业务和功能介绍
一、 立项背景与目标
随着高校毕业生人数逐年增长，国家与地方政府密集出台了大量促进就业的政策文件。然而，这些信息分散在不同部门、格式多样、条文繁杂，导致学生难以快速、准确地找到与自身情况匹配的权威解答。传统的关键词搜索和信息聚合平台无法理解学生复杂的个性化问题，更难以对政策条款进行深度解读与关联分析。
本项目旨在解决这一痛点，立项目标是研发一个基于检索增强生成技术的大学生就业知识智能问答系统。系统通过构建一个精准、全面的就业知识库，并结合先进的大语言模型，为用户提供一个能够理解自然语言、提供精准、权威且具上下文关联的“一站式”智能问答服务，有效提升大学生获取就业信息的效率与体验。
二、 软件功能与核心模块介绍
本系统主要为学生用户提供智能问答服务，其核心功能模块包括：
1. 智能问答核心模块：这是系统的交互门户。用户可通过自然语言随时提出问题，系统会即时生成结构清晰、引用了权威来源的答案，并支持多轮对话追问。
2. 知识库管理模块：作为系统的大脑，该模块负责对来源广泛的就业政策、法规和指导文件进行自动化处理。其核心任务包括文档解析与提取、向量化嵌入与向量数据库管理，确保知识内容的准确性与时效性。
3. RAG检索生成引擎：这是系统的核心技术引擎。当用户提问时，它首先从知识库中精准检索出与问题最相关的若干文档片段，然后将这些片段作为增强上下文，一并提交给大语言模型，最终生成一个精准、可靠且避免了模型幻觉的答案。
随着高校毕业生人数逐年增长，国家与地方政府密集出台了大量促进就业的政策文件。然而，这些信息分散在不同部门、格式多样、条文繁杂，导致学生难以快速、准确地找到与自身情况匹配的权威解答。传统的关键词搜索和信息聚合平台无法理解学生复杂的个性化问题，更难以对政策条款进行深度解读与关联分析。
本项目旨在解决这一痛点，立项目标是研发一个基于检索增强生成技术的大学生就业知识智能问答系统。系统通过构建一个精准、全面的就业知识库，并结合先进的大语言模型，为用户提供一个能够理解自然语言、提供精准、权威且具上下文关联的“一站式”智能问答服务，有效提升大学生获取就业信息的效率与体验。
二、 软件功能与核心模块介绍
本系统主要为学生用户提供智能问答服务，其核心功能模块包括：
1. 智能问答核心模块：这是系统的交互门户。用户可通过自然语言随时提出问题，系统会即时生成结构清晰、引用了权威来源的答案，并支持多轮对话追问。
2. 知识库管理模块：作为系统的大脑，该模块负责对来源广泛的就业政策、法规和指导文件进行自动化处理。其核心任务包括文档解析与提取、向量化嵌入与向量数据库管理，确保知识内容的准确性与时效性。
3. RAG检索生成引擎：这是系统的核心技术引擎。当用户提问时，它首先从知识库中精准检索出与问题最相关的若干文档片段，然后将这些片段作为增强上下文，一并提交给大语言模型，最终生成一个精准、可靠且避免了模型幻觉的答案。
项目实现
一、 整体架构与技术栈
本项目采用分层架构设计，核心是RAG流水线，整体分为数据预处理、检索与生成、应用呈现三大层，旨在构建一个高效、可靠的智能问答系统。
· 前端交互层：
· 技术栈：Streamlit
· 设计思路：选用Streamlit快速构建以数据科学应用为核心的交互界面。它能够高效地将Python脚本转化为Web应用，简化了聊天界面、用户输入框和结果展示区的开发流程，使我们能专注于核心逻辑而非前端工程。
· 核心RAG引擎层：
· 技术栈：LangChain、OpenAI Embedding API & Chat Completion API、Chroma
· 设计思路：这是系统的大脑。我们利用LangChain作为编排框架，将整个流程管道化。首先使用OpenAI的text-embedding-3-small模型将文本转化为向量，再由Chroma向量数据库进行高效相似度检索。最后，将检索到的上下文与用户问题组合，通过OpenAI的gpt-3.5-turbo模型生成最终答案。
