doctorAI/docs/MEETING_DEEPVIEW_COMMERCIAL_SYNC.md

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# Deepview 商业顾问同步会议
**与罗波 · 2026-04-14**
**会议目的**同步《深维·面诊沟通X光片》智能体的阶段性产品设计进展邀请罗波以商业顾问视角就产品形态、市场切入策略与商业叙事给出反馈。
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## 当前产品全貌(设计进展综述)
### 一句话定义
**深维是一款面向美容医疗场景的 AI 面诊助理:医生按一下录音,就能拿到一份面诊 X 光片;输上客户的名字,就能拿到一份完整的客户全生命周期档案。**
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### 一、已完成交付的核心能力
#### 1. 实时录音管线Phase 1 & 2 已跑通)
- **Web 前台录音**(已完成):手机/电脑打开 Deepview点击录音按钮结束后自动触发 OSS 上传 + DashScope Paraformer V2 说话人分离 ASR2~3 分钟后生成 X 光片报告,无需任何人工干预。
- **Android 后台保活录音**(已完成):已完成 Tauri Android 打包,从 MindOS 迁移了前台服务三件套(`RecordingForegroundService.kt`)。手机锁屏放进口袋,可连续录制 4 小时以上,录音数据不掉、不丢、不断。
- **统一管线设计**无论来源是手动上传文件、Web 前台录音、还是 Android 后台录音,都统一汇入 `runRealPipeline(file)` 这一个入口,后端永远只看到 一个 OSS key + 一个文件名。
```
前台录音 (Web MediaRecorder) ┐
后台录音 (Android RecordingService) ├→ 统一产出: File 对象 → OSS → ASR → asr.md → 报告
手动上传 (input[type=file]) ┘
```
#### 2. AI 分析管线(两段式 + 双上下文)
**单次面诊 → X 光片报告Recording 模式)**
- Stage 1: Hermes AI 军师读取本次 `asr.md`,生成五模块结构化报告草稿(接纳度、体征信号、信任断点、雷达评分、行动处方)
- Stage 2: Qwen 接力将 Markdown 转为严格 JSON前端强类型渲染防止 AI 偷懒省字段
**全景档案 → 客户托付档案Client 模式)**
- Agent 读取该客户所有历史录音、已有 profile 档案
- 生成完整的客户生命周期洞察LTV 估算、拒因池分析、引荐关系图谱、战略破冰方案
**双上下文切换(核心架构创新)**
```
/report/rep_xxx → contextId = "recording:xxx" → 单次战术复盘
/client/cli_xxx → contextId = "client:xxx" → 全景战略洞察
```
前端只传一个 contextId后端自动决定加载哪些文件前端不参与编排。
#### 3. Inbox 惰性归档Lazy Binding
- 医生录完音或上传完照片,数据落入 `inbox/{reportId}/`,完全不需要提前选客户、建档、填表
- 报告生成后,医生点一次"归档"即将本次完整数据包asr.md + report + 音频)原子迁移到 `clients/{clientId}/history/`
- 这是一个"先有价值,后有治理"的体验设计,先让 AI 裸推演,事后再绑定关系
#### 4. Markdown-First 物理落盘与来源分级(防幻觉架构)
三级证据链,层级越低越可信:
| 级别 | 文件 | 含义 | 不可变性 |
|------|------|------|---------|
| L0 | `asr.md` | 人类原声客观转写,不含 AI 推断 | ✅ 一旦生成不可修改 |
| L1 | `report_draft.md` | AI 基于单次录音的一阶分析摘要 | 可重新生成,但有标记 |
| L2 | `profile.md` | AI 跨多次录音的聚合客户档案 | 可更新,但优先级最低 |
设计核心Agent 下次打开客户档案时能明确区分哪句话来自医生原话L0哪句话是 AI 自己推断的L2杜绝"幻觉叠加幻觉"的复利效应。
#### 5. Prosumer-First 数据沙箱(个人生产力联邦)
- 物理隔离边界从"公司"下沉到"个人账号userId"
- 李大夫的客户档案,与王主任没有任何交集,底层文件系统级隔离
- 零多租户 RAG 污染,零权限管理负担,彻底消除传统 CRM 的"管理爹味"
#### 6. 三元知识域架构(已设计,待实现)
面向多机构 SaaS 场景的知识隔离架构:
```
平台域 platform/wiki/ → 运维写,所有用户只读 (底线合规)
机构域 orgs/{orgId}/wiki/ → 机构管理员写,本院用户只读 (RFM规则/话术/定价)
