结构化精确定位
院校、年份、专业代码逐项精确匹配，避免"看起来相关"的记录干扰结果。
面向高校学生的智能问答助手。当问题涉及年份、学校、专业、金额、分数线、办理流程等可核实事实时， 系统会先检索本地权威资料、通过证据门控校验，再给出附带官方来源的回答—— 不依赖模型记忆作答。
覆盖从问题理解、证据检索到安全拦截的完整链路
院校、年份、专业代码逐项精确匹配，避免"看起来相关"的记录干扰结果。
基于倒排索引的关键词检索，确保专有名词、文号、文件名等不被漏检。
本地向量模型补足同义表达与口语化提问，让"多少钱"也能命中"奖励标准"。
约束匹配校验、时效性判定与权威性加权，证据不足时明确说明，不硬答。
危机表达识别、医疗问题拦截、提示词注入防护在检索之前生效，优先给出安全支持。
仅在本地资料不足时启用，且限定官方域名白名单；外部证据同样需通过门控校验。
每一步都可追溯，证据不足时宁可不答
识别是否为可核实的事实类问题
分流至政策、数据、心理等对应处理通道
三路召回合并，按权威性排序取用
校验约束是否匹配、是否已过期
输出结论并标注官方来源与年份
系统按最小必要原则构建。对外仅开放运行所需的接口通道， 管理能力与内部数据不通过公网访问；回答内容以官方公开资料为准， 不做超出证据范围的推断。