你是一个产品经理，基于我描述的功能写一份完整的需求文档： 一个AI的个人信息管理系统，主要功能如下： 1、这是一个利用AI功能自动整理个人的各种信息，并存储的系统 2、个人信息包括，待办、记账、信息记录、感受、出行等等方面的，包括生活中的所有事务 3、用户只需要输入内容或者上传图片，就能记录一条信息，信息的结构又AI自动实现，包括归类 4、记录的信息被分类后，可以提供给用户查看，每种类型的信息要有不同的处理方案，例如待办，可以有时间提醒功能，日程功能

<think>好的，我现在需要帮用户编写一份关于AI个人信息管理系统的需求文档，包含多个功能模块和时间提醒、日程安排等特性。首先，我需要理解用户的具体需求。用户提到系统需要支持待办事项、记账、信息记录、感受、出行等功能，同时具备AI自动整理与分类功能，以及时间提醒和日程安排。此外，用户还希望需求文档详细，可能需要参考之前提到的IRP步骤和相关引用内容。 首先，我应该回顾用户提供的引用内容。引用[1]提到IRP过程的七个步骤，包括定义职能域、业务分析、数据分析、建立基础标准、功能模型、数据模型和关联矩阵。这些步骤可以作为需求文档的结构指导。引用[2]提到使用AI工具组合，比如用DeepSeek写文案，Midjourney配图，以及用ChatGPT优化代码逻辑，这可能对系统实现部分有帮助。引用[3]提到了系统程序和源码的获取方式，但用户当前的需求是编写需求文档，所以这部分可能暂时用不上。 接下来，我需要确定需求文档的结构。通常，需求文档包括引言、系统概述、功能需求、非功能需求、系统架构、数据模型、用户界面设计、测试计划等部分。结合引用[1]的IRP步骤，可能需要先定义职能域，即系统的各个功能模块，然后进行业务分析和数据分析，建立基础标准，最后构建功能模型和数据模型。 用户提到的功能模块包括待办事项、记账、信息记录、感受、出行等，每个模块都需要详细描述。AI自动整理与分类功能是关键，需要说明如何应用机器学习或自然语言处理技术来自动分类信息。例如，待办事项可能需要智能优先级排序，记账可能需要自动分类支出类型，信息记录可能需要自动标签生成等。 时间提醒和日程安排需要集成到各个模块中，比如待办事项的截止提醒，出行模块的行程提醒等。此外，系统可能需要一个统一的日历视图来展示所有日程。 在非功能需求方面，需要考虑系统的性能、安全性、可扩展性、兼容性等。例如，系统应能快速响应用户操作，数据加密存储，支持多平台同步等。 数据模型部分需要定义各个功能模块的数据结构，比如待办事项的字段（标题、截止时间、优先级等），记账的字段（金额、类别、时间等），以及它们之间的关系。 用户界面设计应简洁直观，可能包括主仪表盘、各模块的独立页面、日历视图等。引用[2]提到使用AI工具生成文案和配图，可能在这里可以应用，比如用DeepSeek生成界面文案，用Midjourney设计图标。 在系统架构方面，可能需要分为前端、后端、AI处理模块和数据库。AI模块负责自然语言处理、分类和预测，后端处理业务逻辑，前端负责交互，数据库存储结构化和非结构化数据。 测试计划应包括功能测试、性能测试、安全测试等，确保每个模块正常工作，AI分类准确，提醒功能及时等。 最后，需要确保文档符合用户提到的格式要求，比如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，正确的中文回答，生成相关问题等。同时，引用[1]、[2]、[3]需要适当标注，比如在提到IRP步骤时引用[^1]，在提到AI工具组合时引用[^2]。 可能遇到的问题是如何将IRP步骤具体应用到需求文档的结构中，以及如何详细描述AI功能的技术实现。需要确保每个步骤都有对应的文档部分，并且AI功能部分有足够的技术细节，同时保持文档的易懂性。另外，用户可能希望需求文档能直接用于开发，因此需要足够的详细程度，包括数据字段、接口定义等。 总结下来，需求文档的大纲可能如下： 1. 引言（目的、范围、读者） 2. 系统概述（背景、目标、用户群体） 3. 功能需求（各模块详细描述，AI功能说明） 4. 非功能需求（性能、安全等） 5. 系统架构（技术架构图，模块划分） 6. 数据模型（ER图，数据字典） 7. 用户界面设计（原型图，交互说明） 8. 测试策略（测试方法，用例） 9. 实施计划（开发阶段，时间表） 10. 参考文献 在撰写过程中，需要确保每个功能模块都有清晰的业务流程和数据处理流程，符合IRP的步骤。同时，AI功能的实现需要结合引用[2]中的工具，说明如何利用现有AI技术提升系统自动化能力。</think># AI个人信息管理系统需求文档（V1.0） ## 一、引言 本系统基于IRP方法构建，通过定义职能域、建立基础标准等七个步骤实现信息资源的有效管理。系统集成AI技术实现自动化处理，采用多工具协同开发模式（如DeepSeek代码生成+ChatGPT逻辑优化）[^2]。 ## 二、系统架构 $$ \begin{cases} \text{前端} & \text{React框架+Electron跨平台} \\ \text{后端} & \text{Spring Boot微服务架构} \\ \text{AI模块} & \text{NLP+机器学习分类器} \\ \text{数据库} & \text{MySQL+Redis缓存} \end{cases} $$ ## 三、核心功能需求 ### 3.1 智能待办管理 - AI优先级动态调整算法：$ P = \frac{deadline}{2} + \frac{importance}{3} + \frac{emergency}{6} $ - 支持自然语言输入："明天下午3点前完成项目报告" ### 3.2 自动记账系统 - 消费分类模型：采用CNN+BiLSTM混合网络，准确率$\geq$92% - 账单解析公式：$ \text{金额} = \text{OCR识别结果} \times \text{正则匹配系数} $ ### 3.3 多模态信息记录 | 数据类型 | 处理方式 | AI功能 | |---------|---------|-------| | 文本 | NLP分类 | 自动打标 | | 图片 | CV解析 | 内容摘要 | | 语音 | ASR转换 | 情感分析 | ### 3.4 出行规划模块 - 智能路线优化算法：$$ \min \sum_{i=1}^{n} (t_i + c_i \cdot d_i) $$ - 实时交通预警：对接高德API+自研预测模型 ## 四、关键特性 1. **智能提醒体系**： - 动态调整提醒时间：$ T_{remind} = T_{deadline} - \alpha \cdot P $ - 跨设备同步：WebSocket长连接+消息队列 2. **知识图谱构建**： ```python def build_knowledge_graph(data): # 使用DeepSeek-NLP提取实体 entities = deepseek_extract(data) # 建立实体关系 return neo4j_loader(entities) ``` ## 五、非功能需求 - 响应时间：核心操作$\leq$500ms - 数据安全：AES-256加密+GDPR合规 - 并发能力：支持10万用户在线 ## 六、开发实施 采用敏捷开发模式，分三期迭代： 1. 基础功能框架（参考[^3]源码结构） 2. AI模块集成 3. 跨平台部署