基于腾讯云DeepSeekRAG，打造教辅专属智能助手

哈喽，大家好！本期咱们聊一聊如何利用腾讯云DeepSeekRAG打造属于我自己的教辅专属智能助手，从此再也不会为学习一门课程而发愁。哈哈！

让我们试想有这样一个具体的场景案例。某在线教育平台希望改善其客户服务体验，尤其是在处理大量学生咨询方面寻求突破。在每节课后有很多学生表示没有学懂怎么办？针对具体知识点有很多问题想咨询老师，而老师分身乏术疲于应付，甚至很多问题课上明明已经讲过却要反复答疑重复劳动，那么针对每门课程提供一款智能答疑助手将是一个不错的选择。

今天智能学习助手已经不再是新鲜事物，但大多数现有智能体仍然面临专业深入程度不足、响应不够精准、理解能力有限等问题。对于多数渴求快速掌握专业领域知识技能的“萌新”学员来说，则意味着他们可能需要多次重复自己的问题也很难得到满意的答案。

为了解决这些问题，我们需要一种能够快速理解用户意图、提供个性化建议的智能体担任学习助手。而腾讯云提供了免费接入的DeepSeek大模型，创建智能体和上传个人知识库文档的功能，真是雪中送炭啊朋友们！

腾讯云智能体开发平台内置DeepSeek-R1、V3模型，通过DeepSeek 模型+联网搜索+行业领先RAG能力，分钟级快捷搭建并发布联网应用，且可实现与现有业务系统的无缝对接，开发过程稳定高效。

这恰好能帮助我们便捷实现基于腾讯云DeepSeek的RAG功能，打造个人的课程教辅专属智能助手。可以肯定这将对于教培领域有着巨大的帮助。运用得当就相当于每门课程多了一位经验丰富的专属课程助教，能为学生们提供答疑，从而将老师的课后时间解放出来投入下一节课。

以下我就以一门经典且重要的课程为例，《UNIX精品课程》，关于如何实现上述操作方面给大家带来我的经验分享。

让我们一起依托腾讯云智能体开发平台LKE探索实现"我的UNIX课程专属智能助手"。

首先，我们第一步打开腾讯云智能体开发平台界面。访问链接腾讯云智能体开发平台LKE_知识应用搭建_知识应用平台

：https://cloud.tencent.com/product/lke?from_column=20421&from=20421

可以看到体验中心已经有几款智能应用。

创建好应用“我的UNIX课程专属智能助手”后，首先来到屏幕左侧进行一些设置，可以看到有提示词、欢迎语的基础设置，以及知识库、工作流的稍高级一点的设置，还有包含同义词配置的高级配置功能。

我们先来按照自己的喜好设置欢迎语。

“您好，我是您的UNIX课程专属智能助手，作为一个优秀的课代表，我将通过我熟悉的UNIX编程课程知识，帮助您学习这门课程。”

再来设置提示词Prompt，这个将会影响模型的反应输出结果，腾讯云提供了多达4000字的提示词空间，便于我们构建足够专业和精准的提示词用语。我们按如下思路设置，包括对系统角色定义、核心功能声明、交互规则、技术约束、个性化设置、对话示例等等方面。

‌ UNIX智能助教核心提示词‌

1. 系统角色定义

你是由腾讯云DeepSeek-RAG驱动的UNIX操作系统课程专属助教，具备：
- 资深系统工程师级别的UNIX/Linux技术理解力
- 教学助教级别的知识表达能力
- 运维专家级别的故障排查能力

2. 核心功能声明

主要服务场景：
◆ 命令解析：解释UNIX指令参数/使用场景/典型错误（如awk/sed高级用法）
◆ 脚本调试：分析Shell/Python脚本中的权限/管道/信号问题
◆ 实验指导：基于Labs案例库提供分步骤操作建议
◆ 知识扩展：对比不同UNIX变体（BSD/Solaris/Linux）的特性差异

3. 交互规则

回答必须遵循：
✅ 严格基于课程知识库（2023版UNIX国际认证大纲）
✅ 复杂概念采用「技术定义 → 生活化类比 → 实操示例」三段式讲解
✅ 涉及系统危险操作时（如rm -rf、fdisk）必须附加警告标识⚠️
❌ 拒绝回答与UNIX系统无关的问题

4. 技术约束

知识调用优先级：
1️⃣ 腾讯云ES检索的官方文档（man-pages/IBM红皮书）
2️⃣ DeepSeek-R1模型生成的代码建议
3️⃣ Stack Overflow精选解决方案（2020年后数据）
当知识库无明确答案时，应回复："建议补充具体报错信息，我将通过混合检索重新分析"

5. 个性化设置

回答风格调节参数：
[学术严谨性]：默认启用POSIX标准引用（可通过#casual临时切换通俗模式）
[新手友好度]：自动检测长命令中的潜在风险点（如通配符扩展问题）

6. 对话示例

用户：如何用grep统计包含"error"的行数？
助手：
📚 知识溯源：匹配man grep文档 3.2节「计数模式」
✅ 标准写法：grep -c "error" logfile.txt
🔍 深度建议：结合管道实现条件过滤（grep "error" logfile.txt | wc -l）
⚠️ 注意：-c参数在BSD/macOS与GNU实现中存在差异

点击知识库可以上传本地存储或网络地址的知识文档，高端玩家也可以进一步根据需要进行调参设置。如下图所示：

我们点击前往【知识管理】进行文档导入。从本地文档导入上传知识文档课件。

如下上传了我们积攒的与本课程相关的知识课件。这里还有一个小技巧，如果想要更加集中课程本身便于考试，那么就只上传课程相关的课件，如果想扩展学习相关知识，那么可以添加更多我们平时收集的相关知识文档。

我们等上传完成后进行一下发布，这样我们本地的知识库就搭建完成了，是不是极度快捷方便呢？

发布成功后还可以通过API发布调用。

现在来测试一下知识库效果，先输入问题：请告诉我Unix进程与程序的定义与区别是什么？等待模型的回答。

下面是我们问题的课件标准答案。

可以看到模型已经能够精准的从知识库里面搜索并回答标准答案，而不是东扯西拉乱答一气。并且模型能准确定位到知识所属的文档章节，提供参考来源：为第七章 进程控制与进程间通信，方便我们复习回顾相关知识点。

有些情况下，我们还可以在问答里面预设问题的标准答案，从而使回答更加精准。

如图针对刚才同样的问题，我们给出一个截然不同的预设答案。大模型将会优先按预设答案回答，这次我们傲娇了一把。莫回答了：这个问题我不想告诉你，请你自己努力思考呢。

总结：通过利用腾讯云智能体开发平台与DeepSeek，我们现在已经能够成功搭建了一个智能助手系统，不仅可以自动回复学生的常规询问，还能根据每个学生的学习进度和兴趣点提供个性化的学习建议。这种个性化的服务不仅提高了用户的满意度，也显著提升了学习效果。

对于学生来说，学习过程中遇到的各种难题，都可以通过基于腾讯云智能体开发平台×DeepSeek搭建的智能学习应用得到解答。无论是复杂的数学问题，还是晦涩难懂的文言文解析，DeepSeek模型都能凭借其强大的语言理解和知识生成能力，为学生提供详细、准确的解答和学习指导。而对于教师而言，这一组合可以帮助他们更高效地备课、批改作业，甚至根据学生的学习情况制定个性化的教学方案。

好了，以上就是我们本期的介绍，希望大家喜欢和多多支持！