主要观点：在保险行业，需快速准确回答客户查询，此项目利用检索增强生成（RAG）和雪花 Cortex搜索开发 AI 驱动的问答助手。
关键信息：

• RAG 整合大语言模型与外部信息检索，用户提问时带回候选文档作为上下文生成响应。
• 项目结合 RAG 与雪花 Cortex 搜索构建保险问答助手，利用雪花语义搜索从保险文档知识库检索相关信息。
• 给出搭建步骤，包括环境设置（安装相关库）、创建.env 文件、在雪花中创建表并填充数据、创建 Streamlit 应用，可通过输入问题点击“Get Answer”获取答案。
• 需替换生成响应函数中的占位 LLM API 调用，调整雪花查询的语义相似度阈值和返回行数。
  重要细节：
• 环境设置中安装streamlit snowflake-connector-python python-dotenv库。
• 在.env 文件中填写雪花相关账号等信息。
• 在雪花中创建INSURANCE_DOCUMENTS表并填充示例数据。
• Streamlit 应用中通过连接雪花、进行语义搜索、生成响应来实现问答功能。运行应用时需在终端导航到保存文件的目录并运行streamlit run insurance_qa.py。交互时在文本输入框输入问题，点击按钮获取答案，可观察到 LLM 结合雪花上下文的响应。此流程虽为基础，但在 LLM 集成、数据预处理和部署策略等方面仍需增强，是利用 AI 转变保险信息访问的重要里程碑。