RAG assistant

命理问答八字 RAG 助手

命理问答是一个基于本地 RAG 语料的八字问答项目，用整理过的命理知识库提供对话式回答。

What it is / 项目是什么

A Bazi Q&A assistant built around a local RAG knowledge base, designed for conversational answers from curated astrology and Bazi material.

基于本地 RAG 语料的八字问答师傅，用整理过的命理材料回答问题，适合做命理知识查询和对话式探索。

How it works / 实现原理

后台维护一份整理过的命理语料：基础概念、十神、神煞、用神取法、流派对比等。用户提问时，先做向量检索召回相关段落，再让 LLM 在召回内容的基础上组织答案。模型被约束尽量引用语料里的说法，而不是凭训练数据自由发挥；遇到语料里没有覆盖的问题，它会承认不知道，而不是编造。

Who it is for / 适合谁

想用问答方式查询八字、命理概念和相关语料的用户。

Typical use cases / 常见使用场景

快速查询某个命理术语的传统解释
对照不同流派对同一概念的说法
把命理知识当作文化研究素材进行探索性对话

Key features / 主要功能

围绕本地命理语料进行检索增强问答
用对话方式解释八字和命理相关问题
适合做主题知识库、RAG 问答和内容检索实验

Design notes / 设计取舍

命理领域常被误用为"算命预测"。命理问答的定位是知识查询和对话式学习，不是占卜服务：它不接收八字预测吉凶，也不输出"会发生什么"的判断。这条边界写在系统提示词里，模型遇到预测类问题会建议用户去咨询线下从业者，而不是自己装作师傅。

Technology stack / 技术栈

Each layer below was chosen for what it lets the project avoid as much as what it enables. Together they shape the latency, the build pipeline, and how quickly new ideas can be tried in production.

下面这些选择，更多是为了排除某些复杂度，而不只是为了“用上”。它们共同决定了项目的延迟特性、构建流水线，以及把一个想法跑通的最短路径。

RAG
Retrieval-Augmented Generation — combines vector search with LLM prompting so answers stay grounded in source material instead of being made up.
AI
Modern large language models used for natural-language understanding, generation, and reasoning over project-specific knowledge.
Vercel
A cloud platform that hosts the project with edge delivery, automatic HTTPS, and preview deployments for every commit.

FAQ / 常见问题

命理问答会给我算命吗？

不会。它的设计是知识查询，不是占卜。问"什么是十神"会得到清晰解答，问"我今年会不会发财"会被礼貌拒绝。

答案准吗？

它的回答基于语料库里的现有材料。如果材料本身有偏差，答案也会有偏差。建议把它当成一本可对话的参考书，不是结论。

语料库是公开的吗？

不直接公开，但我们引用的概念都属于传统命理学常识。具体文献和整理过程可以另行说明。

命理是科学吗？

主流学术界不把命理学作为科学体系。但它作为文化现象长期存在，了解它的概念结构对理解东亚思想传统是有价值的。命理问答的态度是文化研究式的，不为它的预测能力背书。

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