项目一：个人问答机器人

难度：⭐ 初级 预计时间：1-2 周 前置知识：基础 Python/JavaScript

项目介绍

上传文档，问问题，得到答案。这个项目会教你 RAG（检索增强生成）的核心原理，是最实用的 AI 应用之一。

你会学到

完成这个项目，你将掌握：

• [ ] RAG 的工作原理
• [ ] 向量数据库的使用
• [ ] 大模型 API 调用
• [ ] 完整的应用开发流程

项目大纲

1. 需求分析 - 弄清楚要做什么，怎么做
2. 环境搭建 - 安装工具，配置环境
3. 核心功能 - 实现文档处理和问答
4. 前端界面 - 做一个可用的界面
5. 测试优化 - 修复问题，提升效果
6. 部署上线 - 发布到网上
7. 迭代改进 - 持续优化

AI 在哪里帮忙

环节	AI 做什么
需求分析	梳理功能点，给出建议
环境搭建	排查安装问题
代码生成	写核心逻辑
代码解释	说明代码怎么工作
Bug 修复	帮忙调试错误
测试用例	生成测试场景
部署	解决部署问题

技术栈

• 语言：Python 或 JavaScript（选一个你熟悉的）
• 大模型：OpenAI / 通义千问 / DeepSeek
• 向量数据库：Chroma / Pinecone
• 前端：Streamlit / Gradio / React

验收标准

完成标准：

• [ ] 能上传 PDF/Word/TXT 文档
• [ ] 能根据文档内容问答
• [ ] 答案准确率超过 70%
• [ ] 有基本界面
• [ ] 部署后能访问
• [ ] 能说清楚 AI 帮了什么

后续可以加

• 多文档同时上传
• 显示答案来源
• 记住对话上下文
• 用户登录
• 多语言支持

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