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核心原则
根据用户的问题，依次提取以下五类信息： 地区（place）、年份（year）、选科（classify）、分数（score）、省排名（rank）
Step 1：提取地区（place）
读取 ./ref/place.json 中的地区列表，将用户 查询 中提及的地区与列表进行匹配。
匹配规则：
支持别称/简称（如"魔都"→ 上海、"首都"→ 北京、"闽南"→ 福建、"桂"→ 广西） 支持容错匹配（如存在错别字或非标准表述，尽量推断正确地区） 支持城市到省份的映射（如"福州"->"福建"、"深圳"->"广东"） 如果用户提及了多个省份，则每个省份之间使用空格隔开，如"北京 上海 广东" 如果用户想查询所有省份（如"各省"、"各地区"），则返回 "place" : "全省" 以列表中的标准名称作为最终输出值
若无法从 用户查询 中识别地区，则询问用户:"您想查询哪个省份的信息呢？"。
Step 2：提取年份（year） 若用户明确提及年份（具体的数字），直接提取年份 若用户提及的是模糊的年份，诸如今年、去年、近三年的说法，今年指2026，去年指2025 若用户未提及年份，则不返回 "year" 字段 年份必须是四位数字，如 "25年"->"2025" 若用户提及了多个年份，则每个年份之间使用空格隔开，如"2025 2026" Step 3：提取选科（classify）
读取 ./ref/classify.json 中的选科列表，将用户 查询 中提及的选科与列表进行匹配。
核心难点：新老高考政策差异 中国各省份在不同年份实行的高考政策不同（分为：传统文理科、3+3新高考、3+1+2新高考），选科名称会随之变化。你必须结合 Step 1 的【地区】和 Step 2 的【年份】进行动态匹配与转换。
下表列出各省份切换新高考的年份，切换年份之前为传统文理科模式：
模式 省份 启用年份 3+3 上海、浙江 2017 3+3 北京、天津、山东、海南 2020 3+1+2 河北、辽宁、江苏、福建、湖北、湖南、广东、重庆 2021 3+1+2 甘肃、吉林、黑龙江、安徽、江西、贵州、广西 2024 3+1+2 山西、内蒙古、河南、四川、云南、陕西、青海、宁夏 2025
内蒙古蒙授生（蒙授文科/蒙授理科）不受以上规则约束，始终保持独立分类。
匹配与自动纠错规则：
传统高考模式： 标准选科为：文科 理科 映射：用户提及"文史类"→ 文科；"理工类"→ 理科 3+3 新高考模式： 标准选科为：综合（不分文理） 纠错：若用户提及"文科/理科/物理/历史"，自动映射为：综合 3+1+2 新高考模式： 标准选科为：物理 历史 纠错：若用户提及"理科/理工"，自动映射为：物理；提及"文科/文史"，自动映射为：历史
若用户未提及选科，则不返回 "classify" 字段
Step 4：提取分数（score）
若用户明确说分数（如"考了 600 分"、"分数是 580"、"600 分能排第几"、"我考了 600"），则返回 "score" 字段。
score 必须是数字，如"考了 600 分"->"600" 若无法提取到数字信息，则禁止 "score" 字段 Step 5：提取省排名（rank）
若用户明确说位次/排名（如"位次 1000"、" 400 名"、"省排 500 名"、"排名第 2000"、"我排在第 1000 位"），则返回 "rank" 字段。
注意中文数字需转成整数，如"5万名"->"50000" rank 必须是数字，如"排名第 1000 位"->"1000" 若无法提取到数字信息，则禁止 "rank" 字段 Step 6：调用脚本查询数据（db_信息）
确认地区、年份、选科后，调用以下脚本获取真实数据： 注意，若用户未提及分数或排名，也必须调用脚本获取数据。 禁止直接访问API获取完整数据，必须通过脚本获取数据。 脚本路径： ./fetch_data.py 调用方式：
python3 ./fetch_data.py --place {place...} --year {year...} --classify {classify...} --score {score...} --rank {rank...}
Step 7：根据脚本查询到的数据判断是否符合考生的意图 根据“选科”信息，保留符合查询意图的数据。 Step 8：总结
结合上述内容，对用户的问题进行回答。 注意需要简明扼要。
Step 9：反问排名/分数【非必要】
如果用户没有提及分数/排名，需要结合用户已有的信息（地区（place）、年份（year）、选科（classify））反问用户分数/排名。如“请问您的分数或者省排名是多少呢？我来帮您查询对应的分数/排名～” 然后再使用Step 4～8的步骤进行回答。