业务和功能介绍
靖安城管工单管理系统是一套面向城市管理执法部门的工单流转与办理平台，支持PC端与手机端协同办公，实现工单从登记、提交、办理、退回、办结到统计分析的全流程管理，提升工单处理效率与透明度。
PC端功能模块
1. 首页
登录方式：通过指定URL访问，使用手机号+默认密码登录。
工作台概览：展示待办事项、工作日程、通知公告、帮助中心等内容。
日程管理：有日程安排的日期会有图标提示，点击可查看具体日程。
个人设置：支持设置常用联系人分组和快捷批办意见。
2. 工单管理
工单登记：新增工单，可选择保存草稿或直接提交办理。
待提交件：展示保存但未提交的工单，支持批量提交。
已提交件：查看已提交的工单，支持查看详情。
重复件检索：系统自动提示可能重复的工单，支持手动标记“未重复”。
退回件：展示办理过程中被退回的工单。
办结件：查看当前账号发起的已办结工单。
临期办件：展示即将到期待处理的工单，便于优先处理。
超期办件：展示已超期未处理的工单，便于督办。
过程中件：展示当前处于办理中状态的工单。
3. 工单办理
待办件：展示需要当前账号处理的工单，支持直接办理。
办结件：展示已办理完成的工单，支持撤回后重新办理。
4. 统计分析
提供各类工单办理情况的分析报表。
支持按时间段筛选查询，便于数据统计与绩效分析。
手机端功能（微信工单系统）
扫码登录：通过微信扫描二维码进入系统，账号与PC端通用。
工单办理：支持在移动端查看并办理进行中的工单，可选择办理人、填写意见并提交。
统计分析：手机端同样支持查看工单办理情况的统计报表。
个人中心：支持修改密码、查看个人账号信息。
PC端功能模块
1. 首页
登录方式：通过指定URL访问，使用手机号+默认密码登录。
工作台概览：展示待办事项、工作日程、通知公告、帮助中心等内容。
日程管理：有日程安排的日期会有图标提示，点击可查看具体日程。
个人设置：支持设置常用联系人分组和快捷批办意见。
2. 工单管理
工单登记：新增工单，可选择保存草稿或直接提交办理。
待提交件：展示保存但未提交的工单，支持批量提交。
已提交件：查看已提交的工单，支持查看详情。
重复件检索：系统自动提示可能重复的工单，支持手动标记“未重复”。
退回件：展示办理过程中被退回的工单。
办结件：查看当前账号发起的已办结工单。
临期办件：展示即将到期待处理的工单，便于优先处理。
超期办件：展示已超期未处理的工单，便于督办。
过程中件：展示当前处于办理中状态的工单。
3. 工单办理
待办件：展示需要当前账号处理的工单，支持直接办理。
办结件：展示已办理完成的工单，支持撤回后重新办理。
4. 统计分析
提供各类工单办理情况的分析报表。
支持按时间段筛选查询，便于数据统计与绩效分析。
手机端功能（微信工单系统）
扫码登录：通过微信扫描二维码进入系统，账号与PC端通用。
工单办理：支持在移动端查看并办理进行中的工单，可选择办理人、填写意见并提交。
统计分析：手机端同样支持查看工单办理情况的统计报表。
个人中心：支持修改密码、查看个人账号信息。
项目实现
我负责所有模块，包括工单管理和统计分析；实现工单从登记、提交、办理、退回、办结到统计分析的全流程管理，提升工单处理效率与透明度。支持PC端与手机端协同办公。主要难点在与工单的批量派发和批量审核，通过设置绑定批量派单主键实现批量派发，批量审核主键绑定实现批量审核
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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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