案例介绍
项目类型：基于 RAG 的智能游戏攻略问答助手。
项目背景：游戏攻略内容分散在 Wiki、社区帖子和玩家回复中，信息更新快、表达口语化，普通关键词搜索很难快速找到可靠答案。本项目面向游戏问答与推荐场景，搭建了一套可检索、可追溯、带引用来源的智能问答系统。
核心功能：
1. 支持用户用自然语言提问，例如角色配队、抽卡规划、装备选择、关卡打法等。
2. 离线侧对 Wiki 页面和社区帖子进行清洗、切分、元数据标注，并分别写入 BM25 索引、Milvus 向量库和 MongoDB 原文库。
3. 在线侧采用 BM25 精确召回 + BGE-M3 向量召回的双路检索方案，合并去重后使用 BGE Reranker 精排。
4. 最终由 Qwen3-8B 生成结构化答案，并在回答中保留引用来源，降低大模型幻觉。
本人负责：整体 RAG 架构设计、数据清洗与 chunk 策略、召回与精排链路、Prompt 设计、模型部署方案和效果调优。项目体现了数据处理、向量检索、大模型应用、工程部署和业务问答系统集成能力。
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