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实战：项目助理系统
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一句话目标
面向工程现场：感知—分析—决策—行动闭环；先规则预警，再叠加 LLM / RAG / 多模态。
建议时长
30～40 分钟。
先修
课程五、六、七。这是主路径上最接近生产级的一课。
目录要点
- 四个痛点：信息分散、滞后发现、经验难沉淀、检索低效
- 目标四动作：感知、分析、决策、行动（要的是助理，不是又一个报表）
- 四层架构：数据 / 能力 / 智能 / 应用；规则先行、智能后补
- 技术栈：DeepSeek-V3、LangChain、Qwen3-VL、Streamlit、PostgreSQL、Chroma、Pandas
- 四阶段开发：监控底座 → 智能查询 → 风险与 RAG → 多模态沉淀
- 功能地图：监控、预警、输入、交互
- 数据流转：解析入库 → 业务计算 → 智能增强 → 行动反馈
- 关键机制：自动抽取 + 人工确认，确认后才写库
- 启动六步：依赖 → .env → 初始化 → 导入 → 知识库 →
streamlit run
你会带走的文件
- 四阶段开发路线图
- 【待补】脱敏后的甘特 / 周报 / 材料表示例 +
.env.example - 【待补】根目录启动命令一页纸（口播有步骤，网站需可复制）
作业与合格线
- 作业（认知级）：用自己项目的真实痛点，填写「感知数据从哪来、哪条规则可先做预警、哪一步必须人工确认」。
- 合格：能复述「先稳、后智、再沉淀」；能说明为何不能让模型直接写库。
- 红线：预警与策略是辅助，现场处置与签字仍是人。
配套资源
- 口播稿：
口播稿/12_课程十二_项目助理系统_口播稿.md - 课件：
南浔智慧云谷项目经理助理系统_开发步骤与技术栈分享.pptx - 视频：
视频课程上线版/实战案例—项目助理智能体搭建过程视频课程（复杂智能体）.mp4（手机横屏观看）
工具版本日期
基于 2026-09 口播稿。模型名（DeepSeek-V3、Qwen3-VL）以当时可用 API 为准；完成标志是「看板能展示偏差/预警 + 助手回答可追溯到工具或条文」，不绑死某一模型分数。