这是一款基于Agentic RAG架构的法律AI智能问答系统，以《个人信息保护法》及相关配套法规为知识基础，为企业法务、合规人员和普通用户提供精准的法律咨询与合规建议。

系统处理了六份完整法规文件，生成九十三个精细化文档片段，支持法条查询、案例匹配、合规建议、处罚标准查询、数据主体权利查询、跨境数据传输合规评估等八类法律问题。实现了六种意图自动识别与路由分发，简单的法条查询走LangGraph快速工具链，复杂的法律对比分析走ReAct Agent多工具编排，检索不到相关内容时自动改写查询策略，每次回答均标注法条依据与案例来源。

技术架构方面，检索系统采用Agentic RAG双路由设计配合三层控制机制：LLM判断是否需要检索、自动改写查询优化、检索结果不足时回退补充。混合检索融合了稠密向量检索（基于阿里云DashScope text-embedding-v4模型，一千零二十四维向量，Qdrant gRPC部署模式）与稀疏检索（BM25算法配合jieba中文分词），通过RRF算法六十路融合后由LLM Reranker精选前五条结果。构建了基于NetworkX的GraphRAG知识图谱，包含七类实体和四类关系支持实时扩展。ReAct Agent配备四个Function Calling工具，实现知识搜索、案例搜索、法条详情查询和跨境法规查询。系统层面实现了令牌桶并发控制结合熔断器自动恢复的API多层防护机制，语义缓存基于余弦相似度零点九二阈值配合一小时TTL，文档上传管道支持Markdown、TXT和PDF格式，智能分块采用段落级、句子级和语义连贯三种策略并自动同步BM25索引。质量保障方面使用RAGAS评估框架，项目共一百七十一个测试用例全部通过。

本人在该项目中独立完成全栈开发，包括RAG检索架构设计、混合检索策略实现、前端交互界面开发及完整测试体系搭建。