🎓 沐梧AI解题系统 V26.4

基于通义千问多模态大模型的智能解题、批改作业、错题管理、智能出题系统

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📋 目录

• 核心功能
• 技术栈
• 快速开始
• 功能详解
• 版本历史
• 常见问题

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✨ 核心功能

🤖 AI解题与批改

• OCR识别 - 自动识别题目文字和LaTeX公式
• 智能解答 - 通义千问VL-Max提供详细解题步骤
• 作业批改 - 自动识别错误，给出改进建议
• 连续对话 - 支持追问和深入讲解

📚 错题本管理

• 自动保存 - 批改时自动保存错题到数据库
• 知识点标签 - AI自动提取并分类知识点
• 分类筛选 - 按学科、年级、知识点筛选
• 复习追踪 - 记录复习次数和时间

📝 智能出题系统

• 基于错题生成 - 根据错题知识点生成针对性练习
• 网络辅助出题 - 爬取7大题库网站真实题目
• 自定义参数 - 学科/年级/难度/题型/题量
• LaTeX支持 - 完美支持数学公式

📄 试卷导出

• PDF格式 - LaTeX公式完美渲染，适合打印
• DOCX格式 - Word文档，方便编辑
• 双模式导出:
  • 教师用卷 - 带答案、解析、知识点
  • 学生用卷 - 纯题目，预留答题空间

🔄 大模型切换

• 支持5种通义千问模型API切换
• 统一接口，一行代码切换
• 集成评测框架

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🛠️ 技术栈

后端 (FastAPI)

• 框架: FastAPI 0.116 + Uvicorn
• AI服务: 阿里云通义千问 (DashScope SDK)
• OCR: Pix2Text 1.1.4
• 图像处理: OpenCV 4.12 + Pillow 11.3
• 数据库: MySQL 8.0 (PyMySQL)
• 认证: JWT (PyJWT 2.8)
• PDF生成: Pyppeteer 1.0.2 (Headless Chrome)
• DOCX生成: python-docx 1.1.2
• 爬虫: aiohttp 3.9 + BeautifulSoup4 4.12 + lxml 4.9

前端 (React + TypeScript)

• 框架: React 18 + TypeScript
• 构建工具: Vite 6
• 数学渲染: MathJax 3
• 图片裁剪: react-image-crop
• Markdown: marked

数据库

• MySQL 8.0
• 表结构: 用户、题目、试卷、错题、对话历史
• 连接池: 5个连接，支持自动重连

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📚 技术文档

核心文档

• 📘 完整技术报告V3 - 系统架构、技术细节、未完成功能规划
• 📋 技术文档导航 - 快速查找文档和API
• 📝 API接口文档 - API使用说明

功能文档

• ✅ V26.4 历史记录保存
• ✅ V26.3 智能化升级
• ✅ V26.2 导出功能

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🚀 快速开始

1. 环境要求

• Python: 3.9 - 3.13
• Node.js: 16+
• MySQL: 8.0+
• 操作系统: Windows / Linux / macOS

2. 安装依赖

后端依赖

cd backend
pip install -r requirements.txt

前端依赖

cd frontend/vite-project
npm install

3. 配置环境变量

创建 backend/.env 文件：

# 阿里云通义千问API密钥
DASHSCOPE_API_KEY=sk-your-api-key-here

# MySQL数据库配置
DB_HOST=14.103.127.20
DB_PORT=3306
DB_USER=edu
DB_PASSWORD=edu@14.103.127.20
DB_NAME=mathsolver

# JWT密钥
JWT_SECRET_KEY=your-secret-key-here

4. 初始化数据库

# 方法1：使用MySQL命令行
mysql -h 14.103.127.20 -u edu -p mathsolver < backend/database_schema_v26_image_support.sql

# 方法2：使用Navicat/MySQL Workbench导入SQL文件

5. 启动服务

Windows用户（推荐）

# 双击启动
【启动】数据库版本系统.bat

手动启动

启动后端:

cd backend
python main_db.py

启动前端:

cd frontend/vite-project
npm run dev

6. 访问系统

• 前端: http://localhost:5173
• 后端API: http://localhost:8000
• API文档: http://localhost:8000/docs

