船舶新能源动力与冷链教学涉及设备状态、运输温度与课程知识等多类信息，传统材料分散、通用聊天机器人缺乏专业边界。本文把九章课程知识按六字段结构组织成可查询知识库，将冷链温度 2—8℃、电池 SOH 70%/85%、学习得分 60/80 三类阈值编码为可解释分级判断。系统将 React + Next.js 逻辑复刻为 Streamlit 版（28 项无头断言），接入真实大模型形成规则 + LLM 双模式，并移植为浏览器内真算测试页（17 项验收），覆盖问答、报告、证据链、风险诊断与阈值分析五类任务，输出带依据链的可解释回答。
本文面向”用一份数据支撑多种智能体架构”这一核心问题，回答五个具体问题：1）如何用同一份手机机型数据集同时驱动三个案例；2）基础 LlamaIndex RAG 检索问答为何会因一处路径写法直接报错；3）多文档多智能体如何按品牌自动分流；4）多智能体编排怎样把”查机型—登录—查余额—下单”串成一条链；5）三个案例手机客服 Agent 域，数据源换成同一份 CSV，而智能体与路由骨架保持不变。读者可直接获得可复现代码、数据集与可交互演示页。
本文回答五个问题：如何把图片、PDF 里的餐厅信息抽成统一字段；如何把一段餐厅文本建成可推理的知识图谱；多模态抽取与图谱问答各擅长什么；两者如何在一个界面里并排对比；怎样用一条命令把工程跑起来。做法是用 LlamaIndex 的多模态大模型与属性图索引搭建双引擎，并用 Streamlit 收敛为一个可交互智能体，配合内置样例与离线嵌入，让没有密钥的读者也能先跑通界面。本文将多模态抽取与属性图建模经验封装为一个对话式 AI Agent 和可复用的 skill。
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