# 基于麒麟操作系统的智能助手项目文档 ## 1. 项目概述 本项目是基于银河麒麟操作系统开发的智能助手系统,利用麒麟AI SDK实现多种智能功能。项目包含三个可选方向:系统智能问答助手、系统智能运维助手和多功能AI交互助手。本团队选择实现"系统智能问答助手"方向,旨在为用户提供高效的银河麒麟系统相关问题解答服务。 ## 2. 系统架构 ### 2.1 整体架构 ``` 用户界面层 → 应用逻辑层 → AI服务层 → 数据处理层 → 数据存储层 ``` ### 2.2 技术栈 - 操作系统:银河麒麟操作系统 - 开发框架:麒麟AI SDK - 向量数据库:Milvus/FAISS - 前端框架:Qt/QML - 后端语言:Python/C++ ## 3. 功能模块设计 ### 3.1 文档数据处理模块 1. **文档格式转换** - 支持PDF、Markdown、Word等格式转换为纯文本 - 使用Apache Tika进行文档解析 2. **文本清洗** - 去除特殊字符、非文本元素 - 标准化文本编码(UTF-8) - 处理换行符和多余空格 3. **结构化处理** - 标题提取算法 - 目录树构建 - 关键段落标记 ### 3.2 RAG核心功能模块 1. **向量数据库构建** - 使用麒麟AI SDK的嵌入模型生成文档向量 - 向量索引构建与优化 2. **检索模块** - 相似度计算(余弦相似度) - 混合检索策略(关键词+语义) - 结果排序算法 3. **生成模块** - 提示工程优化 - 回答生成与后处理 - 参考来源标注 ### 3.3 用户交互模块 1. **图形界面** - 问题输入框 - 回答展示区 - 参考文档显示 2. **多模态交互** - 语音输入(ASR) - 语音输出(TTS) - 交互历史记录 ## 4. 实现方案 ### 4.1 数据处理流程 1. 文档收集与分类 2. 格式转换与清洗 3. 分块与向量化 4. 索引构建 ### 4.2 RAG工作流程 1. 用户问题向量化 2. 向量相似度检索 3. 上下文构建 4. 生成回答 5. 结果呈现 ### 4.3 性能优化 1. 检索加速技术 2. 缓存机制 3. 异步处理 ## 5. 测试方案 ### 5.1 功能测试 1. 文档处理正确性测试 2. 检索相关性测试 3. 回答质量评估 ### 5.2 性能测试 1. 响应时间测试 2. 并发能力测试 3. 资源占用测试 ### 5.3 用户体验测试 1. 界面易用性评估 2. 多模态交互测试 3. 用户满意度调查 ## 6. 部署方案 ### 6.1 环境要求 - 银河麒麟操作系统V10+ - Python 3.8+ - 麒麟AI SDK 2.0+ ### 6.2 部署步骤 1. 安装依赖环境 2. 配置向量数据库 3. 导入知识库文档 4. 启动服务进程 5. 运行客户端程序 ## 7. 项目进度计划 | 阶段 | 时间 | 交付物 | |------|------|--------| | 需求分析 | 第1周 | 需求文档 | | 系统设计 | 第2周 | 设计文档 | | 核心功能开发 | 第3-5周 | 核心模块代码 | | 用户界面开发 | 第6周 | UI原型 | | 集成测试 | 第7周 | 测试报告 | | 优化调整 | 第8周 | 最终版本 | ## 8. 预期成果 1. 完整的智能问答助手系统 2. 银河麒麟系统知识库 3. 技术文档和使用手册 4. 演示视频和展示材料 ## 9. 创新点 1. 针对银河麒麟系统的专业优化 2. 混合检索策略提高准确率 3. 多模态交互体验 4. 回答可操作性强 ## 10. 团队分工 - 项目经理:整体协调 - 算法工程师:RAG核心算法 - 后端开发:服务端实现 - 前端开发:用户界面 - 测试工程师:质量保证 ## 附录 1. 麒麟AI SDK API参考 2. 银河麒麟系统文档集 3. 相关技术文献 --- *文档版本:1.0* *最后更新日期:2023年11月15日* *项目团队:XXX团队*

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