1小时打造智能问答机器人：RAG快速原型开发

最新推荐文章于 2025-12-18 13:50:01 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-18 13:50:01 发布 · 291 阅读

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输入框内输入如下内容：

快速开发一个基于RAG的问答系统原型，要求：1) 支持用户输入问题；2) 从预设知识库检索相关信息；3) 生成连贯回答；4) 简单UI可在1小时内完成。使用快马平台预设模板，集成Kimi-K2模型，部署为可分享的网页应用。

示例图片

最近想验证一个智能问答产品的创意，但传统开发流程至少需要几天时间搭建环境、调试模型。尝试用RAG（检索增强生成）技术结合InsCode(快马)平台的模板功能，意外地在1小时内就做出了可演示的原型。记录关键步骤和踩坑经验，供同样需要快速验证想法的朋友参考。

RAG技术通过“检索+生成”两步实现智能问答： 1. 检索环节：将用户问题与知识库文档匹配，找出相关段落 2. 生成环节：用大模型整合检索结果，生成自然语言回答

为简化开发，我的方案是： - 知识库：直接使用平台提供的示例FAQ文档 - 模型：集成内置的Kimi-K2，避免自己部署 - 交互：用网页表单接收问题，异步返回答案

创建项目 在平台选择“智能问答”模板，自动生成基础代码结构，包含前端输入框和简单的Flask后端。模板已预置了API调用逻辑，省去了80%的初始化工作。
配置知识库 替换模板中的示例文本为产品相关的FAQ文档（我用了Markdown格式的10个常见问题）。平台的文件管理功能可以直接拖拽上传，无需处理路径问题。
调整检索逻辑 模板默认使用关键词匹配，我改成了更高效的语义搜索：
用平台内置的embedding接口处理文档
问题输入时实时计算相似度
返回top3相关段落给生成模型

优化生成效果 Kimi-K2模型对提示词比较敏感，通过平台提供的AI调试窗口反复测试后，最终采用这个指令结构：

根据以下资料回答问题：{{检索结果}}
要求：用中文回答，不超过100字，如果资料不相关就说“暂无相关信息”
问题：{{用户输入}}

示例图片

点击部署按钮后，系统自动生成访问链接，可以直接分享给团队成员测试。整个过程几乎没有碰服务器配置，甚至不需要懂Nginx。

对于产品经理或独立开发者，这种快速原型方法能： - 3天内验证创意而非3周 - 用真实交互代替PPT演示 - 低成本测试不同知识库效果

如果你也需要快速验证AI产品想法，推荐试试InsCode(快马)平台的RAG模板。从空白页面到可分享的Demo，我的实际编码时间不超过30分钟，其他都花在调试提示词和UI细节上。这种效率在传统开发中根本无法想象。

输入框内输入如下内容：

快速开发一个基于RAG的问答系统原型，要求：1) 支持用户输入问题；2) 从预设知识库检索相关信息；3) 生成连贯回答；4) 简单UI可在1小时内完成。使用快马平台预设模板，集成Kimi-K2模型，部署为可分享的网页应用。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考