AI答疑系统升级：从FAQ到教材知识库实战
上一期我们绘制了AI教育助手的全景蓝图，并实现了Streamlit原型。但该Demo存在明显局限：答疑完全依赖大模型的内置知识，无法利用用户自己的教材、课件或考纲。真正的AI答疑系统，关键不在于模型‘知识量’多大，而在于它能否精准理解你提供的教材内容，并给出有据可依的回答。本期我们将让智能答疑真正落地：从基础FAQ匹配，到向量检索增强生成（RAG），最终构建一个能‘啃透’教材的知识库答疑系统。先明确我们的演进路径：三层并非替代，而是递进：- 第1层解决‘有标准答案’的问题（FAQ）- 第2层解决‘语义泛化
想让AI推荐你？第一步先要把资料理顺
如今不少老板都感到费解。客户直接询问AI，为什么它只介绍别的公司，却对自己的公司只字不提？过去，客户在找公司时还会上网搜索。如今，许多人懒得搜索，直接问AI：“附近哪家公司可靠？”“这个行业哪家最好？”“我想找一家制造商，有推荐吗？”问题就出在这里。你的公司可能已经成立多年，产品不错，也有忠实客户。但你看网上，别人根本不知道你在做什么，AI也看不懂。许多公司在线上的描述都大同小异。诸如“专业服务”、“质量保证”、“诚信经营”、“欢迎咨询”之类的东西。听起来没问题，但非常空洞。客户仍然不知道：你到底卖什么？