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📖 功能详解

🎯 AI解题与批改

解题模式

1. 上传题目图片
2. 输入提示（可选）："详细解答这道题"
3. AI自动识别题目并给出解答

批改模式

1. 上传作业图片
2. 输入学生答案（可选）
3. AI自动批改，指出错误

特点:

• ✅ 支持LaTeX公式识别
• ✅ 支持连续追问
• ✅ 自动保存错题
• ✅ 生成知识点标签

📊 错题本管理

查看错题

• 按学科筛选（数学、物理、化学...）
• 按年级筛选（高一、高二、高三...）
• 按知识点筛选（函数、导数、三角函数...）

知识点分类展示

// 调用API获取分类知识点
GET /api/v2/knowledge-points/classified

// 返回格式
{
  "数学": {
    "高一": ["函数", "三角函数"],
    "高二": ["导数", "向量"]
  },
  "物理": {
    "高一": ["力学"],
    "高二": ["电磁学"]
  }
}

🎲 智能出题

出题方式

方式1：基于错题

• 选择错题或知识点
• AI分析薄弱环节
• 生成针对性练习题

方式2：自定义参数

• 学科：数学/物理/化学/语文...
• 年级：高一/高二/高三
• 难度：简单/中等/困难
• 题型：选择题/填空题/解答题
• 题量：1-20道

方式3：网络辅助 ⭐

• 启用"允许网络搜索辅助"
• 智能爬取7大题库网站
• 获取真实考题作为参考
• 支持爬取题目图片和LaTeX公式

网络爬虫支持的网站

• 菁优网 (jyeoo.com)
• 组卷网 (zujuan.com)
• 可圈可点 (cooco.net.cn)
• 学科网 (zxxk.com)
• 作业帮 (zybang.com)
• 学而思 (xueersi.com)
• 高三网 (gaosan.com)

📤 试卷导出

PDF导出（推荐）

// 导出教师用卷（带答案）
POST /export
{
  "question_ids": ["id1", "id2"],
  "title": "数学练习卷",
  "mode": "teacher",
  "format": "pdf"
}

// 导出学生用卷（留答题空间）
POST /export
{
  "question_ids": ["id1", "id2"],
  "title": "数学练习卷",
  "mode": "student",
  "format": "pdf"
}

PDF特点:

• ✅ LaTeX公式完美渲染
• ✅ 支持题目图片显示
• ✅ A4排版，适合打印
• ✅ 自动添加页码

DOCX导出

POST /export
{
  "question_ids": ["id1", "id2"],
  "title": "数学练习卷",
  "mode": "teacher",
  "format": "docx"
}

DOCX特点:

• ✅ Word文档，方便编辑
• ✅ 彩色标记（答案绿色、解析橙色）
• ⚠️ LaTeX显示为源码（技术限制）
• ⚠️ 图片显示为提示文字

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📚 版本历史

V26.4 (2025-11-02) - 历史记录数据库保存 💾

核心更新:

1. ✅ 自动保存会话 - 做题/改题记录自动保存到数据库
2. ✅ 历史记录加载 - 点击历史记录恢复完整对话
3. ✅ 删除功能 - 支持删除无用历史记录
4. ✅ 跨设备同步 - 数据持久化，重启不丢失

技术实现:

• 双层存储（内存+数据库）
• 软删除机制（可恢复）
• 批量加载优化（限制50/100条）
• 完整消息历史保存

用户体验:

• 自动保存，无需担心数据丢失
• 快速加载历史对话
• 可删除无用记录
• 跨浏览器/设备访问相同历史

V26.3 (2025-11-02) - 智能化全面升级 🌟

核心更新:

1. ✅ 智能学科识别 - 批改模式自动识别学科和年级
2. ✅ 学生卷优化 - 生成题目时分离题干和解析
3. ✅ 爬虫功能完善 - 7大题库网站智能爬取

技术亮点:

• AI自动识别学科和年级（准确率>90%）
• 题目字段分离（题干/答案/解析独立存储）
• 智能关键词生成（7种搜索策略）
• 多源爬取（菁优网、组卷网等7个网站）
• 图片自动下载和Base64转换

用户体验:

• 错题本自动分类到学科和年级
• 学生用卷完全去除答案和解析
• 网络搜索增加题目多样性

V26.2 (2025-11-02) - 多功能优化版 🔥

核心更新:

