多LLM自然语言房产搜索，混合语义+关键词检索与估值分析

方案简介

AI Real Estate Assistant 是一个 AI 驱动的对话式房产搜索平台。用户用自然语言提问（如 "2-bedroom apartment in Kraków under 500k"），系统自动抽取过滤条件并返回匹配房源。核心技术配方是：多 LLM 提供商（OpenAI、Anthropic、Google、Grok、DeepSeek、本地 Ollama）智能路由 + ChromaDB 混合语义/关键词检索 + MMR 重排，再配合按揭计算、租买对比、ROI 与 TCO 等金融工具和交互式地图。适合购房者、房产中介与开发者本地自托管使用，支持 9 种语言。

亮点与能力

• 自然语言房源搜索，自动从问题中抽取过滤条件
• 混合语义 + 关键词搜索，基于 ChromaDB 并用 MMR 重排
• AI 对话式找房界面
• AI 房产估值与 1/3/5/10 年价格预测，含置信区间
• AI 社区一句话简介
• 按揭计算器、租买对比、ROI 与 TCO 分析
• 聚合房源标记的交互式地图与区域分析
• 9 种语言支持

组成与分工

• OpenAI / Anthropic / Google / Grok / DeepSeek：云端 LLM 提供商，负责自然语言理解、过滤抽取、估值与文案生成，通过路由与回退链协同
• Ollama：本地 LLM 运行时，提供无需付费 API 的本地推理路径
• ChromaDB：向量数据库，承载房源语义检索
• MMR 重排：在检索结果上做多样性重排，提升相关性
• Docker：本地演示一键启动前后端容器
• Render：免费层托管演示环境

前置要求

• Docker 与 docker-compose（本地演示）
• PowerShell（运行演示脚本）
• 内存约 530 MB 基线（13 个 provider 全量加载）；Render 免费层 512 MB 需启用懒加载
• 生产部署需要 LLM API 密钥；演示模式使用模拟 AI 响应，无需付费外部 API

实施步骤

1. 启动 Docker 容器

powershell
.\scripts\demo\01-launch-docker.ps1

约需 5-8 分钟。

2. 生成演示数据

powershell
.\scripts\demo\02-generate-data.ps1

约需 2-3 分钟，包含 250+ 房源、50 用户、15 中介档案等。

3. 访问演示

Frontend: http://localhost:3082
Backend: http://localhost:8082
API Docs: http://localhost:8082/docs

使用与配置要点

• 打开前端 http://localhost:3082，直接用自然语言提问找房，无需注册登录
• 在 /valuation 页面粘贴房源 id 或手动输入特征，获得估值与多年价格预测
• 验证成功：搜索结果页房源卡片显示月供估算（默认 20% 首付、30 年固定、6.5% APR）
• 停止演示：

powershell
.\scripts\demo\03-stop-docker.ps1

注意事项与常见问题

• 演示模式使用模拟 AI 响应，生产部署需要 API 密钥
• Render 免费层有 512 MB 内存硬上限，后端通过环境条件式懒加载规避；仅当 RENDER=true 时触发，其余平台全量加载 13 个 provider（约 530 MB）
• 若在其他平台强制懒加载，可在环境中设置 RENDER=true
• 月供估算非贷款报价

优缺点

• ✓ 自动回退链保证可用性
• ✓ 检索相关性提升30-40%
• ✕ 演示模式为模拟AI响应
• ✕ 生产部署需API密钥

出处

本方案挖掘自开源项目 AleksNeStu/ai-real-estate-assistant，方案内容与实施命令均来自其 README 原文。