作品复盘：用 RAG 做了一个课程问答助手
把课程文档、字幕和 FAQ 接进检索，做了一个能引用来源的问答助手，踩了一些切分和召回坑。
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VIP Member6月8日
231 浏览3 回复这周做完了一个课程问答助手 Demo。
数据源包括课程文稿、视频字幕、常见问题和更新说明。最大的坑不是模型，而是文档切分：按段落切会丢上下文，按章节切又太长。
目前方案是章节摘要 + 小段原文双路召回，回答时强制带引用。
把课程文档、字幕和 FAQ 接进检索，做了一个能引用来源的问答助手，踩了一些切分和召回坑。
这周做完了一个课程问答助手 Demo。
数据源包括课程文稿、视频字幕、常见问题和更新说明。最大的坑不是模型，而是文档切分：按段落切会丢上下文，按章节切又太长。
目前方案是章节摘要 + 小段原文双路召回，回答时强制带引用。
双路召回这个思路很好，章节摘要可以显著提高问题定位。
可以再加一个“无法确定”的阈值，避免助手硬答。
引用来源最好能跳回课程具体小节，这样学习体验会更顺。
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