页面加载中…
AI 项目 · 01
客服收到一张手机价保工单，需要从多份售后规则中找出依据，再说明能否申请、还缺哪些订单信息。课程沿着这次查询讲解 RAG：先找资料，再根据资料回答。适合了解 Python、后端接口和数据库，但还没学过 RAG 的学习者。
建议 9 天，每天约 2 小时。阅读和在线示例无需下载；Python 示例在正文中对照讲解。
课程案例 · 手机价保咨询
6 月 17 日，一位华东地区的黑钻会员在 App 购买自营手机；6 月 20 日商品降价 300 元，原订单使用了平台券。客服需要查阅几份规则，说明是否符合申请条件、还缺哪些订单信息，并标明依据。
已知信息
购买日期、所在地区、购买渠道、商品品类和会员等级
需要查清的问题
用哪版规则？优惠券怎样影响差价？会员是否延长期限？
期望的答复
说明适用条件、待确认信息、下一步操作和规则出处
运行中的变化
规则更新或查询失败后，系统应怎样处理这张工单？
回答出错时，依次检查：资料有没有整理好、是否找到、排序是否合适、引用有没有用错。
整理资料
查找候选
合并排序
核对证据
组织回答
从 Python、接口和数据库知识出发，先分析工单，再整理规则、查找资料、组织回答，最后学习评测和运行维护。
理解业务
区分规则知识、订单事实与系统职责
准备资料
理解来源、版本、切分和适用范围
关键词检索
从计数和排序理解 BM25
向量检索
理解向量与相似度，学习怎样接入向量模型
证据选择
手算排名融合，区分重排和证据覆盖
回答组织
标明出处、追问缺失信息，并处理金额与权限问题
效果判断
用同一组问题检查资料是否找全、回答是否正确
运行维护
处理规则更新、访问权限、故障和调用成本
应用与面试
分析新业务需求，说明自己实现和测试过的部分
课程使用 24 份虚构售后规则和 16 份技术说明。它们用于学习，不对应实际平台政策。
网页提供两种运行方式。“公式演示”可以查看原文、调整切分长度、运行检索，并用 60 条固定问题比较结果。其中的向量采用字符哈希计算，返回内容是原文摘录，不调用语义向量模型或生成模型。
“Python 服务”需要维护者连接后才能使用：第三至五章运行关键词检索、真实向量检索与两路融合，第六章调用生成模型，显示回答和引用。服务未配置或连接失败时，页面会明确提示不可用，不自动切换为公式演示。模型回答仍需对照原文核对；学生在网页操作，无需自行下载模型。
换成企业制度、产品手册或其他业务资料时，可以沿用下面四个问题检查自己的方案。
从价保问题中识别商品规则、优惠券规则和会员权益，列出还需要查询的订单信息。
查看词语匹配、向量比较和排名合并的过程，分析相关规则为什么排在前面。
对照原文判断：资料是否缺失、条件是否漏掉、引用是否支持结论。
把资料更新、权限和故障处理的方法用于其他知识问答场景。
本项目包含
训练营继续深入