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2026AI · Agent · NLP · Graph · Payments
微信支付知识助手 Agent
意图分类 → 同义词扩展 → 知识图谱检索 → 反馈回收与澄清控制
BERTKnowledge GraphAgentMemoryHITLLoop Engineering
INTERACTIVE
交互体验
这是站内运行的工程沙箱：使用公开或合成样本执行真实算法；存在公开仓库时可继续查看源码。
wechat-knowledge-agentAPI ↗
公开作品集重建：浏览器内运行真实算法与合成数据，不包含雇主代码、模型权重或客户数据。
merchant_onboarding · 商户 / 开户46.9%
api_exception · 接口 / 超时46.9%
card_binding · —3.1%
authorization · —3.1%
CLARIFY
当前证据不足，系统不会猜测业务意图。请补充业务阶段、接口名称或错误码。
你遇到的是商户进件、接口异常、绑卡，还是授权签约问题？
BERT EVAL ARTIFACT · SYNTHETIC LOGITS
选择性准确率100.0%
回答覆盖率75.0%
6/8 条样本进入自动回答
GRAPH TRACE
- fallback:clarification
EVIDENCE
等待足够证据
我的角色
产品策略 + Agent 工程重建
年份
2026
团队
1 人（独立）
状态
简历项目 · 公开重建
01
项目概述
把简历中的支付知识助手职责重建成可运行的公开沙箱：意图分类、术语扩展、知识图谱检索、置信度门禁、澄清与反馈回收形成一条完整问答控制链。
02
问题
P01
支付规则术语密集，同一问题有大量业务别名，单纯关键词检索容易漏召回。
P02
低置信度问题如果直接生成答案，会把不确定性放大成错误业务指引。
03
架构与流程
architecture.diagram
STEP 01
分词与扩展
CJK bigram + 业务同义词
STEP 02
意图策略
可解释分数与置信度间隔
STEP 03
图谱检索
意图节点到规则节点的两跳召回
STEP 04
回答控制
回答 / 澄清 / 转人工三路门禁
STEP 05
反馈记忆
接受与纠正更新 token 权重
04
核心功能
VIEW 01
意图置信度
展示每个候选意图、证据词和概率。
VIEW 02
知识路径
回答可追溯到图谱节点与规则片段。
VIEW 03
失败保护
低置信度时拒绝猜测并提出澄清问题。
VIEW 04
反馈回收
用户接受/纠正会进入下一轮路由。
05
量化成果
4
业务意图
进件 / 接口 / 绑卡 / 授权。
0.48
回答门槛
概率与 margin 双门禁。
3-way
控制分支
回答 / 澄清 / 转人工。
06
技术栈
TypeScriptCJK TokenizationIntent PolicyKnowledge GraphFeedback MemoryReact
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