艾姬多娜

1、立项背景和目标： 高校专业课程学习中，学生课后答疑需求频繁但教师精力有限，传统群聊问答重复率高、覆盖率低。本项目旨在构建基于大模型RAG技术的智能答疑系统，让上传的课程资料（PDF、PPT）成为知识库，实现7×24小时自动答疑，减轻教师负担并提升学生自学效率。 2、软件功能、核心功能模块的介绍： 系统包含学生端和管理端。学生端支持课程选择、多轮智能问答、历史会话查看、知识点收藏；管理端支持课程资料上传、知识库构建监控、问答记录统计、Prompt模板调优。核心模块为RAG检索增强生成引擎、多轮对话上下文管理、文档智能解析与向量化存储。 3、业务流程、功能路径描述： 教师上传课程资料，系统自动解析分块并生成向量存入Chroma数据库；学生选择课程后输入问题，系统检索Top3相关文档片段，结合历史对话上下文构造Prompt，调用大模型生成带溯源标注的答案；学生可继续追问或切换课程，管理员可在后台查看高频问题并优化知识库。