（2）在model对象中添加第一组“卷积层+池化层+Dropout层”，包括添加卷积层Conv2D（），输出通道数为32，卷积核大小为3×3，填充方式padding为’same’，使用ReLU函数作为激活函数，输入数据的形状为input_shape=x_train.shape[1:]；CIFAR-10作为计算机视觉领域的经典基准数据集，以其适中的规模、清晰的10个类别定义（涵盖飞机、汽车、鸟类等常

设置随机森林在训练和预测时使用的 CPU 核心数量为1，其他参数保持默认值。

2.运行 app.py，任选 resource/questions.txt 文件内的两个问题，使用本机或 resource 目录内的“PixPin”截图软件（免安装版），针对这两个问题的问答过程进行录屏（包括文件上传、索引构建、检索与生成等关键操作的录制），生成 gif，重命名为“基于streamlit_app的RAG问答操作演示.gif”，保存到 result 目录。上下文噪声：检索到的 Top

（2）在model对象中添加第一组“卷积层+池化层+Dropout层”，包括添加卷积层Conv2D（），输出通道数为32，卷积核大小为3×3，填充方式padding为’same’，使用ReLU函数作为激活函数，输入数据的形状为input_shape=x_train.shape[1:]；CIFAR-10作为计算机视觉领域的经典基准数据集，以其适中的规模、清晰的10个类别定义（涵盖飞机、汽车、鸟类等常