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问我任何事

一个基于我公开写作的 RAG 智能体 — 我不在的时候,就问它吧。

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回答基于我的公开资料生成,可能有误。重要事项请直接联系我。

工作原理

流程图:问题从左到右经过向量检索和语言模型,输出带编号引用的回答。问题向量检索语言模型回答 [n]content/*.mdx
  1. 01

    问题变成向量

    问题会与公开个人介绍、项目、经历、文章和论文片段进行匹配。

  2. 02

    最相关的片段拼进 Prompt

    取前四段最相关的内容,和「用访客语言回答、引用时标 [n]」的指令一起打包。

  3. 03

    一个简短回答流式返回

    一个非推理语言模型用 2–3 句话回答,带内联引用,点开就能核实出处。

技术栈

Next.js 15,构建时把内容 embedding 后写入 SQLite。每 IP 每小时限 10 次、全站每天上限 100 次、答案缓存 24 小时。多模型自动降级:主模型被限流或下线时自动切换到下一档,不会让访客看到空白。

它的局限

它只能依据本站已收录的公开资料回答。资料标注的日期很重要;它也可能遗漏或误解内容,请查看引用来源。涉及未公开的工作或个人决定,请直接联系我。