??? 技術(shù)全景速覽

?? Day 0：需求澄清 & 數(shù)據(jù)盤點(diǎn)

1. 需求拆解

2. 數(shù)據(jù)樣例

課程編號(hào): ADP-303  
章節(jié): Lab3 Kubernetes 網(wǎng)絡(luò)  
內(nèi)容: 使用 Calico 作為 CNI，默認(rèn) IPPool 為 192.168.0.0/16...

?? Day 1：Pipeline 搭建

流程圖：RAG 數(shù)據(jù)流

1. 文檔解析 & 分塊

from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

loader = DirectoryLoader("data/", glob="**/*.pdf")
docs = loader.load()

splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=500,
    chunk_overlap=50
)
chunks = splitter.split_documents(docs)

2. Embedding & 入庫(kù)

import weaviate
client = weaviate.Client("http://localhost:8080")

with client.batch as batch:
    for c in chunks:
        batch.add_data_object(
            data_object={"text": c.page_content},
            class_name="ADPKnowledge"
        )

?? Day 2：API 服務(wù) & 低延遲調(diào)優(yōu)

1. FastAPI 核心代碼

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import weaviate, openai, os

app = FastAPI()
client = weaviate.Client("http://localhost:8080")
openai.api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_KEY")

class Query(BaseModel):
    q: str

@app.post("/ask")
def ask(query: Query):
    near_text = {"concepts": [query.q]}
    res = client.query.get("ADPKnowledge", ["text"])\
        .with_near_text(near_text)\
        .with_limit(5)\
        .do()

    context = " ".join([r["text"] for r in res["data"]["Get"]["ADPKnowledge"]])
    prompt = f"根據(jù)以下內(nèi)容回答：{context}\n問(wèn)題：{query.q}"

    gpt_resp = openai.ChatCompletion.create(
        engine="gpt-4o",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        max_tokens=256,
        temperature=0.1
    )
    return {"answer": gpt_resp.choices[0].message.content}

2. 延遲壓測(cè)結(jié)果

結(jié)論：?jiǎn)胃北炯纯蓾M足 SLA，后續(xù)可水平擴(kuò)展。

?? 前端體驗(yàn) & 圖標(biāo)

1. Markdown 友好提示

• ? 代碼高亮
• ? 表格渲染
• ? 數(shù)學(xué)公式

?? 上線后數(shù)據(jù)（真實(shí)運(yùn)行 7 天）

??? 安全與合規(guī)

?? 真實(shí)案例：Lab3 網(wǎng)絡(luò)故障排查

用戶提問(wèn)：
“Pod 無(wú)法跨節(jié)點(diǎn)通信，但同節(jié)點(diǎn)正常，如何排查？”

RAG 回答：

1. 確認(rèn) CNI 為 Calico ?
2. 檢查 calico/node Pod 日志是否有 BGP not ready
3. 查看節(jié)點(diǎn)間 179 端口是否被防火墻攔截
4. 若使用 IP-in-IP 模式，確認(rèn) CALICO_IPV4POOL_IPIP=Always

結(jié)果：用戶 3 分鐘定位到防火墻策略問(wèn)題，實(shí)驗(yàn)提前 40 分鐘完成。

?? CI/CD & 版本管理

GitHub Actions 工作流

name: deploy-rag-api
on:
  push:
    branches: [main]
jobs:
  docker-build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: docker/build-push-action@v5
        with:
          tags: ghcr.io/adp-it/rag-api:latest

可插拔擴(kuò)展

?? 對(duì)比：傳統(tǒng) FAQ vs RAG

? 總結(jié)

通過(guò) RAG 低延遲架構(gòu)，我們?cè)?2 天內(nèi)將 ADP IT 課程的零散知識(shí)轉(zhuǎn)化為可對(duì)話、可擴(kuò)展、可觀測(cè)的問(wèn)答 API；在保證安全合規(guī)的同時(shí)，把平均響應(yīng)時(shí)間控制在 500 ms 以內(nèi)，用戶體驗(yàn)和運(yùn)維成本實(shí)現(xiàn)雙贏。未來(lái)可繼續(xù)接入更多企業(yè)知識(shí)庫(kù)，打造統(tǒng)一的企業(yè)級(jí) AI 助手底座。

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