1. 立项原因
本项目旨在解决客服等高情绪劳动、高压岗位人员普遍面临的“职业倦怠、心理资源耗竭与高离职率“这一核心产品问题。
传统心理支持往往滞后且被动，无法提供即时、场景化的疏导。本平台通过构建一个集“主动情绪释放、实时压力分析与精准心理支持“于一体的系统，直接针对客服在日常工作中累积的负面情绪与长期压力提供干预，从源头降低心理风险，提升员工稳定性。
2. 行业场景与业务背景
在客户服务行业中，客服人员长期面临客户抱怨、重复性工作及绩效压力，导致情绪劳动负荷极高，人员流失成本巨大。
企业虽有EAP（员工帮助计划）等传统心理服务，但存在“触达率低、即时性差、与具体工作场景脱节“等痛点。
本项目深度结合客服工作情境，提供专属知识库与数字沙盘等工具。
其核心技术实现基于“AI大模型与智能检索技术“：
当客服输入问题时，系统通过语义向量检索与精排模型，从专业知识库中精准定位相关信息切片，进而驱动大模型生成“兼具专业性与情境相关性的安抚建议与解决方案“，实现了对客服情绪的即时、精准、专业化响应，有效补充了传统支持手段的不足。
本项目构建了一个专为高压岗位设计的全方位心理健康支持系统，旨在通过智能化工具主动干预员工心理状态。
系统由三大核心模块组成，融合前沿AI技术，提供从即时疏导到深度分析的完整服务闭环。
一、具体功能模块与描述
智能对话咨询模块
功能描述：提供7x24小时在线的AI心理伙伴服务。客服人员可随时以自然语言输入当下的情绪困扰或工作压力，系统将即时生成具有共情性、引导性的专业对话回应，实现低门槛、高私密性的即时情绪疏导。
数字心理沙盘模块
功能描述：提供一个线上虚拟沙盘，用户可通过拖拽丰富的象征性物件（如树木、房屋、人物）自由创建场景。系统并非进行简单记录，而是基于所构建的沙盘画面，结合深层心理学模型，自动生成包含情绪指标、潜意识投射解读及个性化调整建议的深度分析报告，帮助用户实现可视化的自我探索。
结构可视化心理报告模块
功能描述：自动整合对话记录与沙盘分析结果，生成一份专业、易读的私人心理档案。报告涵盖情绪波动趋势、核心压力源识别、优势心理资源评估及可操作的行动建议，为用户提供长期心理状态追踪与改善的直观依据。
二、核心技术亮点与先进性
本项目的技术架构旨在确保专业性、实时性与精准度，其核心亮点如下：
1. 极致的对话体验与高性能后端
为实现类真人般的流畅对话反馈，我们采用了高性能实时流式对话引擎。所有复杂的AI推理计算均在后台异步并行处理，确保用户按下发送键后，系统反馈会以“打字机”效果逐字平滑呈现，完全消除等待卡顿感，主服务线程始终保持轻盈，可从容应对高并发场景。
2. 精准可靠的专业知识增强
为确保AI回复的严谨性与专业性，避免“AI胡说”，我们构建了基于知识增强的智能检索系统。该系统能智能理解用户问题的多种表述方式，并从自主搭建的专业心理学案例知识库中，快速定位最相关的权威信息片段，作为AI生成回答的可靠依据，极大提升了建议的准确度和可信度。
1、具体任务：
智能对话上下文管理：
基于 Spring AI 框架的高级内存管理能力，自主设计并实现了多轮对话的上下文记忆与智能调度模块。该模块能够动态维护会话历史，确保AI助手在每一次交互中都能“记住”之前的对话内容，从而提供连贯、有深度的回应。
领域知识库的构建与增强：
负责将非结构化的客服安抚知识文档（Markdown格式）转化为可供AI高效理解的 “知识片段” 。通过集成文档解析、智能切片与关键元信息自动抽取引擎，为后续的精准检索建立了高质量、富含语义标签的向量知识库。
2、技术栈、架构亮点与难点：
核心技术栈：
后端以 Spring Boot + Spring AI 为核心框架，构建微服务；
利用 PGVector 作为向量数据库存储文档嵌入；
集成 DeepSeek 和 通义千问 大模型API；
文档处理使用 LangChain 生态的相关组件；
3、实现亮点与架构设计：
可维护的对话系统架构：
通过 Spring AI 提供的标准化接口与内存顾问模式，将复杂的对话状态管理与业务逻辑解耦。使得对话策略（如记忆长度、摘要规则）可以灵活配置，无需修改核心代码，极大地提升了系统的可维护性与可扩展性。
端到端的知识增强生成（RAG）流水线：
构建了一条从原始文档到精准答案的自动化流水线。其核心特点在于检索前端的智能查询增强与文档处理阶段的元信息富化，这两项工作共同作用，解决了大模型在专业领域常见的“知识幻觉”与“信息遗漏”问题，确保了回复的专业性和可靠性。
4、攻克的主要难点：
项目的主要挑战在于平衡检索的召回率与精确率，以及管理多轮对话的上下文长度与成本。
通过引入“多查询扩展”策略，我们有效提升了召回率；同时，通过设计基于对话摘要和关键记忆点提取的上下文窗口管理策略，在保持对话连贯性的前提下，控制与大模型交互的token消耗，实现了性能与成本的优化。
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