Example Project

做一個「考試小幫手」網站

問它「最近學校有什麼重要考試？」，它會先去抓學校官網的考試資訊公告，再交給校內 AI 整理成清單。這是 RAG 的真實版本：資料不是事先存好的檔案，而是每次即時從網路上抓。整個網站只有一個 Python 檔，大約 70 行。

先玩玩看： 老師已經架好一個，在校內打開 http://192.168.16.233:8501 就能用。只能在校內網路使用，在家或用手機行動網路連不到。

它怎麼運作

  1. 抓列表用 requests 下載官網「考試資訊」頁，用 BeautifulSoup 找出每則公告的標題、日期、連結。
  2. 抓內文再進入前 8 則公告的內頁，抓出內文（例如「第二次模擬考考試日期為10月28日～29日」）。
  3. 交給 AI把公告、今天的日期和問題一起送給 gpt-oss-120b，要求它只根據公告回答。
  4. 顯示用 Streamlit 做成網頁：一個輸入框、一個按鈕，再把 AI 的回答顯示出來。
為什麼要給它今天的日期？ AI 不知道今天是幾號。不告訴它，它就分不出哪些考試「已經考完」、哪些是「最近」。

步驟 1：準備檔案

建立一個資料夾，裡面的檔案長這樣（完整檔案在 GitHub 的 examples/exam_bot）：

exam_bot/
├── app.py                  # 主程式
├── requirements.txt        # 要安裝的套件
└── .streamlit/
    └── secrets.toml        # 你的 API key（不能上傳！）

安裝套件：

pip install streamlit openai beautifulsoup4

步驟 2：把 API key 存成檔案

key 向資訊老師申請，一人一把（見 規則與 FAQ）。拿到之後，不要寫在程式裡，而是存在 .streamlit/secrets.toml 這個檔案：

.streamlit/secrets.toml
EXO_API_KEY = "sk-你的API key"

程式裡用 st.secrets["EXO_API_KEY"] 就讀得到，這是 Streamlit 內建的功能，不用自己寫讀檔程式，也不用設環境變數。

這個檔案就是你的密碼。 用 git 的話，一定要在 .gitignore 加一行 .streamlit/secrets.toml，它才不會被上傳到 GitHub。交作業、傳檔案給同學時也要把它排除。外流的 key 老師會直接停用。
存 key 的方法優點要注意
寫死在程式裡最簡單程式一分享 key 就外流，只適合自己練習
環境變數（PyCharm 設定）程式碼裡完全沒有 key每台電腦、每個執行設定都要設一次
存成檔案（本頁）直覺，和程式放在一起好管理一定要加進 .gitignore

步驟 3：主程式

app.py
"""南一中考試小幫手：抓學校官網「考試資訊」，交給校內 LLM 整理後回答。

執行：streamlit run app.py
"""
import datetime

import requests
import streamlit as st
from bs4 import BeautifulSoup
from openai import OpenAI

BASE = "https://www.tnfsh.tn.edu.tw/latestevent/"
LIST_URL = BASE + "index.aspx?Parser=9,3,17"  # 官網「考試資訊」列表

# key 從 .streamlit/secrets.toml 讀，不寫在程式裡
client = OpenAI(
    base_url="http://192.168.16.233:4000/v1",
    api_key=st.secrets["EXO_API_KEY"],
)


def get_soup(url):
    html = requests.get(url, timeout=15).text
    return BeautifulSoup(html, "html.parser")


@st.cache_data(ttl=600)  # 10 分鐘內重複提問不重抓，對學校網站友善
def fetch_exams(n=8):
    """抓列表頁前 n 則公告，再進內頁抓內文，整理成一段純文字。"""
    items = []
    for li in get_soup(LIST_URL).select("ul.list li")[1:n + 1]:  # 第一個 li 是表頭
        a = li.find("a")
        unit, date = [s.get_text(strip=True) for s in li.select("span.w15")]
        link = BASE + a["href"]

        # 內頁的內文在「公布單位」和「您的瀏覽器，不支援script」之間
        text = get_soup(link).get_text(" ", strip=True)
        body = text.split("公布單位")[-1].split("您的瀏覽器")[0].lstrip(" ：")[:500]

        items.append(f"標題：{a['title']}\n公布日期：{date}（{unit}）\n內文：{body}\n連結：{link}")
    return "\n\n".join(items)


def ask(question, data):
    system = (
        f"你是臺南一中的校園小幫手。今天是 {datetime.date.today()}。"
        "只根據提供的公告回答，用繁體中文條列近期的考試或報名截止：日期、對象、重點。"
        "已經過去的不要列；公告沒寫日期的就說「詳見附件」；公告沒寫的（例如對象）不要猜，資料裡沒有的不要自己編。"
        "每一項最後附上公告連結。"
    )
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-oss-120b",
        messages=[
            {"role": "system", "content": system},
            {"role": "user", "content": f"公告：\n{data}\n\n問題：{question}"},
        ],
        reasoning_effort="low",
    )
    return response.choices[0].message.content


st.title("南一中考試小幫手")
st.caption("⚠️ 只能在校內網路使用（AI 在校內的叢集上），回答僅供參考，請以學校公告為準。")
question = st.text_input("想問什麼？", "最近學校有什麼重要考試？")

if st.button("問問看"):
    with st.spinner("抓取學校公告中…"):
        data = fetch_exams()
    with st.expander("抓到的原始公告（這就是交給 AI 的資料）"):
        st.text(data)
    with st.spinner("AI 整理中…"):
        st.markdown(ask(question, data))

幾個重點

步驟 4：執行

streamlit run app.py

瀏覽器會自動打開 http://localhost:8501，按「問問看」。抓資料不到 1 秒，AI 整理大約 30～60 秒（叢集忙的時候會更久）。要在校內網路才連得到叢集。

AI 還是可能「補腦」。 我們實測時，就算 system prompt 寫了「公告沒寫的不要猜」，它有時仍會把第二次模擬考的對象寫成「全校學生」，但公告裡根本沒寫對象。所以這種工具要附上公告連結，重要的事一定要點進去看原始公告。

進階挑戰