业务和功能介绍
完成工程建材垂直领域 AI 询价 Agent 全功能上线，覆盖平台全量价格数据库，支持全品类建材多维度智能询价与多轮上下文问答，成为易择网核心功能模块。
搜索能力大幅升级：通过 LLM 语义解析与意图识别优化，平台搜索匹配准确率提升超 40%，综合召回率实现显著优化，解决了用户非标表述的检索匹配难题。
用户体验与留存提升：对话式交互与快捷筛选功能落地，将用户单次询价操作路径缩短 60%，大幅降低使用门槛，有效提升了平台用户留存率与功能使用频次。
服务稳定性达标：基于容器化的架构设计，核心接口平均响应时延控制在300ms 内，保障高并发场景下服务可用性达99.9%。
搜索能力大幅升级：通过 LLM 语义解析与意图识别优化，平台搜索匹配准确率提升超 40%，综合召回率实现显著优化，解决了用户非标表述的检索匹配难题。
用户体验与留存提升：对话式交互与快捷筛选功能落地，将用户单次询价操作路径缩短 60%，大幅降低使用门槛，有效提升了平台用户留存率与功能使用频次。
服务稳定性达标：基于容器化的架构设计，核心接口平均响应时延控制在300ms 内，保障高并发场景下服务可用性达99.9%。
项目实现
• 核心职责：项目负责人
• 项目目标：面向工程建材询价场景，基于大语言模型 （LLM） 搭建垂直领域 AIAgent，打通内部多源价格数据库，实现自然语言上下文智能问答，解决用户搜索表述非标、多维度询价门槛高的行业痛点，全面提升易择网平台搜索效率与用户体验。
• 项目技术架构：Python、FastApi、LangChain、Java、Es、Docker
核心工作
• 项目全生命周期统筹管理
• 溄到端负责该 AI Agent 项目的需求调研、产品规划、技术方案设计、跨团队研发协同、上线落地与持续迭代全流程，对齐易择网核心业务目标，落地适配工程建材行业的垂直智能问答系统。
• 技术核心架构设计与落地
• 基于 LangChain 搭建 LLM 应用开发框架，采用 Python+FastAPI 构建 AI 核心推理与服务接口，无缝对接 Java 业务后端与 Elasticsearch 多源业务数据库 （市场价、中标价、信息价）；基于 Docker 实现服务容器化部署，保障系统的高可用性、可扩展性与可维护性。
• 核心功能模块全链路落地
• 1、智能语义理解模块：基于LLM 实现用户查询语句的智能拆词、实体抽取、参数解析与搜索意图精准识别，实现非标自然语言到结构化查询条件的精准转换；
• 2、多源数据融合询价模块：落地 AI 综合询价、AI 市场价等 4 类查询模式的单选切换，支持多维度条件自然语言输入，配套时间 / 地区快捷选择功能，实现选中参数自动追加至输入框，大幅降低用户输入门槛；
• 3、对话全生命周期管理：实现新建对话重置、多轮上下文记忆、历史对话自动归档、hover触发删除、账户名固定展示等全链路交互功能，打造流畅的对话式询价体验。
• 模型与业务策略持续优化
基于用户真实交互数据与业务反馈，持续迭代优化 Prompt 工程、意图识别策略与检索匹配规则，不断提升问答准确率与询价结果匹配度。
• 项目目标：面向工程建材询价场景，基于大语言模型 （LLM） 搭建垂直领域 AIAgent，打通内部多源价格数据库，实现自然语言上下文智能问答，解决用户搜索表述非标、多维度询价门槛高的行业痛点，全面提升易择网平台搜索效率与用户体验。
• 项目技术架构：Python、FastApi、LangChain、Java、Es、Docker
核心工作
• 项目全生命周期统筹管理
• 溄到端负责该 AI Agent 项目的需求调研、产品规划、技术方案设计、跨团队研发协同、上线落地与持续迭代全流程，对齐易择网核心业务目标，落地适配工程建材行业的垂直智能问答系统。
• 技术核心架构设计与落地
• 基于 LangChain 搭建 LLM 应用开发框架，采用 Python+FastAPI 构建 AI 核心推理与服务接口，无缝对接 Java 业务后端与 Elasticsearch 多源业务数据库 （市场价、中标价、信息价）；基于 Docker 实现服务容器化部署，保障系统的高可用性、可扩展性与可维护性。
• 核心功能模块全链路落地
• 1、智能语义理解模块：基于LLM 实现用户查询语句的智能拆词、实体抽取、参数解析与搜索意图精准识别，实现非标自然语言到结构化查询条件的精准转换；
• 2、多源数据融合询价模块：落地 AI 综合询价、AI 市场价等 4 类查询模式的单选切换，支持多维度条件自然语言输入，配套时间 / 地区快捷选择功能，实现选中参数自动追加至输入框，大幅降低用户输入门槛；
• 3、对话全生命周期管理：实现新建对话重置、多轮上下文记忆、历史对话自动归档、hover触发删除、账户名固定展示等全链路交互功能，打造流畅的对话式询价体验。
• 模型与业务策略持续优化
基于用户真实交互数据与业务反馈，持续迭代优化 Prompt 工程、意图识别策略与检索匹配规则，不断提升问答准确率与询价结果匹配度。
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