· 数据预处理层：
· 技术栈：Python (PyMuPDF, python-docx)、LangChain TextSplitter
· 设计思路：此模块负责将非结构化的原始文档（PDF, Word）转化为结构化、可检索的知识片段。我们开发了专用的文本提取和清洗工具，并采用递归文本分割器，确保在拆分文档时能智能地保留语句和段落的完整性。
整个数据流为用户提问 → 向量化 → 向量数据库检索 → 与大模型组合生成答案 → 前端展示。
二、 我的负责模块与量化结果
我独立负责了整个系统的数据预处理层与向量数据库的构建，并主导了检索模块的优化。
1. 知识库构建：
· 任务：将超过200份、总页数近5000页的分散政策PDF和Word文档，处理并存入向量数据库。
· 结果：成功构建了一个包含逾10万条高质量文本片段的向量知识库。经过抽样校验，关键政策条款（如补贴金额、申请条件）的提取准确率从初始的约70%提升至98%以上，确保了知识源的准确性。
2. 检索优化：
· 任务：解决原始检索结果相关性不高的问题。
· 结果：通过实验对比不同检索策略，将单一相似度检索优化为“MMR混合搜索”，在保证相关性的同时增加了结果的多样性。优化后，在由50个典型问题构成的测试集上，检索结果的Top-5相关率（即前5个结果中至少包含1个强相关片段的比例）从75%显著提升至94%。
3. 性能优化：
· 任务：解决系统首次加载时间过长的问题。
· 结果：通过系统性地应用@st.cache_resource缓存向量数据 库连接和关键模型，将系统冷启动 的加载时间从~45秒缩短至~3秒， 极大提升了用户体验。
本项目采用分层架构设计，核心是RAG流水线，整体分为数据预处理、检索与生成、应用呈现三大层，旨在构建一个高效、可靠的智能问答系统。
· 前端交互层：
· 技术栈：Streamlit
· 设计思路：选用Streamlit快速构建以数据科学应用为核心的交互界面。它能够高效地将Python脚本转化为Web应用，简化了聊天界面、用户输入框和结果展示区的开发流程，使我们能专注于核心逻辑而非前端工程。
· 核心RAG引擎层：
· 技术栈：LangChain、OpenAI Embedding API & Chat Completion API、Chroma
· 设计思路：这是系统的大脑。我们利用LangChain作为编排框架，将整个流程管道化。首先使用OpenAI的text-embedding-3-small模型将文本转化为向量，再由Chroma向量数据库进行高效相似度检索。最后，将检索到的上下文与用户问题组合，通过OpenAI的gpt-3.5-turbo模型生成最终答案。
· 数据预处理层：
· 技术栈：Python (PyMuPDF, python-docx)、LangChain TextSplitter
· 设计思路：此模块负责将非结构化的原始文档（PDF, Word）转化为结构化、可检索的知识片段。我们开发了专用的文本提取和清洗工具，并采用递归文本分割器，确保在拆分文档时能智能地保留语句和段落的完整性。
整个数据流为用户提问 → 向量化 → 向量数据库检索 → 与大模型组合生成答案 → 前端展示。
二、 我的负责模块与量化结果
我独立负责了整个系统的数据预处理层与向量数据库的构建，并主导了检索模块的优化。
1. 知识库构建：
· 任务：将超过200份、总页数近5000页的分散政策PDF和Word文档，处理并存入向量数据库。
· 结果：成功构建了一个包含逾10万条高质量文本片段的向量知识库。经过抽样校验，关键政策条款（如补贴金额、申请条件）的提取准确率从初始的约70%提升至98%以上，确保了知识源的准确性。
2. 检索优化：
· 任务：解决原始检索结果相关性不高的问题。
· 结果：通过实验对比不同检索策略，将单一相似度检索优化为“MMR混合搜索”，在保证相关性的同时增加了结果的多样性。优化后，在由50个典型问题构成的测试集上，检索结果的Top-5相关率（即前5个结果中至少包含1个强相关片段的比例）从75%显著提升至94%。
