PsyChat

PsyChat 是一款基于范例引导与Agentic RAG的智能 AI 心理咨询助手，基于高度匹配的Few-shot Learning与学习笔记，应用理性情绪行为疗法（REBT）帮助用户识别并调整非理性信念，缓解负面情绪。

✨ 项目简介

PsyChat 是一个基于检索增强生成（RAG）技术的心理咨询 AI 助手。其核心目标是最大程度地蒸馏真实心理咨询师的说话方式——不只是复用知识库中的内容，而是主动分析、学习专业咨询师在共情、提问、引导节奏上的共性模式，并将其迁移到每一轮对话中。

系统运用理情行为疗法（REBT）理论框架，结合多阶段 Agent 工作流，帮助用户识别和调整非理性信念，缓解负面情绪。

🌟 核心特性

• 🧠 ReAct 查询优化：轻检索获取锚点 → 分析匹配度 → 改写或直接检索，动态提升检索准确性
• 📖 完整对话上下文扩展：突破 chunk 片段限制，回溯完整咨询案例，让模型看到咨询师的完整工作节奏
• 🎯 咨询师话术分析：主动提炼参考案例中咨询师的共情方式、提问策略、引导节奏和语言特点，作为显式约束指导回答
• 💡 交互策略规划：回答前先判断对话所处阶段，规划下一步引导方向，而非被动应答
• 🔄 对话持续监控：连续多轮无 RAG 时自动触发强制检索，保持专业性
• 🎤 语音合成播放：基于阿里云百炼 TTS，将回答转换为温暖的语音

🏗️ 系统架构

graph TD
    A[用户输入] --> B[Psychology Agent 决策层]

    B --> C{RAG判断 + 主题分类\n单次LLM调用}

    C -->|不需要检索| D[对话持续监控\n连续N轮无RAG?]
    D -->|未超限| E[直接回答\nREBT提示词]
    D -->|已超限| F[🚨 强制触发RAG]

    C -->|需要检索| G[ReAct 查询优化循环\n最多3轮]
    F --> G

    G --> G1[Observation: 轻检索获取锚点 top3]
    G1 --> G2[Thought+Action: 分析锚点质量]
    G2 -->|FINISH| H[使用当前查询词]
    G2 -->|REWRITE| G1

    H --> I[多查询词向量检索\nChromaDB]

    I --> J{找到相关文档?}
    J -->|未找到| E
    J -->|找到| K[上下文扩展\n纯I/O 无LLM]

    K --> K1[通过chunk锚点\n回溯原始完整对话]
    K1 --> L[咨询师话术分析\n带主题缓存]

    L --> L1{缓存命中?}
    L1 -->|命中| M[复用话术分析结果\n0次LLM]
    L1 -->|未命中| L2[LLM分析4维度话术共性\n1次LLM]
    L2 --> M

    M --