双层 RAG
将事实依据与表达风格分离检索,并对未审核材料采取默认拒绝策略。
FACTS × STYLERAG · 语音交互 · 多角色编排
大语言模型结合事实与风格双层 RAG,学习特定人物常用词、句式、语气和回答结构;在获得可验证授权后,个性化语音模型进一步高保真还原其音色、语速、停顿与表达节奏。
风格 RAG 从经过审核的表达样本中检索常用词、句式、语气和叙述结构,让语言模型生成更符合人物习惯的回答;授权 Voice ID 再学习可感知的声音特征,使内容与声音保持一致。
从资料治理到公网部署,项目覆盖了完整的 AI 应用链路,而不仅是一个聊天界面。
将事实依据与表达风格分离检索,并对未审核材料采取默认拒绝策略。
FACTS × STYLE结合按住说话、Whisper 识别、角色专名提示与授权个性化 TTS,形成自然的双向语音对话。
ASR → LLM → VOICE AI静态前端与服务端密钥隔离,配套账号、配额、监控和自动部署流程。
SECURE BY DESIGN明确 AI 身份、授权边界与数据来源,不将私人资料或密钥写入公开仓库。
RESPONSIBLE AI每个角色拥有独立的系统提示、知识库、对话历史与可选语音配置。
在 GitHub 查看系统架构、RAG 数据边界、本地运行方式和部署说明。项目文档同时提供 English 与简体中文版本。