3. 性能优化：
· 任务：解决系统首次加载时间过长的问题。
· 结果：通过系统性地应用@st.cache_resource缓存向量数据 库连接和关键模型，将系统冷启动 的加载时间从~45秒缩短至~3秒， 极大提升了用户体验。
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2、软件功能、核心功能模块的介绍
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家庭协作中心： 内置共享日历与亲子任务，帮助家庭管理日程并改善沟通。
3、业务流程、功能路径描述
用户路径（以专业人士为例）：
选择训练目标（如记人名） → 进入“记忆训练场”进行联想与练习 → 系统根据算法推送复习 → 在档案中查看能力成长报告。
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打字达人
1.立项背景和目标：
背景： 在数字化时代，快速准确的键盘输入是工作、学习和沟通的一项基本技能。许多用户，特别是学生和办公人员，希望通过系统练习来提升打字速度和准确率，但市面上部分工具功能冗杂或缺乏趣味性。
目标： 开发一款界面简洁、操作便捷、兼具趣味性与激励性的网页版打字练习软件。核心目标是帮助用户从零开始，通过循序渐进的关卡挑战和实时数据反馈，有效提升英文打字能力，同时通过数据统计让进步可视化，保持用户的学习动力。
2.软件功能、核心功能模块的介绍：
核心功能模块一：闯关挑战模式。 这是软件的核心玩法，将学习路径游戏化。设计了从“初学者”到“大师”共5个难度关卡，每个关卡针对不同打字水平（如基础字母、常用单词、复杂长句等），为用户提供明确、循序渐进的进阶路径。
核心功能模块二：自由练习模式。 为用户提供一个无压力的练习环境，不受关卡限制，可随意进行打字练习，适合热身或针对性巩固。
核心功能模块三：数据统计系统。 在“我的统计”板块，实时记录并展示用户的关键绩效指标，包括总分数、历史最高打字速度、平均正确率以及已过关卡数。该系统让用户的成长轨迹一目了然，是维持长期练习兴趣的关键。
辅助功能模块： 包括“关于游戏”的介绍页面和“设置”选项，未来可扩展音效、主题切换等功能，提升软件完整度和用户体验。
3.业务流程、功能路径描述：
新用户流程： 用户访问网页后，首先看到主界面介绍和关卡概览。建议切换为英文输入法后，可点击“开始游戏”直接从第一关“初学者”开始挑战，或进入“自由练习”进行适应。
核心操作路径： 在关卡中，界面会显示需要输入的文本，用户开始打字后，系统会实时校验输入的正确性并计时。完成关卡后，系统会根据打字速度和准确率计算得分，并更新“我的统计”数据。用户可选择重复练习本关或挑战下一关卡。
数据驱动循环： 用户通过查看“我的统计”了解自身水平，从而决定下一步是巩固已过关卡还是挑战新高，形成一个“练习 -> 获得数据反馈 -> 调整目标 -> 再练习”的良性学习循环。
谷粒学苑
面向 C 端用户（学生、学习者）提供课程购买、学习、互动等服务，同时为 B 端机构（教育机构、讲师）提供课程管理、用户运营、数据统计等后台支持，实现 “机构端高效管理 + 用户端便捷学习” 的闭环。
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用户管理：学员信息维护、讲师入驻审核、角色权限分配（管理员、讲师、运营）；
订单与支付：订单状态跟踪、退款处理、支付渠道对接（微信 / 支付宝）、财务数据统计；
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数据看板：用户增长、课程转化率、营收报表等可视化数据。
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