✦ SYSTEM PROMPT × LOCAL RAG

把每一朵花,
养得明明白白。

一个会查资料、会讲人话、还会提醒你“这花对猫有毒”的花卉小助手。 30 份花卉档案、150 个知识片段全部装进网页,无需 API Key,离线也能问。

花卉档案
30种
知识片段
150个
外部依赖
0个
🌼 今日花签

Tulipa gesneriana

郁金香

博爱、优雅、告白

ASK & LEARN

和小助手聊一聊

问养护、问花语、问毒性、问“我这种环境能养什么”。它会先检索,再回答。

先检索 · 再回答 · 有出处
花语小助手 本地知识库在线
可以这样问

Enter 发送 · Shift + Enter 换行 · 回答只来自内嵌知识库

FLOWER ENCYCLOPEDIA

30 种花,慢慢认识

观花、观叶、芳香、球根、多肉、水生……点开卡片,看它的脾气和故事。

正在整理花园……

点击卡片查看完整档案
A LITTLE FLOWER QUIZ

花语猜猜看

花的浪漫,一半在颜色,一半在寓意。看看你能猜对几朵?

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Q1 根据花语选花名

正在出题……

BEHIND THE FLOWERS

它为什么“查得准”?

不是魔法,是把人设、资料与检索流程组合起来,并诚实标注边界。

System Prompt + RAG
01 · PERSONA

小助手的人设(System Prompt)

你是「花语小助手」,一位温柔、严谨、懂园艺的花卉知识助手。

你的任务:
只根据「花卉知识库」中检索到的资料,回答用户关于花卉档案、养护、花语、安全与常见问题的提问。

回答规则:
1. 先给结论,再给依据;用清晰的小标题和短句。
2. 只使用检索到的知识卡,不编造品种、数据或治疗建议。
3. 涉及猫狗/儿童/误食时,把安全提醒放在最前面。
4. 养护建议要提示气候、品种与盆土差异,不把个案当定律。
5. 每个回答末尾标注「资料出处」。
6. 资料不足时直接说明,并建议用户补充花名、环境或症状。
7. 不提供医疗诊断;误食请立即联系医生或宠物医院。

语气:温柔、清楚、不过度拟人;像一位耐心的园艺社学姐。
已注入前端问答流程 ● 不调用外部大模型
02 · PIPELINE

从提问到回答,只走四步

  1. A
    理解问题

    识别花名、别名与意图:浇水、光照、毒性、花语、对比或“帮我推荐”。

  2. B
    本地检索

    在 150 个知识片段中做关键词扩展与加权匹配,取回最相关的 3–4 段资料。

  3. C
    组织回答

    按人设规则,把档案、养护、安全或花语整理成结构化回答,并附上出处。

  4. D
    展示依据

    右侧同步显示命中片段与分数,让你看得见“答案是怎么来的”。

这是“本地检索 + 规则化生成”的轻量 RAG,不是在线大模型;因此没有 API Key、没有网络请求,也不会凭空编造。

网页里嵌入了什么资料?

共 30 种常见花卉与绿植:月季、向日葵、郁金香、百合、康乃馨、绣球、茉莉、栀子、桂花、菊花、蝴蝶兰、绿萝、龟背竹、虎尾兰、薄荷、薰衣草、牡丹、芍药、山茶、杜鹃、梅花、樱花、荷花、风信子、洋桔梗、满天星、铃兰、夹竹桃、玉露、空气凤梨。 每种都整理了植物档案、养护参数、花语与赠礼、宠物安全、常见问题五类知识卡,并附气候差异与毒性提示。

资料依据常见园艺共识整理,适合日常查询与教学演示;不替代专业园艺诊断或兽医诊疗。植物品种、地区气候与栽培条件不同,实际操作请结合当地情况。