RAG-LAW-ASSISTANT：基于 Qwen2.5-1.5B-Instruct 的印度宪法自评式 RAG 问答应用

GitHub 上的开源项目 RAG-LAW-ASSISTANT 是一个针对印度宪法的检索增强问答应用，从 Jupyter notebook 重构为可部署的 FastAPI 后端加静态前端。流水线用 FAISS 检索相关条款，由本地模型 Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct 生成答案，并按 faithfulness/completeness/relevance/safety 四项 0–5 分自评，据此决定接受、修改一次或拒答。检索默认 k=4（未命中扩至 k=8），部署需 4+ GB 内存，支持 Hugging Face Spaces、Render、Railway 等。