业务和功能介绍
我的个人网站 AI 助手。基于自研 ReAct 引擎驱动，集成 RAG 知识库、Few-shot Prompt 工程、AI 图像生成和自动换肤。面试官打开可以直接和菲比对话。agent_003 和 Z-Agent 共享同一套 `agent.py` + `brain.py`。区别仅在于工具集：
- Z-Agent：11 个工具（代码/Excel/文件/搜索）
- agent_003：5 个工具（时间/项目统计/生图/换肤/搜索）
- Z-Agent：11 个工具（代码/Excel/文件/搜索）
- agent_003：5 个工具（时间/项目统计/生图/换肤/搜索）
项目实现
#### 3.3.2 RAG 知识库
**为什么做 RAG？** 最早把 zzm.json 全量塞 system prompt，浪费 token 且检索无针对性。
**实现方案**：
- TF-IDF 向量化 9 个文档片段（项目简介、技能列表、详细项目描述）
- 用户 query 同样向量化 → 余弦相似度找 top-3 最相关片段
- 检索结果注入 system prompt，LLM 基于真实文档回答
- 比全量注入省 ~60% token，检索更有针对性
**为什么 TF-IDF 而不是 embedding？**
- 9 个文档片段规模下，TF-IDF 和 embedding 检索效果差距不大
- 不需要下载模型，不需要 GPU，冷启动秒级
- 工程上"先跑通再优化"：如果知识库扩展到千条以上，再迁到文本 embedding浏览器 (单文件 HTML + 原生 JS)
│
├── GET / → widget.html（个人主页）
├── POST /api/chat/stream → SSE 流式 ReAct 对话
├── POST /api/guestbook → 留言板 API
└── GET /assets/gifs/* → 菲比动画素材
后端 FastAPI
├── chat_api.py → ReAct 流式端点 + 会话记忆 + 兜底降级
├── guestbook_api → JSON 文件存储留言
├── main.py → 静态文件挂载 + 路由注册
└── agent_core/ → 复用 Z-Agent 引擎
├── agent.py → ReAct 循环（同一套代码）
├── brain.py → LLM 客户端
└── tools/ → 6 个工具函
**为什么做 RAG？** 最早把 zzm.json 全量塞 system prompt，浪费 token 且检索无针对性。
**实现方案**：
- TF-IDF 向量化 9 个文档片段（项目简介、技能列表、详细项目描述）
- 用户 query 同样向量化 → 余弦相似度找 top-3 最相关片段
- 检索结果注入 system prompt，LLM 基于真实文档回答
- 比全量注入省 ~60% token，检索更有针对性
**为什么 TF-IDF 而不是 embedding？**
- 9 个文档片段规模下，TF-IDF 和 embedding 检索效果差距不大
- 不需要下载模型，不需要 GPU，冷启动秒级
- 工程上"先跑通再优化"：如果知识库扩展到千条以上，再迁到文本 embedding浏览器 (单文件 HTML + 原生 JS)
│
├── GET / → widget.html（个人主页）
├── POST /api/chat/stream → SSE 流式 ReAct 对话
├── POST /api/guestbook → 留言板 API
└── GET /assets/gifs/* → 菲比动画素材
后端 FastAPI
├── chat_api.py → ReAct 流式端点 + 会话记忆 + 兜底降级
├── guestbook_api → JSON 文件存储留言
├── main.py → 静态文件挂载 + 路由注册
└── agent_core/ → 复用 Z-Agent 引擎
├── agent.py → ReAct 循环（同一套代码）
├── brain.py → LLM 客户端
└── tools/ → 6 个工具函
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