我的项目

基于 FastAPI + LangGraph + ChromaDB 构建的六层法律 AI 架构，涵盖普法问答、合同审查、模拟庭审三类核心业务。

• 多智能体协同编排 利用 LangGraph 设计并实现三套独立状态机图。包括基于 ReAct 模式的问答图、包含 10 个业务节点的庭审串行图，以及基于 Supervisor 模式的质检回路图，支持最大 2 次自动重写与人工干预机制。
• 四阶 RAG 检索管线 独立设计「Query 改写 → 向量召回 → Cross-Encoder 重排 → 字符级去重」的四阶检索链路。通过 SequenceMatcher 实现 0.96 阈值去重，实测全链路耗时约 4082ms。针对法律术语同义词多的痛点，通过隔离合同库与法条库减少语义污染。
• 混合记忆与性能优化 构建「短期滑动窗口 + LLM 摘要压缩 + ChromaDB 语义记忆」三层混合记忆架构，实测将长对话 Token 理论压缩率提升至 ~88%。自主研发 8 维性能埋点体系，实时监控首字响应时间、RAG 各阶段耗时及 Token 吞吐量。
• 工程化落地 采用工厂+策略模式封装 14 类专业法律计算器；利用 Celery + Redis 实现长耗时任务（如合同审查）的异步处理；前端基于 SSE 协议实现流式推理过程透传（含 DeepSeek-R1 推理边界切割）。