文物文化交流 / 科普平台
案例介绍
1. 管理后台（Element UI）：用户资料管理、文物推广轮播图、文物科普（类型 / 内容 / 收藏）、打卡记录、文物答题（科目、试卷、单选/多选/判断、用户答卷）、文物交流话题（话题类型、话题、评论）、系统数据分析看板
2. 用户端（uni-app）：登录 / 个人中心、文物科普浏览、分类、收藏、推荐、交流话题发帖与互动、每日打卡、在线答题与答卷记录
数据分析图表、基于 RAG 的历史文物 AI 多模态问答助手（文本 / 图 / 音 / 视）
3. RAG 智能服务：知识库检索增强生成、BM25 + 向量混合检索（RRF 融合）、查询重写、引用片段溯源、对接通义千问等大模型
4. 爬虫：从探元等平台抓取文物列表，供知识库 / 业务数据使用
整体架构：爬虫采数 → MySQL 存业务数据 → Spring Boot 提供 API → Element 管后台 / uni-app 服务用户 → Python RAG 做文物智能问答。
文物文化交流 / 科普平台
案例介绍
文物科普、文化交流、答题学习，以及基于 RAG 的多模态 AI 问答。
1. 管理后台（Element UI）：用户资料管理、文物推广轮播图、文物科普（类型 / 内容 / 收藏）、打卡记录、文物答题（科目、试卷、单选/多选/判断、用户答卷）、文物交流话题（话题类型、话题、评论）、系统数据分析看板
2. 用户端（uni-app）：登录 / 个人中心、文物科普浏览、分类、收藏、推荐、交流话题发帖与互动、每日打卡、在线答题与答卷记录
数据分析图表、基于 RAG 的历史文物 AI 多模态问答助手（文本 / 图 / 音 / 视）
3. RAG 智能服务：知识库检索增强生成、BM25 + 向量混合检索（RRF 融合）、查询重写、引用片段溯源、对接通义千问等大模型
4. 爬虫：从探元等平台抓取文物列表，供知识库 / 业务数据使用
整体架构：爬虫采数 → MySQL 存业务数据 → Spring Boot 提供 API → Element 管后台 / uni-app 服务用户 → Python RAG 做文物智能问答。
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