信息是分散的
导师信息散落在院系官网、个人主页、论文数据库和各种个人表格里。逐个翻找，很难形成全局判断。
ABOUT PENGCHENG MENTOR · 鹏程问导
把分散的导师信息，变成可以探索的研究图谱
鹏程问导面向 QS100 高校硕博申请者，从研究方向出发，帮助你建立导师候选、理解推荐依据， 并组织后续的套磁与申请工作。不再机械地翻名单，而是顺着研究主题的脉络去发现人。
01 · WHY A GRAPH
为什么需要图谱
列表看不出关系
几十张卡片排成一列，看不出候选之间的研究主题、方法与机构关联，也看不出谁和谁属于同一个研究簇。
图谱让结构显形
从一个研究问题出发，观察哪些方向彼此接近、哪些导师聚成主题簇，再进入详情核验——探索代替遍历。
02 · TWO PATHS
两条探索路径
方向 → 导师候选
输入具体研究问题，结合国家/地区、学校、学院、学科与导师类型完成筛选，再用语义检索寻找研究内容接近的导师。
兴趣 → 方向 → 导师
先根据学科、经历与兴趣生成研究方向图谱。选择一个方向后，以它为中心展开相关导师节点。
03 · HOW IT WORKS
推荐如何产生
- 1结构化筛选
国家/地区、QS 区间、导师阶段、目标学位等明确条件先行过滤。
- 2语义检索
未来使用 PostgreSQL + pgvector，在导师主页、研究简介和论文摘要中进行 RAG 检索。
- 3解释与重排序
结合你的背景、技能和研究偏好，生成可阅读的契合理由。
- 4人工核验
最终身份、任职状态和招生信息必须回到学校官网确认。
04 · DATA PRINCIPLES
未来导师数据库的基本原则
保留学校官网、个人主页和公开学术来源链接。
导师卡片显示最后核验日期，过期数据进入复核队列。
结构化事实来自数据库；AI 负责检索解释，不负责凭空确认事实。
分数只描述研究主题、方法和偏好之间的关联。
当前原型的边界
当前尚未接入完整 QS100 导师数据库与 RAG。DeepSeek 或演示模式生成的导师候选可能不存在、 已经离职或研究方向不准确，因此所有结果均醒目标注为未核验信息，不能直接用于实际申请。