💝 PsyChat

基于 Agentic RAG 的智能心理咨询伴侣

基于范例模仿真实心理咨询师的话语模式，为用户提供专业的心理健康支持

--- ## ✨ 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

整体工作流流程图 （点击展开查看）

```mermaid 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 --

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