RAG知识助手系列

项目概述

这是一个基于 RAG（检索增强生成）的知识助手系列，包含 HCI Librarian（人机交互文献助手）和 Apple Buddy（苹果开发助手）。两个应用都会先检索资料，再基于检索结果回答问题。

两个助手分别管什么

HCI Librarian 面向人机交互领域，背后是论文和专业书籍，可以问论文内容、查某个研究方法怎么做。Apple Buddy 面向苹果开发，背后是 WWDC 视频的转录文本和开发文档，可以问某个技术怎么实现。两个都是先检索资料、再拿检索结果回答。

怎么做的

用 Langchain 串起流程，Qdrant 存向量，Streamlit 快速搭个界面。资料先切块、向量化进库，提问时做语义检索，再拿检索到的片段约束回答。

这是我对 RAG 工作流的早期实践。主要目的很简单：让模型少一点凭空发挥，多顺着资料回答。知识库后面还可以继续加文档。