高峰论坛活动系统 2.0：AI 生成议程与智能推荐的技术实现

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func (s *AgendaService) Generate(req *GenerateAgendaRequest) (*Agenda, error) {
    // 1. 构建 Prompt
    prompt := fmt.Sprintf(`
你是一位资深的活动策划专家，请根据以下信息生成高峰论坛议程。

活动主题：%s
活动时间：%s
活动地点：%s
嘉宾名单：%s
议题方向：%s

要求：
1. 议程分上午、下午两个半场，中间有茶歇和午餐
2. 每个嘉宾演讲20-30分钟，包含5分钟问答
3. 安排2个圆桌讨论环节，每个45分钟
4. 开场和结束各有致辞环节
5. 输出JSON格式，包含时间段、环节名称、嘉宾、内容摘要
`, req.Theme, req.Date, req.Location, req.Guests, req.Topics)

    // 2. 调用大模型
    resp, err := s.aiClient.Chat(prompt)
    if err != nil {
        return nil, err
    }

    // 3. 解析 JSON
    var agenda Agenda
    json.Unmarshal([]byte(resp), &agenda)

    // 4. 人工审核后发布
    agenda.Status = "pending_review"
    s.repo.Save(&agenda)
    return &agenda, nil
}

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func (s *RecommendService) Recommend(userID int64, eventID int64) ([]*AgendaItem, error) {
    // 1. 获取用户画像
    profile := s.userService.GetProfile(userID)

    // 2. 获取活动议程
    agenda := s.agendaService.Get(eventID)

    // 3. 计算每个议程项和用户的匹配度
    items := []*AgendaItem{}
    for _, item := range agenda.Items {
        score := 0.0
        // 行业匹配
        if contains(profile.Industries, item.Industry) {
            score += 0.3
        }
        // 职位匹配
        if matchPosition(profile.Position, item.TargetPosition) {
            score += 0.2
        }
        // 兴趣标签匹配（用向量相似度）
        score += vectorSimilarity(profile.Interests, item.Tags) * 0.3
        // 热度加权
        score += item.Popularity * 0.2

        items = append(items, &AgendaItem{Item: item, Score: score})
    }

    // 4. 按匹配度排序，返回 Top 5
    sort.Slice(items, func(i, j int) bool { return items[i].Score > items[j].Score })
    return items[:min(5, len(items))], nil
}

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// 提问
func (s *QAService) Ask(userID int64, question string, agendaItemID int64) error {
    // 1. AI 审核问题（过滤违规内容）
    if !s.aiClient.Moderate(question) {
        return errors.New("问题包含违规内容")
    }

    // 2. AI 提取问题关键词和分类
    analysis := s.aiClient.AnalyzeQuestion(question)

    // 3. 存入问题池
    qa := &QA{
        UserID: userID,
        Question: question,
        AgendaItemID: agendaItemID,
        Keywords: analysis.Keywords,
        Category: analysis.Category,
        Status: "pending",
    }
    s.repo.Save(qa)

    // 4. 发布到实时频道（主持人端实时看到）
    s.websocket.Broadcast("qa_new", qa)
    return nil
}

// 主持人端：AI 合并相似问题，推荐提问顺序
func (s *QAService) OrganizeQuestions(agendaItemID int64) ([]*QA, error) {
    questions := s.repo.GetPending(agendaItemID)

    // AI 聚类相似问题
    clusters := s.aiClient.ClusterQuestions(questions)

    // 每个聚类选点赞最多的问题，按热度排序
    var organized []*QA
    for _, cluster := range clusters {
        best := cluster[0]
        for _, q := range cluster {
            if q.Likes > best.Likes {
                best = q
            }
        }
        best.MergedCount = len(cluster)
        organized = append(organized, best)
    }
    sort.Slice(organized, func(i, j int) bool { return organized[i].Likes > organized[j].Likes })
    return organized, nil
}