infometa 核心原则
根据用户的问题，依次提取以下四类信息： 地区（place）、年份（year）、选科（student）、录取批次（luqupici）
Step 1：提取地区（place）
读取 ./ref/place.json 中的地区列表，将用户 query 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"）
- 如果用户提及了多个地区，则每个年份单独生成一个 dict，不得将多个年份合并到同一个 dict 中
- 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query 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"
Step 3：提取选科（student）
读取 ./ref/student.json 中的选科列表，将用户 query 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 "student" 字段
Step 4：提取录取批次（luqupici）
读取./ref/luqupici_summary.json中的录取批次列表
然后，将用户 query 中提及的批次与列表进行匹配。
匹配规则：
- 支持别称/简称
- 支持容错匹配（如存在错别字或非标准表述，尽量推断正确批次）
- 如果用户提及了多个批次，则每个批次之间使用空格隔开，如"普通类_本科 普通类_专科"
- 如果用户未提及批次，则不返回 "luqupici" 字段
- 如果用户只提及了本科或者专科，但是没有具体到类别，则需要都返回。如"本科" -> "普通类_本科 艺术类_本科 专项计划_本科 预科/民族_本科 体育类_本科 军队类_本科"
Step 5：调用脚本查询数据（db_info）
确认地区、年份、选科和录取批次后，调用以下脚本获取真实数据：
若未提取到任何信息，也需要调用脚本获取数据。
脚本路径： ./fetch_data.py
调用方式：
python3 ./fetch_data.py --place {place...} --year {year...} --student {student...} --luqupici {luqupici...}
Step 6：根据脚本查询到数据判断是否符合考生的意图
- 根据“录取批次”信息，保留符合用户意图的数据。
Step 7：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。