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本地部署多课程RAG辅导系统：校园AI助教的软硬件权衡
研究介绍CourseChat，一个面向本科商科教育的本地部署多课程RAG辅导系统，部署在校园网关后并计划嵌入Moodle。系统使用双边缘AI主机运行FastAPI服务、本地向量数据库和Ollama本地LLM。两轮模型对比显示，多个较大模型未通过课堂速度门槛，12B和7B模型通过，最终保留8B生产模…
arXiv cs.AI28 天前
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研究介绍CourseChat，一个面向本科商科教育的本地部署多课程RAG辅导系统，部署在校园网关后并计划嵌入Moodle。系统使用双边缘AI主机运行FastAPI服务、本地向量数据库和Ollama本地LLM。两轮模型对比显示，多个较大模型未通过课堂速度门槛，12B和7B模型通过，最终保留8B生产模…
该研究提出基于提示工程的框架，为通用LLM/RAG AI助教（如Jill Watson）提供个性化，使用六个学习者维度生成96种画像，并结合布鲁姆分类法评估认知复杂度。实验显示响应风格和结构有可感知差异，为无需重训练的个性化提供证据。