示推荐房源
  6. 购房者查看房源详情，预约看房
  7. 系统记录用户反馈，优化推荐模型

异常流程：

  • 如果房源数据不完整，系统提示并建议补充
  • 如果推荐结果不满意，人工调整并反馈优化模型
  • 如果用户需求变化，系统重新推荐

后置条件：

  • 推荐列表已生成
  • 用户已查看推荐房源
  • 推荐效果已记录

用例2：智能价格评估​

参与者：价格评估师、价格评估系统、市场数据库

前置条件：

  • 价格评估系统正常运行
  • 评估模型已部署
  • 市场数据已同步

主流程：

  1. 价格评估师输入房源信息（位置、面积、户型、楼层等）
  2. 系统获取市场数据（成交价、挂牌价、市场趋势等）
  3. AI模型分析房源特征和市场数据，生成评估价格
  4. 价格评估师审核评估结果，确认或调整
  5. 系统生成评估报告（价格、依据、风险等）
  6. 评估报告提交给客户或系统
  7. 系统记录评估结果，优化评估模型

异常流程：

  • 如果市场数据不足，系统提示并建议人工评估
  • 如果评估结果异常，人工审核并调整
  • 如果市场变化快，系统重新评估

后置条件：

  • 评估价格已生成
  • 评估报告已生成
  • 评估结果已记录

用例3：智能合同审查​

参与者：法务人员、合同审查系统、法律知识库

前置条件：

  • 合同审查系统正常运行
  • 审查模型已部署
  • 法律知识库已同步

主流程：

  1. 法务人员上传合同文档（租赁合同、买卖合同等）
  2. 系统解析合同内容，提取关键条款
  3. AI模型分析合同条款，识别风险和问题
  4. 系统生成审查报告（风险点、问题、建议等）
  5. 法务人员审核审查结果，确认或修正
  6. 审查报告提交给相关人员
  7. 系统记录审查结果，优化审查模型

异常流程：

  • 如果合同格式不规范，系统提示并建议人工审查
  • 如果审查结果置信度低，转人工审查
  • 如果法律条款更新，系统更新知识库

后置条件：

  • 合同已审查
  • 审查报告已生成
  • 审查结果已记录

用例4：智能物业管理​

参与者：物业管理员、业主、物业管理系统、工单系统

前置条件：

  • 物业管理系统正常运行
  • 工单系统已集成
  • 业主信息已同步

主流程：

  1. 业主提交报修需求（问题描述、位置、图片等）
  2. 系统解析报修需求，分类和优先级判断
  3. AI模型分析报修内容，生成处理建议
  4. 系统自动分配工单给物业管理员
  5. 物业管理员处理报修，更新工单状态
  6. 系统通知业主处理结果
  7. 系统记录处理结果，优化处理流程

异常流程：

  • 如果报修需求不清晰，系统提示并建议补充
  • 如果工单分配不合理，人工调整
  • 如果处理超时，系统告警并升级

后置条件：

  • 报修已处理
  • 工单状态已更新
  • 处理结果已记录

故事地图​

智能房地产解决方案的用户故事地图如下：

2.2 技术架构​

AI-Native四层架构​

智能房地产解决方案采用AI-Native四层架构，从下到上包括基础设施层、模型层、编排层和应用层。

应用层​

应用层提供面向业务用户的应用界面和API接口：

核心应用：

  • 房源推荐平台：

    • 房源搜索界面
    • 推荐结果展示
    • 用户画像管理
    • 推荐效果分析报表

  • 价格评估平台：

    • 房源信息录入界面
    • 评估结果展示
    • 市场数据分析报表
    • 评估历史查询

  • 合同审查平台：

    • 合同上传界面
    • 审查结果展示
    • 风险分析报表
    • 审查历史查询

  • 物业管理平台：

    • 报修处理界面
    • 费用管理界面
    • 服务管理界面
    • 数据分析报表

  • 智能看房助手：

    • 智能问答界面
    • VR/AR看房界面
    • 需求收集界面
    • 预约管理界面

技术栈：

  • 前端：Vue 3 + TypeScript + Vite + TailwindCSS
  • 后端API：FastAPI + Python 3.11
  • 状态管理：Pinia
  • UI组件库：Element Plus
  • 数据可视化：ECharts、D3.js
  • VR/AR：Three.js、A-Frame

编排层​

编排层负责业务流程编排和智能体协调：

核心组件：

  • 工作流引擎（n8n）：

    • 房源推荐流程编排
    • 价格评估流程编排
    • 合同审查流程编排
    • 物业管理流程编排
    • 任务调度和执行
    • 异常处理和重试
    • 工作流监控

