Python · AI 应用阶段 55 项必做
个人知识库助手（上传文档 → 检索 → 带引用回答）
做出一个真实可用的 AI 产品
难度
建议投入 24–42 小时· 5 条需求验收权重
能说出召回率优化做过的 3 次实验；有评测集与得分40%
核心功能可独立跑通，无阻断性 bug25%
关键路径有测试或可复现的验收脚本15%
README 写清运行方式、架构与踩坑10%
能在 5 分钟内讲清设计与取舍10%
总分 100。低于 60 分说明这个阶段还没过，回去补知识点，不丢人。
项目背景
这是「Python」路径第 5 阶段（阶段五 · AI 应用）的验收项目。本阶段目标是：做出一个真实可用的 AI 产品。项目不是练习题的堆砌，而是把这一阶段的知识点压缩成一个能演示、能讲清楚取舍的成品。
MVP 目标
- 做出一个真实可用的 AI 产品
- 做出可运行、可演示的「个人知识库助手」
- 把 Prompt 工程与结构化输出、RAG 全链路、Agent 工具调用 / MCP 真正用进项目，而不是停在笔记里
功能需求清单
5 项必做 · 0 项建议- 1文档解析必做
支持 PDF/Markdown/TXT 上传与文本抽取。
- 2切分与向量化必做
合理切分（含重叠），生成 embedding 并入库。
- 3检索与回答必做
召回 top-k 片段，回答必须带引用来源。
- 4评测集必做
自建 ≥ 30 条问答评测集，报告召回率/准确率。
- 5成本与延迟必做
统计每次问答的 token 成本与响应时间。
技术约束
Prompt 工程与结构化输出RAG 全链路Agent 工具调用 / MCP评测与成本优化
交付物
- Git 仓库（含分阶段提交记录，不是最后一次性上传）
- README：项目简介、架构/流程图、运行方式、已知限制
- 演示材料：截图，或 1–2 分钟录屏
- 复盘：做错的 3 个决定与改进方案
加分项
- 重排（rerank）
- 多轮查询改写
- 文档权限隔离
最容易翻车的地方
- 只调 prompt 不做评测
- 切分过大导致召回差
- 回答没有引用、无法溯源
做完之后，简历怎么写
「个人知识库助手」：独立完成 上传文档 → 检索 → 带引用回答，使用 Prompt 工程与结构化输出、RAG 全链路、Agent 工具调用 / MCP；通过「能说出召回率优化做过的 3 次实验」验收。
写「做了什么 + 用了什么 + 结果如何」，不要写「参与了 XX 系统」。