Building Document Question-Answering Systems with Rust

这是一场为期两小时的实践课程，旨在探讨文档问答系统背后的原理，并以 Rust 作为实现环境。

本次课程重点介绍应用程序如何根据已知文档集回答问题，而不是仅仅依赖语言模型已有的知识。我们将涵盖核心工作流程：加载文档、准备搜索、查找相关段落、向模型传递有用的上下文，以及生成与源材料保持关联的答案。

本课程的目标是教授 RAG 系统背后的工程理念，而非将其变成产品演示或抽象的 AI 讲座。重点在于系统边界、检索质量、答案基础（grounding）、错误处理，以及开发人员在构建文档感知应用程序时需要做出的实际决策。

受众：希望在文档搜索、检索、基础生成和 Rust 应用程序设计方面获得实践经验的初级和中级开发人员。

学习成果：

• 理解基于文档的问答系统的工作原理
• 解释分块（chunking）、嵌入（embeddings）、检索和上下文组装的目的
• 设计一个简单的“先检索，后回答”工作流程
• 使用 Rust 组织小型 RAG 应用程序的主要部分
• 识别导致答案质量差或无法支持答案的常见原因
• 应用基本技术来提高检索和答案质量
• 思考如何评估系统是否真正有用

形式：两小时课程，包含简短的框架演示、具体示例、权衡讨论以及用于实践的结课清单。