面向高校学生事务咨询的知识库问答系统：校内制度文档切分入库，学生用自然语言提问，系统先检索最相关条款、再基于资料作答并给出引用来源；资料不足时明确说明并记录未命中问题。三层兜底（敏感词 / 检索阈值 / 接口异常降级）控制幻觉，未配置大模型密钥也能离线运行（检索模式）。

技术栈

Python、Django、jieba、RAG、大模型接口、MySQL

功能模块

• 文档切分入库：每段约 160 字符、相邻重叠 40 字符，避免条款被切断；片段带分词缓存
• 可解释检索：jieba 分词 + TF-IDF（BM25-lite）+ 字段加权，给出相关度分数
• 阈值标定：20 条相关问题命中 20/20、14 条无关问题误命中 0/14（阈值 5.5）
• 两条回答通道：检索模式（离线可用，引用条款原文）与大模型模式（基于资料生成）
• 三层兜底：敏感词固定话术 → 检索低于阈值引导换问法 → 接口异常自动降级为检索
• 引用溯源：回答附来源卡片（文档标题 / 段落 / 相关度），可逐条核对原文
• 闭环改进：未命中问题自动累计、赞踩反馈进入同一清单，补充知识库后即可命中
• 问答统计：命中率、回答方式分布、FAQ 命中排行、负面反馈明细、问答记录

运行环境

• 编程语言：Python 3.8 及以上
• Web 框架：Django 4.2
• 分词检索：jieba + 自研 TF-IDF（BM25-lite），纯 Python、可解释
• 生成（可选）：OpenAI 兼容大模型接口（配置 LLM_API_KEY 启用；未配置时用检索模式）
• 数据库：MySQL 5.7 及以上（交付默认 SQLite，免安装）
• 可视化：ECharts 5（已内置本地文件，离线可用）
• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 启动方式：双击一键脚本，或 python manage.py runserver

界面截图

文档预览

交付的任务书、开题报告与论文均为 Word 文档，下面是真实页面预览：

交付内容

• 完整源码（已跑通，含演示知识库 26 条 FAQ + 3 份制度文档与演示问答记录）
• 可复用的知识库切分 / 检索模块与提示词模板
• 毕业设计任务书（Word）
• 开题报告（Word）
• 毕业论文（Word，七章制，含检索设计与幻觉控制章节）
• 系统使用与二次开发说明（Word + md）
• 10 张系统运行截图