高级统计方法知识图谱问答系统

从一门课的资料开始

这个项目来自高级统计方法课程。资料不少，概念之间也有很多前后关系。我希望提问时既能得到课程语境里的回答，也能顺着答案看到相关概念和原始出处。

第一版很快就能生成一段流畅的回答，但回到资料里检查时，我发现“看起来完整”和“确实有依据”差得很远。后面的设计因此都围绕两件事展开：资料怎样进入系统，答案怎样把出处一起带回来。

我先定下的三件事

我先把范围收在这门课里，并为第一版定了三条要求。部署、权限和关键流程测试也在这一版完成。

• 回答要能回到原始资料片段。
• 知识图谱负责连接概念，具体说法仍以文本证据为准。
• 资料不足时，回答要明确收住。

我怎样组织资料和检索

我把资料同时整理成文本块和知识关系。文本块保留原来的上下文，知识图谱用来连接概念。收到问题后，系统一边检索相关文本，一边补充附近的知识节点，再把带出处的材料交给模型组织答案。

我花时间最多的地方，是决定关系扩展到哪里、引用怎样显示，以及证据不够时该怎样回答。这些选择直接影响我自己会不会真的拿它来学习。

AI 帮了我什么

AI Agent 参与了资料处理、前后端实现、测试和多轮修复。我负责把问题收窄、选择方案、检查资料与回答是否一致，并完成部署和最后验收。

这个项目里，我写代码的方式已经和以前很不一样。实现更快以后，我把更多时间放在检查来源、构造反例和补失败路径上。

现在可以看到什么

当前版本包含前后端、知识图谱浏览、检索问答、测试和部署。内容侧有 69 个知识节点、336 条关系、70 组基准问答和 1,413 个文本块。

在线版本可以直接提问并查看来源，知识关系也能在图谱中检查。仓库里保留了关键流程的自动化测试。

接下来还要补什么

它目前只覆盖一门课程。资料怎样切分、关系怎样整理，都会影响最终回答。下一步我准备补一套更稳定的评测，并把内容更新流程做得更容易维护。