早期中国研究助手

传统数据库需要精确关键词匹配，错过概念相关术语。直接使用大语言模型面临实际限制：

• •Token限制：ChatGPT只能处理8K-32K tokens，对于全面汉代分析远远不够
• •注意力缺陷：无法聚焦特定历史背景，产生泛泛而谈的回答
• •输出不一致：同样问题产生不同答案，违背学术可重现性标准

ECRA采用复杂的多层AI架构，结合多项先进技术：

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  代理式AI预处理（CrewAI）专门的AI代理协同工作，在LLM处理之前从经过认证的中国古典文献（《史记》、《汉书》、《后汉书》）中提取并验证相关历史数据
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  检索增强生成（RAG）将提取的历史数据与生成式AI结合，确保回答来自已验证的来源，提供比直接LLM查询更深入的见解
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  多轮对话上下文维护对话历史，支持跨多轮对话的深度、上下文化研究探索
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  多智能体协作架构不同的专业智能体协同工作——一个负责文献检索，另一个负责历史背景分析，其他负责交叉引用来源——产出全面的、研究级的答案

我们相信这种集成方法经过精心调优后，将达到远超通用LLM的研究级准确性，同时保持学术可重现性和来源可追溯性。