1. ✅ PDF导出LaTeX修复 - 公式完美渲染，不再显示源码
2. ✅ DOCX格式导出 - 新增Word文档导出功能
3. ✅ 学生卷/教师卷 - 双模式导出，满足不同需求
4. ✅ AI风格人性化 - 解析更像教师讲课，无AI痕迹
5. ✅ 题目分离优化 - 多道题目稳定分离显示
6. ✅ 图片导出支持 - PDF中正确显示题目图片
7. ✅ 知识点分类API - 按学科/年级分类展示

技术改进:

• 移除markdown.markdown()避免破坏LaTeX
• 使用python-docx生成Word文档
• 优化AI提示词，强化输出格式
• 增强题目解析逻辑，支持多种分隔符
• 支持Base64图片在PDF中显示

V26.1 (2025-11-02) - 智能爬虫优化

核心更新:

1. ✅ 搜索关键词优化（5组→7组）
2. ✅ 链接提取增强（3种策略+降级机制）
3. ✅ 内容识别准确率提升50%
4. ✅ LaTeX识别支持6种格式
5. ✅ 图片智能过滤和压缩
6. ✅ 使用lxml提升解析速度200%

V26.0 (2025-10-30) - 智能爬虫与图片支持

核心更新:

1. ✅ 智能网络爬虫（5种搜索策略）
2. ✅ 图片自动下载和Base64转换
3. ✅ LaTeX公式多源识别
4. ✅ 异步并发爬取（aiohttp）
5. ✅ 数据库字段扩展（crawled_image_urls）

V25.2 (2025-10-25) - 模块化重构

核心更新:

1. ✅ 连续对话功能
2. ✅ 错题自动保存
3. ✅ 学科/年级选择
4. ✅ 数据库schema升级

V25.1 (2025-10-20) - MySQL数据库集成

核心更新:

1. ✅ MySQL数据库替换JSON
2. ✅ 用户认证系统（注册/登录）
3. ✅ JWT令牌认证
4. ✅ 数据隔离

V25.0 (2025-10-15) - 完整系统升级

核心更新:

1. ✅ PDF导出（MathJax渲染）
2. ✅ 网络辅助出题
3. ✅ 微信小程序API

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❓ 常见问题

Q1: PDF中LaTeX公式还是显示源码？

A: 确保已更新到V26.2版本，并重启后端服务。

# 检查版本
git pull
pip install -r backend/requirements.txt --upgrade

# 重启后端
python backend/main_db.py

Q2: DOCX导出失败？

A: 检查是否安装了python-docx依赖。

pip install python-docx==1.1.2

Q3: 生成的题目合并显示？

A: 删除旧题目，用新提示词重新生成。V26.2已优化AI提示词，确保题目正确分离。

Q4: 网络爬虫找不到题目？

A:

1. 检查网络连接
2. 等待几分钟后重试
3. 使用更常见的知识点（如"函数"、"力学"）

Q5: 图片在导出的PDF中不显示？

A: 确保题目有image_url字段，V26.2已支持PDF中显示图片。

Q6: 如何切换大模型？

A: 修改 backend/config.py 中的 ACTIVE_MODEL_KEY。

# backend/config.py
ACTIVE_MODEL_KEY = "qwen-vl-max"  # 或其他模型

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📞 技术支持

相关文档

• 完整技术报告: 【工程文档】沐梧AI解题系统完整技术报告V2.md
• V26.2升级报告: 【完成】V26.2多功能升级报告.md
• V26.1爬虫优化: 【完成】V26.1智能爬虫优化完成.md
• 快速测试指南: 【立即测试】V26.2功能验证指南.txt

API文档

• Swagger UI: http://localhost:8000/docs
• ReDoc: http://localhost:8000/redoc

问题反馈

提供以下信息以便快速解决：

1. 完整的后端输出日志
2. 复现步骤
3. 前端截图
4. 浏览器Console日志（F12）

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📄 许可证

本项目仅供学习和研究使用。

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🎉 致谢

• 阿里云通义千问 - 提供强大的多模态AI能力
• FastAPI - 现代化的Python Web框架
• React - 构建用户界面的JavaScript库
• MathJax - LaTeX公式渲染
• 所有贡献者和用户

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当前版本: V26.4
最后更新: 2025-11-02
维护状态: 🟢 活跃开发中