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news 2025/6/30 20:21:59

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基于 Ollama DeepSeek、Dify RAG 和 Fay 框架的高考咨询 AI 交互系统

一、项目概述

本项目旨在构建一个智能化的高考咨询助手，结合 AI 大模型、知识增强（RAG）和 3D 数字人交互，为用户提供智能高考问答、志愿填报建议、政策解读等功能。系统的核心架构如下：

AI 处理层：基于 Ollama DeepSeek 和 Dify RAG 提供智能问答能力。
前端交互层：Fay 作为中间件，负责用户界面、数据传输、交互逻辑等。
3D 数字人：从 GitHub 选择开源项目部署，提供可视化的数字人形象，并进行语音合成和表情联动。

二、系统架构

整体架构可分为以下几个部分：

1. AI 处理层

Ollama DeepSeek 大模型
- 负责高考问答、文本处理、推荐生成等任务。
- 结合 Dify 训练微调，使模型更适应高考咨询领域。
Dify RAG（检索增强生成）
- 通过知识库增强 AI 的回答能力，提高高考政策、招生信息、历年数据的准确性。
- 可定期更新数据，确保最新的政策、招生简章等信息。
后端 API（Spring Boot / FastAPI）
- 统一封装 AI 服务，提供 API 供前端调用。
- 处理用户会话管理、日志记录、缓存优化等功能。
- (这部分应该用不到)

2. Fay 交互层

Fay 框架（作为中间件）
- Fay 不直接提供 3D 数字人功能，而是作为前端界面，连接 AI 和数字人。
- Fay 处理：
  - 用户输入（文本/语音）
  - 调用后端 AI API 获取回答
  - 将 AI 回复内容传递给数字人
- Fay 作为界面管理工具，可以负责用户交互（输入框、语音按钮等）。

3. 3D 数字人

开源数字人项目（GitHub 选择）
- 3D 数字人用于展示 AI 生成的回答。
- 结合语音合成（TTS），实现 AI 语音播报。
- 结合表情动画，实现自然的交互体验。
- 可能的开源选项：
  - Avatar SDK（开源 3D 角色）
  - DeepFaceLive（实现面部表情跟随）
  - VITS / Edge TTS（实现语音合成）
3D 数字人交互逻辑
1. Fay 接收到 AI 返回的文本后，将其传递给 3D 数字人模块。
2. 3D 数字人使用 TTS 生成语音，同时匹配表情和口型动画。
3. 用户可通过 Fay 界面继续输入新问题，形成自然的问答互动。

三、核心功能

1. 高考智能问答

招生政策：根据最新的政策文件，提供准确的招生信息。
院校介绍：包括学校概况、专业设置、历年分数线等。
志愿填报建议：基于用户成绩、兴趣、地域偏好，智能推荐学校。
高考常见问题：解答考生和家长关注的问题，如录取规则、调剂政策等。

2. 智能推荐

用户输入个人成绩、兴趣、目标地区后，AI 分析并给出志愿填报建议。
结合 Dify RAG，匹配最相关的学校和专业信息。

3. 3D 互动

3D 数字人用语音和动画增强交互体验。
Fay 作为 UI 交互层，让用户可选择文字或语音输入。

4. 知识库管理

允许手动或定期更新高考相关数据，确保信息实时准确。

四、技术选型(大多数技术不需要掌握,因为直接拉的github项目,但写项目书要用到(ai辅组))

组件	技术/工具
大模型	Ollama DeepSeek
知识增强	Dify RAG
前端 UI	Fay（作为中间件）
3D 数字人	GitHub 开源项目（待选，如 Avatar SDK、DeepFaceLive）
语音合成	VITS / Edge TTS
后端 API	Spring Boot / FastAPI
数据存储	PostgreSQL / MongoDB
实时通讯	WebSocket / gRPC