严谨学术研究的伦理AI
专为历史研究设计的先进RAG和代理式AI架构
超越传统数据库和简单AI查询
语义搜索
基于向量的检索系统，使用语义理解而非关键词匹配来搜索历史文献。每个搜索查询都被转换为嵌入向量，并与我们向量化的古典文本语料库（汉书、史记等）进行匹配，返回语义上最相关的段落，并附带来源引用和置信度分数。
传统关键词搜索的局限：
- •需要精确关键词匹配，遗漏概念相关但用词不同的内容
- •无法理解古典中文文献中的语义含义
- •例如：搜索'皇帝改革'会遗漏语义相近的'天子变法'
智能研究（RAG + 多智能体LLMs）
由先进AI驱动的多智能体对话式研究平台，能够在多轮对话中保持上下文。与简单搜索不同，该系统使用专门的AI智能体协作分析您的问题，检索相关历史资料，交叉引用多个文本，并生成带有详细引用的综合性答案。非常适合深入的历史研究和复杂的研究问题。
为何直接使用LLM无法满足历史研究需求：
- •Token限制：ChatGPT的token容量有限，无法全面分析汉代史料
- •注意力缺陷：无法聚焦特定历史语境，产生泛泛回答
- •幻觉风险：可能在没有来源验证的情况下编造历史事实
- •训练数据不透明：无法区分可靠史料和不可靠网络内容
- •输出不一致：相同问题产生不同答案，违反学术可重复性
AI Key Fact Extraction Workflow
1
🤖
代理式AI预处理
专门的AI代理（CrewAI）协同工作，从经过认证的中国古典文献（《史记》、《汉书》、《后汉书》）中提取相关历史数据
CrewAI • Schema-driven Extraction • Protobuf
2
📊
精选数据投喂
将庞大的文本语料库转化为符合token限制的精选数据集，最大化LLM性能同时保持学术严谨性
Token Optimization • Context Windowing • Data Curation
3
🔍
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
Qdrant Vector DB • Semantic Search • RAG Pipeline
4
⚙️
Agentic研究方法论
多轮对话保持对话上下文，支持深度研究探索。多智能体架构使专业智能体协同工作，处理不同研究任务
Multi-Turn Context • Collaborative Agents • Conversational AI
🛠️Advanced Digital Tools
代理式AI（CrewAI）
多代理协作处理复杂历史研究任务
向量搜索与RAG
跨认证历史语料库的语义相似性搜索
知识图谱
基于Neo4j图数据库的关系网络分析
多数据库架构
PostgreSQL、Neo4j、Qdrant、MongoDB实现全面数据管理
📊Research Applications
社交网络分析
图算法揭示汉代朝廷政治中的政治联盟、家族关系和权力动态
实时假设验证
学生可即时跨来源检查证据，而非数周的人工研究
跨来源验证
跨《史记》、《汉书》、《后汉书》的自动一致性验证
地理空间可视化
交互式地图可视化历史行军、战役和行政边界，并展示时间维度
Concrete Extraction & Analysis Examples
👤
人物实体提取
从古典中文文献中提取传记信息
刘邦，字季，沛县丰邑中阳里人 → 人物：刘邦，字：季，籍贯：沛县
项羽者，下相人也，字籍 → 人物：项羽，字：籍，籍贯：下相
萧何为沛主吏掾 → 人物：萧何，职位：主吏掾，地点：沛
🔗
关系分析
从历史文献中识别政治和家族关系
刘邦为汉王，韩信为大将军 → 政治关系：君臣关系
项羽杀义帝 → 政治关系：敌对关系
吕后，高祖皇后也 → 家族关系：夫妻关系
📅
事件时间线重构
关键历史事件的时间顺序排列
秦二世元年九月，陈胜起义 → 事件：陈胜起义，时间：前209年
汉元年十月，沛公至霸上 → 事件：刘邦入关，时间：前206年
垓下之战，项羽自刎 → 事件：项羽败亡，时间：前202年
🗺️
地理信息提取
绘制历史地点和行军路线
从沛县起兵，经砀山，至丰邑 → 路线：沛→砀→丰
楚汉相争于荥阳、成皋 → 战场：荥阳-成皋战区
建都长安，设未央宫 → 都城：长安，宫殿：未央宫