内容质量
核查准确性、覆盖范围和时效，记录修订与失效内容。
03 / Technology
从内容到知识，
再到学习行动。
一套面向知识与学习的技术架构，需要把内容处理、知识关系、检索和反馈连接起来。以下介绍可采用的设计思路与关键边界。
05 · 学习应用
知识导航 / 学习地图 / 问答辅助
围绕明确目标呈现内容，帮助理解、实践与复盘。
04 · 检索与组织
关键词检索 / 向量检索 / 图关系查询
结合不同检索方式，关联相关内容与原始依据。
03 · 知识建模
概念定义 / 关系类型 / 先修约束
建立一致的知识结构，保留领域语义与适用条件。
02 · 内容处理
解析 / 分段 / 抽取 / 去重 / 核验
把文档转化为可检索、可关联的内容单元。
01 · 内容来源
课程 / 文档 / 案例 / 练习 / 经验
明确使用权限、来源和版本，作为持续维护的基础。
模型辅助理解，
证据支撑判断。
生成式模型可以辅助抽取、归纳和表达，但输出仍需要接受来源、规则与任务目标的约束。
- 检索增强：先找依据，再组织回答
- 围绕问题检索相关资料，将获得的片段作为回答上下文，并提供引用。检索增强可以支持核查，但不能保证回答一定正确。
- 图关系：补充结构与上下文
- 关系查询可以帮助识别概念的上位主题、依赖项和相关案例。文本相似度与知识关系承担不同职责，可以配合使用。
- 路径组织：考虑先修与任务约束
- 根据目标、已掌握内容及先修关系组织候选步骤。排序前检查缺失节点与循环依赖，关键教学关系由领域人员复核。
质量贯穿每一层。
访问边界
检索、引用与生成均遵守资料权限，避免越权组合与传播。
效果评估
分别评估检索相关性、回答依据和任务表现，不只统计内容数量。
Further reading
技术参考
知识表示可以采用 RDF 等公开标准。RDF 使用主语、谓语、宾语组成的三元组表达关系；具体技术选型仍应结合数据结构与查询需求。