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网站报价表对比表怎么做,景观效果图用什么软件制作,喜欢做网站,沈阳网站开发公司1. 项目背景在考研和升学的漫漫长路上#xff0c;信息不对称、错题整理效率低、缺乏科学规划是困扰许多学生的痛点。为了解决这些问题#xff0c; 拾学AI (ShiXue AI) 应运而生。“拾学”#xff0c;寓意“重拾学习的热情#xff0c;拾起遗漏的知识”。这是一个融合了 …1. 项目背景在考研和升学的漫漫长路上信息不对称、错题整理效率低、缺乏科学规划是困扰许多学生的痛点。为了解决这些问题拾学AI (ShiXue AI)应运而生。“拾学”寓意“重拾学习的热情拾起遗漏的知识”。这是一个融合了Django、Vue 3和大语言模型 (LLM)技术的全栈项目致力于通过 AI 技术让学习变得更简单、高效。2. 技术架构概览本项目采用主流的前后端分离架构并深度集成了多种 AI 服务。前端 (Frontend)核心框架: Vue 3 (Composition API) TypeScript构建工具: ViteUI 组件库: Element Plus状态管理: Pinia路由管理: Vue Router后端 (Backend)Web 框架: Django 5.2API 框架: Django REST Framework (DRF)数据库: MySQL身份认证: JWT (JSON Web Token)任务调度: Celery (可选扩展)AI 与第三方服务集成LLM 基座: Moonshot AI (Kimi) - 提供智能对话与逻辑推理。OCR 识别: Aliyun Dashscope (Qwen-VL) - 实现图片转文字用于错题录入。语音交互: Baidu AI Cloud - 支持语音输入提升交互便捷性。工作流编排: Dify - 编排复杂的 AI 智能流处理长上下文与多步推理。基础设施: SMTP 邮件服务 (验证码)、Python-pptx (自动化生成报告)。3. 核心功能亮点3.1 智能问答助手 (Smart QA)不仅仅是简单的聊天机器人。我们利用Streaming Response (流式响应)技术实现了类似 ChatGPT 的打字机效果大幅降低了用户的等待焦虑。支持语音输入让提问像聊天一样自然。3.2 智能错题本传统的错题整理需要手抄或剪贴效率极低。拾学AI 支持上传错题图片后台自动调用 OCR 识别文字并结合 LLM 分析错题原因、生成解析一键保存至云端。3.3 激励型用户中心除了基础的个人资料管理我们特别设计了可视化打卡系统。后端采用 JSON 字段存储打卡日期前端通过自定义el-calendar组件展示让每一天的坚持都清晰可见。3.4 模考与择校模考中心支持上传试题文件AI 自动解析并模拟考试环境。基于模考分数系统会生成多维度的择校报告帮助用户精准定位目标院校。4. 开发挑战与解决方案 (Troubleshooting)在开发过程中我们遇到并解决了许多实际问题以下是几个典型案例挑战一Token 认证与文件下载问题模考中心的“下载附件”功能是通过点击链接触发的 GET 请求无法像 AJAX 请求那样自动在 Header 中携带 JWT Token导致下载被拦截。解决1.后端改造修改JwtAuthMiddleware使其支持从 URL 查询参数 (?tokenxxx) 中提取 Token。2.前端适配在生成下载链接时自动将当前的 Token 拼接到 URL 后面确保权限验证通过。挑战二全栈功能的落地问题初期只有前端界面邮箱注册和打卡功能均未对接后端。解决邮箱实现了SendEmailCodeView集成 SMTP 服务利用 Django 缓存系统处理验证码的存储与过期校验。打卡设计了轻量级的 JSON 数据结构存储打卡记录避免了创建冗余的关联表同时保证了查询效率。挑战三环境配置冲突问题前后端联调时经常遇到 8000/5173 端口被占用。解决编写了自动化检测脚本配合 Vite 的自动端口切换配置并熟练使用taskkill清理僵尸进程保证了开发环境的稳定性。5. 总结与展望“拾学AI”是一个典型的 AI Native 应用探索。它证明了即使是小团队利用现有的开源框架 (Django/Vue) 和强大的 AI API也能快速构建出解决实际痛点的产品。未来我们将继续探索更深度的 AI Agent让 AI 主动规划学习路径。社区化功能通过错题共享和经验交流打造更有温度的学习社区。