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RAG检索 在 GitHub 打开 ↗

带证据溯源与人工审核的校园 RAG 问答平台

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语言Python

项目介绍

更新于 1 天前

这是一个校园知识服务问答平台,可以理解为把学校官网散落的通知、竞赛、学籍和办事指南做成一个能溯源的智能问答系统。它用 FastAPI 搭建,本地跑 Qwen3 模型,先采集归档官网页面和附件,解析 PDF、Word、表格甚至扫描件,再按年份、学期和文档版本做检索,回答时必须附上原文证据窗口和来源链接,避免模型凭空编造或混用往年政策。多轮追问会继承事项和年份条件,教师还能在后台核对字段、审核发布或撤回,防止候选信息被当成正式政策。如果你在做 RAG 应用、知识库或 Agent 工作流,尤其是关心证据溯源、时间范围限定和人工审核环节,这个项目的工程实践很有参考价值;只想找现成校园问答服务的普通用户则关系不大。

上手成本:中

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记录 6 个数据点 · 期间增长 +-14

话题标签

agentdocument-processingfastapihuman-in-the-loopknowledge-baseollamapythonrag

仓库信息

License未声明
创建时间2026-10-14
最后推送21 天前
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