游戏剧情 AI 知识库与智能问答系统产品系统

本项目面向游戏剧情资料查询与智能问答场景，解决传统关键词搜索难以理解自然语言问题、剧情资料分散、人物关系复杂以及大语言模型容易产生错误回答等问题。

系统将分散的剧情文本整理为可检索的结构化知识库，用户可以通过自然语言提问，查询人物经历、事件背景、剧情时间线和角色关系等信息。系统结合语义检索、关键词检索与大语言模型生成回答，并展示相关资料来源，帮助用户快速定位和理解剧情内容。

项目已正式上线，拥有近 200 名注册用户，具备真实的访问与 AI 问答使用记录。

1. 智能问答：支持用户通过自然语言查询游戏剧情，结合知识库检索结果生成回答，并提供相关资料引用。

2. 混合检索：结合 BGE 语义向量检索与 SQLite FTS5 全文检索，通过 RRF 融合和规则精排改善检索效果。

3. 知识库管理：支持剧情文本采集、清洗、分块、向量化、增量更新及数据校验。

4. 用户系统：实现账号管理、使用额度控制、问答记录及反馈功能。

5. 管理后台：提供模型配置、知识库管理、运行数据统计、用户管理和反馈查看等功能。

6. Web 交互：基于 Vue 3 实现响应式页面，支持流式问答输出与检索资料展示。

项目由本人主导设计与开发，完成数据采集、知识库构建、检索问答、Web 前后端及服务器部署的完整流程。

后端采用 Python + Flask，负责业务接口、用户管理、检索调度及流式响应；前端使用 Vue 3 + TypeScript 构建交互界面。

检索层采用 BGE Embedding、Chroma 向量数据库和 SQLite FTS5 全文检索，通过 RRF 融合、规则精排及上下文补全提高证据召回质量。问答层通过大语言模型 API 生成基于检索资料的回答，并提供来源引用。

知识库累计处理约 1545 万字符，生成约 7.26 万个文本分块。系统部署于 Linux 服务器，使用 Nginx、Gunicorn、systemd 管理服务，并实现缓存、日志和异常处理。