  • 智能体编排（Dify）：

    • 多智能体协调
    • 工具调用管理
    • 上下文管理
    • 对话管理

  • MCP服务器：

    • 工具注册中心
    • 工具调用接口
    • 数据源接入（房源数据库、市场数据、法律知识库等）
    • 外部系统集成（地图API、支付系统等）

编排示例：

# 智能房源推荐工作流
workflow:
  name: 智能房源推荐
  triggers:
    - type: webhook
      path: /api/property/recommend
  nodes:
    - id: receive-request
      type: webhook
    - id: fetch-user-profile
      type: http-request
      url: ${USER_API}/profile/{user_id}
    - id: fetch-properties
      type: http-request
      url: ${PROPERTY_API}/properties/search
    - id: ai-recommendation
      type: ai-agent
      agent: recommendation-agent
      tools:
        - user-profile-tool
        - property-search-tool
        - market-analysis-tool
    - id: rank-properties
      type: ranking-engine
      algorithm: collaborative-filtering
    - id: filter-properties
      type: rule-engine
      rules: ${RECOMMENDATION_RULES}
    - id: return-results
      type: respond-to-webhook

模型层​

模型层提供AI模型服务和推理能力：

核心模型：

  • 房源推荐模型：

    • 协同过滤模型（基于用户行为）
    • 内容推荐模型（基于房源特征）
    • 深度学习模型（BERT、Transformer）
    • 多模型融合

  • 价格评估模型：

    • 回归模型（XGBoost、LightGBM）
    • 深度学习模型（LSTM、Transformer）
    • 特征工程（位置、面积、户型、楼层等）
    • 市场趋势分析

  • 合同审查模型：

    • 文本分类模型（BERT）
    • 命名实体识别（NER）
    • 关系抽取模型
    • 法律知识图谱

  • 图像识别模型：

    • 房源图片分析（ResNet、EfficientNet）
    • 户型图识别
    • 缺陷检测模型

模型服务：

  • 模型推理服务：

    • 实时推理（<100ms）
    • 批量推理（异步处理）
    • 模型版本管理
    • A/B测试支持

  • 模型训练服务：

    • 数据预处理
    • 模型训练
    • 模型评估
    • 模型部署

基础设施层​

基础设施层提供计算、存储、网络等基础能力：

核心组件：

  • 计算资源：

    • Kubernetes集群（容器编排）
    • GPU节点（模型训练和推理）
    • CPU节点（业务应用）
    • 边缘节点（实时推理）

  • 存储资源：

    • 对象存储（OSS，房源图片、文档等）
    • 关系数据库（MySQL，业务数据）
    • 向量数据库（Milvus，房源特征向量）
    • 时序数据库（InfluxDB，市场数据）
    • 缓存（Redis，热点数据）

  • 网络资源：

    • 负载均衡（Nginx、ALB）
    • CDN（静态资源加速）
    • 专线（数据同步）

  • 监控和日志：

    • 监控系统（Prometheus、Grafana）
    • 日志系统（ELK Stack）
    • 链路追踪（Jaeger）
    • 告警系统（AlertManager）

数据流架构​

智能房地产解决方案的数据流架构如下：

2.3 部署架构​

部署模式​

智能房地产解决方案支持多种部署模式：

模式1：公有云部署（推荐）​

  • 优势：

    • 快速上线，无需自建基础设施
    • 弹性扩展，按需付费
    • 高可用性，自动故障恢复
    • 安全可靠，专业安全防护

  • 适用场景：

    • 中小型房地产企业
    • 快速上线需求
    • 成本敏感场景

模式2：私有云部署​

  • 优势：

    • 数据不出域，安全性高
    • 完全控制，自主管理
    • 合规性好，满足监管要求

  • 适用场景：

    • 大型房地产企业
    • 数据敏感场景
    • 合规要求高场景

模式3：混合云部署​

  • 优势：

    • 兼顾公有云和私有云优势
    • 灵活部署，按需选择
    • 成本优化，平衡成本和性能

  • 适用场景：

    • 大型房地产企业
    • 多地域部署
    • 成本优化需求

高可用架构​

智能房地产解决方案采用高可用架构设计：

应用层高可用​

  • 负载均衡：多实例部署，负载均衡分发请求
  • 健康检查：自动检测实例健康状态，自动剔除故障实例
  • 故障转移：自动故障转移，保证服务可用性

数据层高可用​

  • 主从复制：MySQL主从复制，读写分离
  • 数据备份：定期数据备份，支持快速恢复
  • 数据冗余：多副本存储，防止数据丢失

模型层高可用​

  • 模型副本：多副本部署，负载均衡
  • 模型缓存：模型结果缓存，减少推理压力
  • 降级策略：模型故障时降级到规则引擎

安全架构​

智能房地产解决方案采用多层安全防护：

网络安全​

  • 防火墙：网络防火墙，限制访问
  • WAF：Web应用防火墙，防护Web攻击
  • DDoS防护：DDoS攻击防护

应用安全​

  • 身份认证：OAuth 2.0、JWT认证
  • 权限控制：RBAC权限控制
  • 数据加密：传输加密（TLS）、存储加密（AES）

数据安全​

  • 数据脱敏：敏感数据脱敏处理
  • 访问控制：细粒度访问控制
  • 审计日志：操作审计日志，可追溯