个人域 users/{userId}/ → 用户独占读写 (客户档案/录音/个人画像)
```
机构的差异化方法论RFM 分级、话术规范、定价表)作为"判规"注入 Agent与原始录音这个"答卷"绝对隔离,避免知识污染。
#### 7. ChatBox 上下文追问(已设计,待前端接入)
- 后端 SSE 管线已完全就绪7 个封闭 SSE 事件,与馨总智能体同构)
- 当前 ChatBox 是 Mock待接入真实 API 后,医生在 X 光片页面可直接追问:"这次她为什么拒绝了乔雅登?"AI 实时流式回答,完全基于本次录音上下文
---
### 二、整体架构示意
```
医生的动作 平台基础设施 AI 输出
短按→录音 OSS 直传(不经后端 X 光片报告
长按→上传图片/文件 → 节省带宽) → (五模块结构化)
DashScope ASR 客户托付档案
Hermes AI 军师 → (全景洞察 + 破冰策略)
LiteLLM Gateway
(gemini-pro-vertex) 追问式对话
→ (ChatBox 实时流)
```
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## 会议议题
### 议题 1核心商业叙事
**主题**:用"高价值输出换取低动作配合"的飞轮,去替代传统 CRM 的"填表换数据"逻辑
**要点**:医生作为我们的客户,不应该被"你需要先做什么才能获得什么"。
- 医生只需**点开录音**(最低摩擦力的一个动作),就能换回一份高质量的面诊洞察——接纳度雷达、信任断点、下次破冰策略
- 医生只需**输入客户名字**极简的一个建档就能立刻调出该客户从第一次面诊到今天的全景生命周期档案——拒因演变、转介绍关系图、LTV 估算
- 系统不对医生提"管理要求",只用超预期的输出去诱导他们自然配合
**向罗波提问**
- 这种"不条件前置、直接给价值"的产品逻辑,对于美容医疗诊所的医生群体,冷启动时的破冰能力和推广节奏应该怎么设计?
- 我们在商业宣传上,这个核心正反馈飞轮该怎么包装?
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### 议题 2GTM 路径选择
**主题**:以"个人超能助理"切入,用 B2C 极简架构包抄 B2B 护城河
**要点**
- 现在的系统就是一个"属于医生个人"的超能助理,数据完全私域化
- 没有装 IT、没有部门权限树、没有管理员审批直接扫码登录就用
- 等医生产生足够的工具依赖后,通过"授权联邦"上移:医生主动授权特定档案给科室/诊所管理层,换取企业版订阅
**向罗波提问**
- 在医疗/医美赛道,这种"先武装一线医师/医助"、再从个人工具演进成团队工具的 PLG 增长路径,你认为走得通吗?
- 诊所管理层对"数据在员工手里而不在机构手里"这件事,阻力有多大?商业话术上该怎么提前破解这个卡点?
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### 议题 3AI 可信度 — 医疗场景的差异化壁垒
**主题**:用"证据链溯源架构"解决医疗领域对 AI 的信任危机
**要点**
- 我们在底层做了严格的三级证据分层L0 原始录音文本→L1 单次报告→L2 跨次档案),防止 AI 幻觉叠加幻觉
- 医生随时可以下钻:这一句结论,具体来自哪次录音的哪段原话?
- 系统强制区分"人类说的话"和"AI 推断出来的话",并在档案里做好标注
**背景补充**:这不仅是技术架构,也是一个反向竞争壁垒——市面上大多数 AI 工具把 AI 的推断和原始事实"混为一谈",等事实和推断混在一起,档案的可信度就螺旋下降。我们的设计从根本上切断了这条路。
**向罗波提问**
- 把"可溯源性"和"防幻觉架构"作为面向医疗客户的核心卖点,杀伤力足够吗?还是太技术化了,需要翻译成更通俗的说法?
- 医疗机构在采购 AI 工具时,除了"幻觉"风险,还在意哪些合规或信任维度?
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### 议题 4MVP 形态与种子用户策略
**主题**:当前底座已跑通,下一步如何快速找到第一批种子机构
**当前已验证的技术底座**
- ✅ Web 端录音全流程录音→ASR→报告→ChatBox 追问)
- ✅ Android 壳打包完成,支持背景保活录制
- ✅ 客户档案管线(归档→全景档案生成)
- ✅ 数据私域沙箱Prosumer-First 隔离)
- ⬜ 三元知识域(多机构 SaaS 隔离,待实现)
- ⬜ ChatBox 真实 SSE 接入(待前端接入,后端已就绪)
**向罗波提问**
- 基于当前已验证的闭环拿去找第一批种子诊所做灰度MVP 应该精简打磨到什么程度?
- 是先聚焦在"录音→X光片"这一个最亮眼的功能点上,还是必须把"长期客户档案"一起讲?
- 你认为种子用户在哪个圈子里更好找:单店美容诊所、连锁医美机构、还是独立医生执业(个体医美顾问)?
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## 备忘
> 这场会议不在于汇报代码写了多少行。核心目标是:用以上四个产品设计事实为弹药,向罗波确认我们的商业叙事是否打动人,并挖掘出最适合 Deepview 走向市场的 GTM 策略。