本项目面向高速公路服务区经营管理场景，重点解决制度资料分散、经营数据跨系统、服务区名称不统一、人工统计效率低、数据更新不及时以及分析结论缺少证据等问题。传统工作中，管理人员需要在多个业务系统、报表和制度文件之间反复检索、核对，难以快速掌握油站、充电、商业零售等业态的经营情况，也容易出现服务区识别错误、统计口径不一致和跨区域数据混淆。项目通过建设服务区智能问答与经营问数智能体，让用户使用自然语言即可查询制度规范、经营指标、趋势排名和异常原因，并通过权限控制、数据质量校验和结果证据链保障回答真实、准确、可追溯。
项目包括场区标准规范智能问答和场区经营智能问数两类核心能力。智能问答支持制度文件、岗位职责、应急处置流程和运营规范的语义检索与依据引用；智能问数支持按服务区、公司、日期和业务业态查询收入、订单、销量、充电量等指标，并生成趋势、排名、同比环比、占比分析、图表和经营报告。系统建立统一服务区主数据和名称别名映射，可识别用户输入的简称、历史名称及同名服务区，防止不同服务区之间答串。数据侧覆盖油站、充电、ERP及商业零售等主要业态，具备数据新鲜度监控、自动同步发布、业务口径校验、异常阻断和结果溯源能力；当数据不完整或无法核验时，系统不会编造结论，而是明确反馈缺失原因。
我主要负责需求梳理、总体架构设计、智能体开发、数据治理、生产部署和全链路测试。项目采用前后端分离和分层解耦架构，通过 Nginx 统一入口、企业身份认证、WebSocket 流式交互及独立运行空间，实现账号统一而会话、数据和运行资源相互隔离。智能体后端以 Python、FastAPI 和 HBJTBOT 为核心，经营问数采用结构化意图识别、语义模型、受控 SQL 生成、结果契约校验和图表协议；数据侧结合 MySQL、Doris、Hive 和 Redis，构建多业态同步、质量检查及 T-1 自动发布链路。项目重点攻克了服务区名称映射、跨系统指标口径统一、会话持久化、网关鉴权、数据真实性和语义路由冲突等问题，并通过自动化回归、失败归因、发布门禁、版本冻结
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