智能体应用开发产品系统

当前教育培训行业中，用户咨询课程、预约报名流程繁琐，人工引导耗时久且易遗漏用户关键信息；同时，学员及工作人员需频繁查阅课程资料、政策文件等PDF文档，人工检索效率低、答疑准确性参差不齐。为解决上述痛点，提升服务效率与用户体验，特立项开发此智能体项目，实现用户信息搜集、课程预约自动化及PDF知识检索答疑智能化，适配教育培训行业的咨询、报名、答疑全场景业务需求，降低人工运营成本，优化服务响应速度。

项目包含两大核心功能模块，分别为智能预约服务模块与PDF知识检索答疑模块。智能预约服务模块支持与用户自然对话交互，通过循序渐进的引导逻辑，逐步搜集用户姓名、联系方式、意向课程类型、可用上课时间、学习需求等关键信息，搜集过程中可应对用户疑问、补充说明，信息核验完整后自动匹配对应课程资源，生成预约订单并同步至后台管理系统，同时向用户推送预约成功通知及课程相关提醒。PDF知识检索答疑模块支持用户批量或单个导入PDF文档，系统自动解析文档内容、提取核心知识点并构建向量知识库，用户可通过自然语言提问，智能体快速检索知识库中相关内容，生成精准、易懂的答疑回复，支持上下文关联对话，可针对PDF中的具体条款、知识点展开深入问答，保留对话历史便于回溯。此外，整体功能支持对话记录保存、预约订单管理、知识库更新维护等辅助功能，保障业务顺畅开展。

我主要负责核心功能模块的开发与落地，包括智能对话引导逻辑设计、用户信息搜集流程开发、PDF解析与向量知识库构建、知识检索匹配算法优化，同时参与前端对话界面与后端服务的联调测试。技术栈方面，前端采用Vue3+Element Plus构建交互界面，后端基于Spring Boot+Python Flask开发服务，对话模块集成ChatGLM大模型，通过Prompt Engineering优化引导话术；PDF解析使用PyPDF2与pdfplumber提取文本，结合LangChain框架构建向量知识库，采用FAISS实现高效知识检索，整体基于微服务架构实现模块解耦，保障系统稳定性与可扩展性。实现亮点在于通过多轮对话上下文管理，精准引导用户完成信息填写，避免冗余提问；知识检索采用“文本解析-向量建模-精准匹配”全流程自动化，支持模糊查询与上下文关联答疑，提升回复准确性。难点在于平衡对话引导的灵活性与信息搜集的完整性，通过优化话术逻辑与分支判断解决；同时攻克PDF中复杂格式（表格、图片内嵌文字）解析难题，通过多工具融合提升文本提取精度，确保知识库内容完整性。