BabybloomSG项目RAG系统优化与多模型对比分析报告
BabybloomSG项目RAG系统优化与多模型对比分析报告
项目名称： BabybloomSG - 新加坡AI婚育与家庭支持助手
核心任务： 诊断并优化现有RAG（检索增强生成）实现，通过集成和对比通义千问、Google Gemini及Hugging Face Llama-3三个免费模型，提升系统在婚育政策、医疗流程及生活成本等信息查询上的准确性与可靠性。
第一章：项目背景与问题诊断
1.1 项目愿景与核心价值
BabybloomSG旨在成为新加坡年轻家庭和新婚夫妇的“一站式”智能伴侣。新加坡作为一个高度发达但生活节奏快、生活成本高的城邦国家，其公民在规划婚姻、生育、育儿及家庭生活时，面临着复杂的信息环境：
- 政策复杂性： 住房政策（如HDB购屋条件）、生育奖励（如Baby Bonus）、税务减免、育儿假等政策条款繁多且时常更新。
- 医疗流程不确定性： 公立与私立医院产检、分娩流程、费用、政府补贴申请路径存在差异。
- 生活成本精准估算： 婴幼儿照护、教育、日常开销等需要基于本地数据的实时估算。
一个高效、准确的AI助手能够极大地减轻信息检索负担，提供个性化、结构化的解答，这正是BabybloomSG的核心价值所在。