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应用领域：教育信息化与智慧校园建设。
目标用户：校内有学术调研、研学活动需求的学生，以及需要频繁处理规章咨询的图书馆管理人员。
解决的问题：
解决了传统校园系统规章制度查询死板、检索不精准且缺乏人情味的痛点；
解决了学生在研学初期面对海量资料时，检索效率低、原始数据嵌套复杂、难以快速提炼结构化简报的痛点。

1. 智能语义路由模块：
利用大模型对用户输入的自然语言进行实时意图识别与精准分流，自动区分校园咨询与学术研学请求。
2. 图书馆规章智能答疑模块：
结合私有知识库检索，针对特定业务（如丢书赔偿、借阅规则等）提供权威、准确的智能问答，消除大模型幻觉。
3. 研学数据自动化清洗与生成模块：
调用大模型 API 并在后端运行递归遍历算法，自动解析非固定结构的复杂嵌套 JSON 数据，清洗并提取核心文本，一键导出排版优雅的《研学深度资料简报》。

任务分工：
独立负责项目的全流程开发。包括业务流拓扑图设计、结构化提示词编写、本地知识库向量对齐，以及后端 Python 自动化脚本的独立编写与边界条件调试。
技术栈与系统架构：
采用 Python 3 + YAML + JSON 技术栈。架构采用基于大模型意图识别的“双轨语义路由”机制，左轨联动私有知识库（RAG 架构）实现规章答疑；右轨对接大模型 API 并挂载 Python Skill 自动化节点。
实现亮点与难点：
难点：外部 API 返回的原始数据嵌套层级深且格式不固定，极易导致脚本崩溃。
亮点：创新性地在后端引入递归遍历数据提取算法，实现对异构 JSON 文本的自动化解析与字段归一化提取；同时对提示词实施格式强约束，保证了复杂工作流节点间数据通信的 100% 稳定性。