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

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:

  1. AI 处理层:基于 Ollama DeepSeek 和 Dify RAG 提供智能问答能力。
  2. 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。
  3. 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

五、实施步骤

1. AI 模型训练和部署
  • 数据准备:收集高考政策、院校数据、招生简章等资料,构建知识库。
  • Dify RAG 训练:增强模型的知识检索能力,使其能回答高考相关问题。
  • 模型微调:基于 Ollama DeepSeek 进行特定领域优化,提高问答准确度。
  • API 部署:将训练好的模型封装为 API,供前端调用。
2. 选择并部署 3D 数字人
  • 从 GitHub 选择合适的开源项目,如 Avatar SDK、DeepFaceLive 等。
  • 集成 TTS 语音合成,使 AI 回复的文本能被 3D 数字人朗读。
  • 优化表情和动画匹配,提升交互体验。
3. 搭建 Fay 前端
  • Fay 作为 UI 层,负责:

    • 用户输入(文本/语音)
    • 调用 AI API
    • 显示 AI 生成的回答
    • 传递数据给 3D 数字人
4. 系统优化
  • 性能优化:通过缓存、数据库索引等技术提高响应速度。
  • 交互优化:调整 UI/UX 使其更直观易用。

六、预期成果

  1. 智能高考咨询助手

    • 可回答高考相关问题,并提供个性化志愿填报建议。
  2. 3D 数字人交互

    • 提供拟人化的 AI 交互体验,使咨询更生动有趣。
  3. 模块化架构

    • Fay 作为中间件,AI 和 3D 数字人解耦,易于扩展和维护。

七、未来扩展方向

  1. 多模态交互

    • 增加手势、表情识别,提高数字人的交互性。
  2. AI 学习能力

    • 让 AI 根据用户反馈优化回答,提高问答质量。
  3. 更多数据源

    • 引入更丰富的高考信息,如实时招生公告、学长学姐经验分享等。
相关推荐
Asthenia04121 小时前
RBAC模块分析:菜单-权限/角色-权限/用户-角色
后端
算AI1 小时前
人工智能+牙科:临床应用中的几个问题
人工智能·算法
JavaEdge在掘金1 小时前
ssl.SSLCertVerificationError报错解决方案
python
LaoZhangAI1 小时前
Claude MCP模型上下文协议详解:AI与外部世界交互的革命性突破【2025最新指南】
前端
LaoZhangAI1 小时前
2025最全Cursor MCP实用指南:15个高效工具彻底提升AI编程体验【实战攻略】
前端
uhakadotcom1 小时前
MQTT入门:轻量级物联网通信协议
后端·面试·github
Kagerou1 小时前
vue3基础知识(结合TypeScript)
前端
市民中心的蟋蟀2 小时前
第五章 使用Context和订阅来共享组件状态
前端·javascript·react.js
我不会编程5552 小时前
Python Cookbook-5.1 对字典排序
开发语言·数据结构·python
逆袭的小黄鸭2 小时前
JavaScript 闭包:强大特性背后的概念、应用与内存考量
前端·javascript·面试