教育知识智能中台_系统开发案例-程序员客栈

技术信息

语言技术
Python、Shell、Docker、CSS、NLP系统类型
Web行业分类
人工智能、企业服务

作品详情

行业场景

面向教育行业知识管理场景，基于 RAG 架构搭建课程知识库智能问答系统，支持课程信息检索、大纲解读、教务政策问答、学习资源推荐等功能，覆盖 K12 学科课程、成人教育、职业技能培训等场景。

功能介绍

1．搭建 RAG 检索链路，LangChain+Chroma 做语义检索，叠加 BM25 关键词混合召回。纯向量检索对课程专
业术语命中率不够，引入 BM25 后召回率提了约 15 个百分点，问答准确率达 80%。
2．设计多轮对话记忆模块，动态维护上下文窗口。难点是历史过长会撑爆 token 限制，最终用滑动窗口+
摘要压缩平衡，单次问答响应控制在 2.5 秒内。
3．用 FastAPI 封装问答服务，做流式输出接口配合前端打字机效果，支撑日均 500+次调用，线上稳定运
行。
4．接入通义千问 API，用 RAGFlow 解析课程大纲、PPT 等文档入库，覆盖 1200+篇。PPT 里表格和图文混排的解析比较麻烦，调了几轮分块策略才把准确率拉上来。
5．引入 RAGAS 做全链路量化评估，搭了四项核心指标的自动化评测 Pipeline。通过评估发现瓶颈在分块粒度，反复调 chunk 大小、重叠比例和 Rerank 阈值后，忠实度从 0.72 提到 0.89，问答准确率从 80%提到92%。

项目实现

1．搭建 RAG 检索链路，LangChain+Chroma 做语义检索，叠加 BM25 关键词混合召回。纯向量检索对课程专
业术语命中率不够，引入 BM25 后召回率提了约 15 个百分点，问答准确率达 80%。
2．设计多轮对话记忆模块，动态维护上下文窗口。难点是历史过长会撑爆 token 限制，最终用滑动窗口+
摘要压缩平衡，单次问答响应控制在 2.5 秒内。
3．用 FastAPI 封装问答服务，做流式输出接口配合前端打字机效果，支撑日均 500+次调用，线上稳定运
行。
4．接入通义千问 API，用 RAGFlow 解析课程大纲、PPT 等文档入库，覆盖 1200+篇。PPT 里表格和图文混
排的解析比较麻烦，调了几轮分块策略才把准确率拉上来。
5．引入 RAGAS 做全链路量化评估，搭了四项核心指标的自动化评测 Pipeline。通过评估发现瓶颈在分块粒度，反复调 chunk 大小、重叠比例和 Rerank 阈值后，忠实度从 0.72 提到 0.89，问答准确率从 80%提到92%。