本地部署的基於RAG的學術建議系統用於課程選擇

根據研究論文提出，學生在規劃課程順序時常因先修課關係而面臨認知限制和資訊過載的挑戰，導致困惑。同時，教育機構也因資源有限難以提供充分的學術建議。為解決這些問題，論文探討了一種本地部署的基於檢索增強生成（RAG）的學術建議系統。該系統結合大語言模型與從結構化課程數據中檢索的資訊，旨在支援課程選擇、先修課理解以及個性化學習規劃，同時確保隱私保護。論文指出，這種方法能有效幫助學生和機構應對學術建議中的難題，提升教育效率和準確性。