用 RAG+LLM 搭课程 FAQ 自动问答,RRF 融合检索自动去重
Al_Grigor · x · 2026-10-06
一位在 DataTalksClub 免费课程中服务数千学员的开发者分享了他搭建 RAG 驱动 FAQ 系统的完整方案：
- 问答流程：从已有 FAQ 索引中检索相似问题，用 LLM 生成答案，直接在 Slack 中回复学员。
- 去重扩展：为避免 FAQ 数据集灌入重复内容，每条新 FAQ 提交时触发两次检索——一次用问题文本、一次用完整 FAQ 记录，结果用 RRF（倒数排序融合）合并，再由 LLM 分类为 NEW / UPDATE / DUPLICATE / WRONGCOURSE，只有 NEW 和 UPDATE 才送到人工审核。
- 可观测性：使用 Comet 的 Opik 对整个工作流做追踪与评估。
适合想为课程/社区/客服场景搭建自动 FAQ 维护系统的开发者参考。
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