为什么做
读书时常有两种情况：书里一个概念没看懂；或者想快速找到某个问题在书里怎么说的。
做了什么
- 把整本书和我们的读书笔记切块、做成向量，存进知识库。演示里放了两本书（Good with Words、Six Walks in the Fictional Woods）和一份读书笔记。
- 提问时先找出相关的段落，先总结再回答，比直接塞给模型更准；回答里显示引用了哪些段落。
- 做了向量缓存，同样的内容不用重复花钱算。
- 后端在开源的 Langchain-Chatchat 上改，前端在 LangChain Chat（Next.js）上改。我负责产品设计和前端。
用了哪些 Azure 服务
这是 Microsoft Learn AI 技能挑战赛的黑客松，所以全部跑在 Azure 上：问答和向量用 Azure OpenAI，推理端放在 Azure 虚拟机，前端部署在 Azure Static Web Apps。
回头看
当时想做但没来得及的：在前端上传书、在线读 PDF 并高亮命中的段落。半年后，“基于自己的笔记问答”成了我毕业设计 Bookworm 的核心功能。