Parastore

Parastore 是一款开源的零售仿真平台，利用大语言模型驱动的合成消费者在3D虚拟商店中浏览货架并做出购买决策。每个消费者遵循12种行为模式之一，具有语法约束的动作、随机化上下文（情绪、预算、同伴）以及基于路径所见触发的冲动购买逻辑。该平台已通过真实POS数据验证，Spearman相关系数达到0.955。技术栈为Python/FastAPI + React/Three.js，支持任何LLM后端。

核心功能

Parastore 的核心在于模拟真实购物场景。它通过LLM生成具有不同性格和偏好的虚拟消费者，这些消费者会在3D商店中自由移动，观察商品，并根据内置的行为逻辑做出购买决策。系统支持12种行为模式，如价格敏感型、品牌忠诚型、冲动型等，每种模式都有独特的决策规则。此外，消费者的情绪、预算和同伴等上下文因素会随机变化，影响其行为。

主要特性

• 高保真模拟：基于真实POS数据验证，Spearman相关系数0.955，确保仿真结果与真实购物行为高度一致。
• 多样化消费者行为：12种行为模式覆盖主流消费类型，结合随机上下文，生成丰富多样的购物场景。
• 冲动购买逻辑：消费者在浏览路径中看到特定商品时，可能触发冲动购买，模拟真实购物中的非计划性消费。
• 开源与可扩展：采用MIT许可证，技术栈为Python/FastAPI + React/Three.js，支持任意LLM后端，方便二次开发和定制。
• 3D可视化：基于Three.js构建的3D虚拟商店，提供直观的购物环境展示，便于观察消费者行为。

适用场景

Parastore 适用于零售研究、营销策略测试和AI行为模拟。零售商和研究人员可以利用它测试货架布局、促销策略和定价对消费者行为的影响，而无需进行昂贵的实地实验。同时，它也是AI和游戏开发领域探索虚拟角色行为的绝佳工具。