工具概覽
基於 RAG 的 AI 助教是一個本地檢索增強生成（RAG）系統，把課程影片轉換成可搜尋的知識，讓學生直接就已處理的課程內容提問。助手不僅回答問題，還會指出哪一講包含該主題以及在哪個時間戳講解。當前版本是本地課程影片 RAG 流水線，使用通過 Ollama 執行的 DeepSeek R1 進行生成，BGE-M3 做嵌入，OpenAI Whisper 做語音轉文字。當前的 Whisper 配置會把印地語音訊翻譯為英文轉寫稿。專案處理本地課程影片的流程為：用 FFmpeg 提取 MP3 音訊，用 Whisper 把講座音訊轉為文本，保留講座時間戳，把細碎的 Whisper 片段合併為上下文更豐富的較大塊，通過 Ollama 用 BGE-M3 生成嵌入，用餘弦相似度檢索相關課程內容，用同一講座中相鄰的塊擴充套件檢索，並通過 Ollama 用 DeepSeek R1 生成最終答案。它僅以檢索到的課程上下文作為事實依據，並返回講座標題、講座編號和時間戳。系統在設定完成後使用 Ollama 在本地執行，在當前本地配置中，課程上下文不會發送給外部 LLM API。
定價
價格與限制可能變動，請以官網為準，並確認幣別、付款週期、最低席位數和用量上限。
應用場景
- 學生用該助手直接就已處理的課程內容提問，並獲得基於課程的解釋。
- 學生用該助手找出哪一講包含某個主題，以及在哪個時間戳講解。
- 學生用該助手通過獲取相關講座和時間戳來快速複習某個概念。
- 學生用該助手在很長的課程播放列表中找到某個主題的講解位置。
- 學生用該助手以自然語言提問，例如 OpenAI 如何用於 DALL-E 影像生成器。
- 學生用該助手查詢聊天機器人記憶在哪裡講解。
- 學生用該助手查詢哪一講講解了 LangChain 記憶。
功能特色
回答課程影片相關問題
在回答中標註對應講座
提供答案對應的時間戳
使用 Whisper 處理影片內容
藉助 BGE-M3 進行檢索
通過 Ollama 執行 DeepSeek
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