微光知屿产品系统Vibe Coding

高校日常运营中，通知公告、规章制度、办事指南等信息分散在各部门官网和微信群，学生查找困难、答复口径不一。本项目旨在将校园文档统一汇聚，通过 AI 问答让师生用自然语言直接获取准确答案，减少重复咨询、提升信息获取效率。

项目包含三大核心模块：一是 AI 校园问答，基于 RAG 架构将 PDF、Word、Excel 文档解析向量化后入库，支持自然语言提问并从知识库中检索依据作答，近期新增视觉理解能力，可识别文档中的表格、截图和流程图；二是校园风光分享，支持多图上传、压缩、滑动浏览与评论互动；三是管理后台，支持按校区归类文档、查看解析日志、配置 AI 人设与监控用量告警。

我负责全栈开发。技术栈：小程序端（WXML/WXSS/JS）、后端 Node.js + Express、向量检索 bge-m3 + 重排 bge-reranker、大模型 DeepSeek。实现上的亮点与难点：用 pdfjs + @napi-rs/canvas 做 PDF 逐页渲染与中文 CMap 兼容，解决扫描件和图表无法解析的问题；DeepSeek 视觉模型默认思考模式导致 content 为空，通过 thinking: { type: 'disabled' } 修复；解析全程降级容错，视觉失败不影响文字入库。