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存量房交易资金监管平台

2025-11-28 11:41:57
行业:房地产
载体:网站、小程序
技术:Spring Boot、React、MySQL、Axure RP

业务和功能介绍

通过建设存量房交易资金监管的安全平台,实现全市存量房交易资金监管,维护房地产交易秩序,规范存量房交易资金监督管理,保护交易当事人合法权益,保障存量房交易资金安全。
资金监管平台主要为买卖双方提供交易资金监管服务,从签订存量房买卖合同开始,对所有房价款进行全程监管,保障交易过程中资金安全。包括资金监管小程序系统、资金监管管理系统、交易综合服务系统等子系统构成。主要功能模块包括监管申请、资金入账管理、网签登记管理、资金划付管理及查询统计等,通过集成银联POS机和企业网银实现资金入账及分账功能,集成网签登记系统实现房产交易状态自动跟踪,根据交易结果进行监管资金和利息划付,如交易失败则自动退款。
资金监管平台在房产交易用户进行网签登记时,选择资金监管服务,根据网签信息自动业务收件,交易双方通过微信小程序完成相关资料采集并签字确认,并在包括首付款、贷款等监管资金全部入账后形成资金监管协议,便捷进行资金监管申请和设立。后续平台自动跟踪网签登记办理流程,根据房产交易结果自动进行后续业务处理,交易成功进行计息和资金划付,交易失败则自动退款。用户可随时查看交易及监管进度,并根据关键业务节点主动告知用户,实现全程线上一站式办理。

项目实现

整体架构分为资金监管申请系统、资金监管管理系统、财务系统和外部集成系统,实现线上业务流程衔接、业务和数据集成,实现全业务全流程穿透。资金监管申请系统使用微信小程序,资金监管管理系统使用SpringBoot框架,其他系统主要使用RESTful和Soa协议集成。
我负责整体项目管理,以及平台技术选型和搭建、组织需求调研和主体数据库设计、资金管理核心模块后端开发、查询统计前端开发、监管申请模块小程序开发、外部应用集成开发,部署架构设计和协助实施。
项目实施过程中主要是问题是需求不明确,通过可交互界面原型+需求文档分模块与业务部门逐项确认,形成终稿需求文档。遇到生僻字存储和PDF生成的问题,通过使用utf8mb4解决存储问题,通过加载和安装额外字库解决PDF生僻字问题。同时,代码及组件漏洞依赖sonarqube定期扫描保障系统健壮和案例。

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坚持开发者
30天前活跃
方向: 后端-Java、后端-Python、
交付率:100.00%
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一、立项背景与目标 1. 立项背景 在传统的知识库问答系统中,普遍存在以下痛点: - 流程混乱:通用ReAct Agent在处理复杂业务时,容易发生步骤跳跃或逻辑错乱,导致回答质量不稳定。 - 上下文断裂:多轮对话中,用户常使用代词(如“它多少钱?”),传统向量检索缺乏指代消解能力,导致检索失败。 - 意图混杂:闲聊式提问(如“你好”)与知识检索式提问(如“XX产品参数是多少”)被统一处理,浪费算力且影响用户体验。 - 状态丢失:用户刷新页面或稍后再访问时,对话历史无法延续,每次都是“新会话”。 2. 项目目标 - 构建一个流程可控、意图可分流、上下文可理解、状态可持久的智能知识助手。 - 实现复杂业务逻辑的结构化解耦,提升系统的可维护性与稳定性。 - 显著提升多轮对话场景下的检索命中率与回答准确率。 二、软件功能与核心模块 1.整体功能概述 本系统是一个基于LLM的智能对话式知识库问答助手,支持用户通过自然语言提问,从向量知识库中精准检索并生成回答。系统特别强化了多轮对话中的指代消解能力与流程可控性。 2.核心功能模块介绍 模块名称 功能说明 Planner(规划器) 基于LLM + 专用Prompt,硬编码业务流程。负责解析用户请求,按固定流程调度执行,防止逻辑跳跃。 语义路由器 基于LLM的分类工具,动态识别用户意图为“chat”(闲聊)或“retrieval”(知识检索),实现分支分流。 历史加载与写入模块 与Redis集成,自动追加对话历史,确保跨会话的上下文连续性。 查询重写模块 结合历史对话,将存在指代或省略的用户问题(如“它多少钱?”)改写为语义完整的独立问句。 混合检索引擎 同时执行向量语义检索与关键词检索,通过RRF算法融合排序,提升召回效果。 Executor(执行器) 根据Planner的指令,调用重写、检索、生成等环节,最终输出回答。 系统流程严格遵循:语义路由 → 历史加载 → (分支判断) → 查询改写/直接回答 → 知识库检索 → 最终生成 三、业务流程与功能路径 以下为用户与系统交互的完整功能路径描述: 场景一:用户进行知识检索(多轮对话) 场景二:用户发起闲聊 场景三:用户首次访问 / 会话恢复
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