Unimib Assistant：基于 RAG 的学生友好型聊天机器人设计

大语言模型（LLM）的自然语言处理能力空前，广泛应用于各类任务。本 pilot 研究聚焦通过检索增强生成（RAG）系统专门化 ChatGPT 行为，使用 OpenAI 自定义 GPTs 功能。我们的聊天机器人名为 Unimib Assistant，旨在通过问答方式为米兰-比科巴大学（Unimib）学生提供信息和解决方案。我们提供了强调其特定用途和行为的提示，以及从一次初始需求调查中对六名学生进行访谈后获取的大学相关文档和链接。在初步定制阶段之后，对另外六名学生进行定性可用性测试，以识别聊天机器人的优势与不足，进而在后续重新设计中加以改进。尽管用户欣赏其用户友好体验、感知的总体可靠性、结构严谨的响应以及对话化的语调，但仍暴露出显著的技术和功能局限。具体而言，用户的满意度和整体体验受到制约，因系统始终无法提供完全准确的信息。此外，系统常常忽略报告相关信息，即便这些信息已包含在上传的材料和提示中。有时生成的链接无法点击，这削弱了系统的可信度，因为为用户提供信息来源是其重要方面。后续计划开展深入研究和来自其他用户的反馈，以及不断迭代以完善 Unimib Assistant。