LLM应用项目

随着人工智能技术的快速发展，政务服务正朝着智能化、精细化方向转型。本项目基于大语言模型（LLM）构建政务智能应用，旨在提升政府机关在公众咨询、事件处理、决策辅助等方面的响应效率与服务质量。核心亮点包括：构建可视化“技能流（SkillFlow）”任务编排系统，实现复杂政务流程灵活配置；多轮对话记忆机制支持上下文理解，增强人机交互体验；结合RAG的知识增强问答系统显著提高准确率，助力打造可信赖的AI助手。项目聚焦解决传统政务系统中信息孤岛严重、服务响应慢、人工成本高等痛点。
项目包含LLM应用服务、技能流（SkillFlow）编排系统、多轮对话记忆管理、RAG知识增强检索、链式推理任务调度、智能对话接口等多个核心模块。使用者可通过图形化界面自由组合任务节点，实现政策咨询、工单分类、事件提取、辅助决策等多样化政务场景的快速适配；多轮对话记忆机制提升交互连贯性与意图识别准确率；RAG服务结合本地知识库显著增强模型问答质量；链式推理机制则强化复杂业务逻辑的处理能力，整体提升AI在政务服务中的智能化水平与实用性。

项目角色、开发周期与职责
本项目由跨部门联合团队组成，共约 10 人，包括产品负责人、算法工程师、前端与后端开发人员、测试工程师等，整体开发周期约为 5 个月。我担任后端核心开发人员，主要负责构建基于 Golang 和 Python 的 LLM 应用服务，主导技能流（SkillFlow）系统的流程编排逻辑、多轮上下文记忆管理模块、RAG知识检索服务及任务调度引擎的开发与优化，同时参与系统架构设计与性能调优。

技术栈、架构与实现亮点/难点
项目采用 Golang + Python 混合架构，其中 Golang 负责高性能服务编排、任务调度和接口层，Python 主要用于大模型推理、RAG 构建与 NLP 处理；整体基于微服务架构设计，使用 Kafka 实现异步消息通信，Redis 缓存对话状态，Elasticsearch 支持高效知识检索，结合 LangChain 提升链式推理能力。

亮点：构建可视化“技能流”任务编排系统，支持复杂政务场景灵活组合；多轮对话记忆机制增强交互连贯性；RAG 结合本地知识库显著提升问答准确率；链式推理任务调度强化模型逻辑处理能力。

难点：LLM 推理延迟与响应一致性控制；多模块协同下的状态同步与错误恢复机制设计；高并发场景下服务稳定性保障；以及如何在政务安全合规前提下实现AI能力高效集成与部署。