业务和功能介绍
1. 立项背景和目标
背景：汽车销售获客成本高、渠道分散，传统模式难以快速触达潜在用户。
目标：搭建二级分销汽车系统，通过佣金激励拓展销售渠道，提升销量与市场覆盖。
2. 软件功能、核心功能模块
核心功能：用户注册与分销层级管理、汽车商品展示与下单、佣金计算与结算、订单管理、数据统计。
后端采用C#开发，保障系统稳定与数据安全。
3. 业务流程、功能路径描述
用户注册成为分销商→分享汽车商品链接→下级用户通过链接购车→系统自动核算两级佣金→分销商可查看佣金明细并申请提现，后台同步管理订单与分销数据。
背景：汽车销售获客成本高、渠道分散，传统模式难以快速触达潜在用户。
目标：搭建二级分销汽车系统，通过佣金激励拓展销售渠道，提升销量与市场覆盖。
2. 软件功能、核心功能模块
核心功能：用户注册与分销层级管理、汽车商品展示与下单、佣金计算与结算、订单管理、数据统计。
后端采用C#开发，保障系统稳定与数据安全。
3. 业务流程、功能路径描述
用户注册成为分销商→分享汽车商品链接→下级用户通过链接购车→系统自动核算两级佣金→分销商可查看佣金明细并申请提现，后台同步管理订单与分销数据。
项目实现
1. 整体架构和设计思路，不同模块使用的技术栈
采用前后端分离架构，后端使用C# + .NET Core框架，基于三层架构实现业务逻辑与数据访问分离；数据库选用MySQL存储用户、分销、订单及佣金数据，Redis缓存高频访问数据提升响应速度；前端使用Vue.js构建交互界面，通过RESTful API与后端通信。
2. “我”的负责模块和结果（尽可能量化）
负责后端分销层级管理、佣金计算模块开发：实现二级分销关系绑定与佣金自动核算，支持按订单金额比例分配两级佣金；完成后系统可支撑1000+分销商同时操作，佣金结算准确率达100%，订单处理耗时缩短30%。
3. “我”遇到的难点、坑，和解决方案
- 难点：并发下单时佣金计算重复、数据不一致。
- 坑：未加事务控制导致多线程下佣金重复计算。
- 解决方案：引入数据库事务与分布式锁，确保同一订单仅触发一次佣金计算；通过Redis锁防止并发冲突，保障数据一致性。
采用前后端分离架构，后端使用C# + .NET Core框架，基于三层架构实现业务逻辑与数据访问分离；数据库选用MySQL存储用户、分销、订单及佣金数据，Redis缓存高频访问数据提升响应速度；前端使用Vue.js构建交互界面，通过RESTful API与后端通信。
2. “我”的负责模块和结果（尽可能量化）
负责后端分销层级管理、佣金计算模块开发：实现二级分销关系绑定与佣金自动核算，支持按订单金额比例分配两级佣金；完成后系统可支撑1000+分销商同时操作，佣金结算准确率达100%，订单处理耗时缩短30%。
3. “我”遇到的难点、坑，和解决方案
- 难点：并发下单时佣金计算重复、数据不一致。
- 坑：未加事务控制导致多线程下佣金重复计算。
- 解决方案：引入数据库事务与分布式锁，确保同一订单仅触发一次佣金计算；通过Redis锁防止并发冲突，保障数据一致性。
示例图片视频
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RAG Agent
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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