docs: Move course video details for improved user guidance

Author: experdot

docs/zh/0-项目概述/1_项目背景.md

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 本智能助手首批覆盖葡萄城四大核心产品线，具体如下：
 
-| 产品                   | 类型           | 核心能力                            | 官网                                                                         |
-| ---------------------- | -------------- | ----------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------- |
-| **活字格** | 低代码开发平台 | 企业级应用快速构建、可视化开发      | [访问](https://www.grapecity.com.cn/solutions/huozige)                       |
-| **Wyn Enterprise**     | 嵌入式商业智能 | 自助式数据分析、多维度报表展示      | [访问](https://www.grapecity.com.cn/solutions/wyn)                           |
-| **SpreadJS**           | 表格控件       | 纯前端表格处理、Excel 兼容性        | [访问](https://www.grapecity.com.cn/developer/spreadjs)                      |
-| **GcExcel**            | 服务端表格组件 | 高性能批量文档生成、云端 Excel 处理 | [访问](https://www.grapecity.com.cn/developer/grapecitydocuments/excel-java) |
+| 产品               | 类型           | 核心能力                            | 官网                                                                         |
+| ------------------ | -------------- | ----------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------- |
+| **活字格**         | 低代码开发平台 | 企业级应用快速构建、可视化开发      | [访问](https://www.grapecity.com.cn/solutions/huozige)                       |
+| **Wyn Enterprise** | 嵌入式商业智能 | 自助式数据分析、多维度报表展示      | [访问](https://www.grapecity.com.cn/solutions/wyn)                           |
+| **SpreadJS**       | 表格控件       | 纯前端表格处理、Excel 兼容性        | [访问](https://www.grapecity.com.cn/developer/spreadjs)                      |
+| **GcExcel**        | 服务端表格组件 | 高性能批量文档生成、云端 Excel 处理 | [访问](https://www.grapecity.com.cn/developer/grapecitydocuments/excel-java) |
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+## 附录 - 视频公开课
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+-   本项目同时提供公开课视频：[《企业自建知识库：RAG 的从零实践与开源共享》](https://learn.grapecity.com.cn/CRS_detail?courseid=community-573)
+-   观看方式：微信扫码注册后即可观看直播回放
+-   视频时长：1 小时

docs/zh/1-技术原理/1-切片方案.md

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 本章节介绍 GC-QA-RAG 智能问答系统的文档切片原理，即如何将原始文档的知识点切片后存入向量数据库。
 
--   本项目同时提供公开课视频：[《企业自建知识库：RAG 的从零实践与开源共享》](https://learn.grapecity.com.cn/CRS_detail?courseid=community-573)
--   观看方式：微信扫码注册后即可观看直播回放
--   视频时长：1 小时
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 ## 1. 原始思路
 
 我们最初的设想非常直接：**将整个文档作为输入，交由大语言模型自动生成问答对（QA Pairs）**，以支持后续知识检索和问答系统的构建。
@@ -68,7 +64,6 @@ single_group_template = """
 考虑到中文技术文档中可能存在代码片段或特殊符号（如“.”出现在变量名中），我们在分句时做了以下处理：
 
 -   主要使用“。”、“？”、“！”等作为断句标志；
--   对包含特殊字符的语句进行保留不切分处理；
 -   自动过滤空白句与无效段落。
 
 该策略显著提升了短文档的信息抽取完整性与准确性。