1、脑机接口(BCI)领域专业内容门槛高,普通用户检索科普信息时常遇到来源混杂、术语难懂、甚至医疗夸大宣传的问题。
2、本项目旨在基于大模型 RAG 能力,用 20+ 篇领域原创文章构建可信知识库,为非专业用户提供来源可溯、术语通俗、边界清晰的前沿问答入口,同时通过提示词硬约束规避医疗合规风险,探索垂直领域智能体的合规落地范式。
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语言技术
Java、Python、Apache系统类型
Web行业分类
人工智能参考价格
10000开源地址
https://github.com/amumummy/coze-bci-agent授权协议
MIT许可
1、脑机接口(BCI)领域专业内容门槛高,普通用户检索科普信息时常遇到来源混杂、术语难懂、甚至医疗夸大宣传的问题。
2、本项目旨在基于大模型 RAG 能力,用 20+ 篇领域原创文章构建可信知识库,为非专业用户提供来源可溯、术语通俗、边界清晰的前沿问答入口,同时通过提示词硬约束规避医疗合规风险,探索垂直领域智能体的合规落地范式。
1. 知识库问答:围绕 BCI 技术原理、侵入式/非侵入式路线差异、医疗康复应用、行业最新进展等话题,基于专属知识库检索回答;
2. 来源标注:每条回答末尾标注所引用的知识库文章标题,可溯源;
3. 联网兜底:知识库未覆盖时自动联网搜索补充,标注「来自网络最新信息」;
4. 明确拒答:知识库与联网均无法确认时,明确回复「暂无可靠信息」,禁止编造;
5. 合规边界:不做诊疗建议/用药指导/疗效承诺,未获批技术强制标注「处于临床研究阶段」;
6. 开箱即用:开场白说明能力范围,3 个预置问题降低使用门槛。
基于扣子(Coze)智能体编排实现:豆包 2.0 pro 模型(关闭深度思考,避免推理链泄漏到正文)+ 四段式系统提示词(角色/工作方式/回答风格/边界)+ 扣子知识库(20+ 篇领域文章自动分段 112 切片,语义索引,RAG 检索增强)+ 联网搜索兜底,发布至 Coze 商店公开渠道与 API 渠道。完整配置与文档已开源。





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