基于Agentic RAG架构的数学导师系统解析

基于Agentic RAG架构的数学导师系统解析

awesome-llm-apps Collection of awesome LLM apps with RAG using OpenAI, Anthropic, Gemini and opensource models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-llm-apps

项目概述

本项目实现了一个基于Agentic RAG架构的智能数学导师系统，专门用于解决印度JEE(联合入学考试)级别的数学问题。该系统通过结合检索增强生成(RAG)技术与智能代理(Agent)架构，能够提供详细的解题步骤和解释，同时具备持续学习能力。

核心架构解析

1. 混合知识检索系统

系统采用双路检索机制，确保问题解答的准确性和全面性：

• 向量数据库检索：使用Qdrant向量数据库存储数学问题及其解决方案，通过OpenAI的嵌入模型将问题向量化，执行top-1相似度搜索
• 网络搜索回退：当本地知识库中没有匹配项时，系统自动调用Tavily API进行网络搜索，获取最新相关信息

这种混合检索策略既保证了常见问题的快速响应，又能应对新颖或复杂的问题场景。

2. 智能处理流程

1. 输入验证：使用DSPy框架确保只接受数学相关的学术问题
2. 知识检索：优先查询本地知识库，无匹配则转向网络搜索
3. 解决方案生成：利用GPT-4模型生成分步解题过程
4. 输出过滤：再次使用DSPy验证输出内容的正确性和相关性
5. 反馈收集：用户可对解答质量进行评价，系统记录反馈用于持续优化

关键技术实现

知识库构建

系统基于JEEBench数据集构建专业数学知识库，该数据集包含大量JEE级别的数学问题及其标准解答。使用llama-index工具将问题和解答转换为向量表示并持久化存储。

安全防护机制

• 输入防护：通过预定义的数学问题识别规则，过滤非数学或非学术性查询
• 输出防护：检测并阻止模型可能产生的幻觉内容或偏离主题的回答

人机交互优化

系统设计了直观的Streamlit用户界面，包含多个功能选项卡。特别值得一提的是反馈机制：

1. 用户可以对每个解答进行"满意/不满意"评价
2. 反馈数据以JSON格式本地存储
3. 未来可扩展为基于反馈的模型微调或检索优化

性能评估

系统在JEEBench数学问题子集上的基准测试表现：

• 测试样本：50个随机选取的JEE数学问题
• 当前准确率：66%
• 评估结果保存为结构化CSV文件，便于后续分析

应用前景与扩展

这种Agentic RAG架构不仅适用于数学教育领域，其设计模式可推广至：

1. 其他学科的专业辅导系统
2. 企业知识问答平台
3. 技术文档智能助手
4. 医疗诊断辅助系统

特别值得注意的是其反馈机制，为构建真正具备持续学习能力的AI系统提供了可行路径。

部署与使用

系统采用Streamlit构建交互界面，部署简单快捷。开发者可通过简单命令启动完整应用，体验从问题输入到解答生成的全流程。

这种将先进AI技术与教育场景深度结合的实践，展示了大型语言模型在专业垂直领域的巨大应用潜力。通过精心设计的架构和持续优化机制，系统能够提供真正有价值的专业级解答服务。

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