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张小明 2026/1/9 18:52:04
物流企业网站源码,国内免费产品发布网站,网站推广工作好做吗,apache 配置网站摘要#xff1a;在 AIGC 爆发的时代#xff0c;如何将大模型能力真正落地到垂直场景#xff1f;本文将分享我开发的智能考研平台——“拾题”#xff0c;探讨如何利用 Vue3、Django 和 Moonshot AI (Kimi) 构建一个集智能问答、模考阅卷和择校分析于一体的全栈应用。文中将…摘要在 AIGC 爆发的时代如何将大模型能力真正落地到垂直场景本文将分享我开发的智能考研平台——“拾题”探讨如何利用 Vue3、Django 和 Moonshot AI (Kimi) 构建一个集智能问答、模考阅卷和择校分析于一体的全栈应用。文中将重点复盘流式响应 (SSE)、多模态 OCR 识别及 Dify 工作流集成等核心技术难点。一. 项目背景考研是一场信息战也是一场持久战。作为大学生我深知其中的痛点择校迷茫院校数据分散难以做出科学决策。没人答疑遇到难题自学难以突破找学长学姐成本高。复盘低效错题整理还在用手抄复习效率低下。于是“拾题”应运而生。我希望打造一个24小时在线的 AI 私人助教利用大模型的推理能力和多模态理解能力重塑备考体验。二. 技术选型与项目架构为了保证开发效率与系统的可扩展性我采用了经典的前后端分离架构并通过 API 网关集成外部 AI 服务。1. 技术栈前端Vue 3 (Composition API) TypeScript Pinia Element Plus后端Django 5.2 Django REST Framework MySQL 8.0AI核心Moonshot AI (Kimi) Qwen-VL (阿里通义) Dify2. 系统架构图三. 核心技术难点复盘在开发过程中我们不仅仅是简单的 API 调用而是解决了一系列工程化难题。难点一实现类 ChatGPT 的流式打字机效果 (Server-Sent Events)挑战大模型生成长文本通常需要几秒甚至几十秒。如果使用传统的Request-Response模式用户会面对长达 30 秒的白屏体验极差。我们需要实现“边生成边显示”的效果。后端解决方案 (Django)利用 Django 的StreamingHttpResponse。我们不直接返回 JSON而是返回一个生成器 (Generator)。# backend/chat/views.py (简化示例) def event_stream(question): client OpenAI(api_keyAPI_KEY, base_url...) response client.chat.completions.create( modelkimi-k2-turbo, messages[{role: user, content: question}], streamTrue # 关键点开启流式 ) for chunk in response: content chunk.choices[0].delta.content if content: yield content # 实时 yield 字符 ​ return StreamingHttpResponse(event_stream(q), content_typetext/event-stream)前端解决方案 (Vue 3) 使用fetchAPI的ReadableStream进行读取避免等待整个响应结束。// frontend/src/views/dashboard/SmartQAView.vue (核心逻辑) const reader response.body.getReader(); const decoder new TextDecoder(); ​ while (true) { const { done, value } await reader.read(); if (done) break; const chunk decoder.decode(value); // 实时追加到当前消息内容触发 Vue 响应式更新 currentMessage.value.content chunk; // 滚动到底部 scrollToBottom(); }效果首字响应时间从 5s 缩短至 0.5s用户体验极其丝滑。难点二考研数学公式的精准识别 (OCR LLM)挑战 考研数学题包含大量复杂的积分符号、矩阵和几何图形。普通的 OCR 只能识别文字对公式识别一塌糊涂直接传给 LLM 会导致严重的幻觉Hallucination。解决方案 我们引入了多模态大模型 (Qwen-VL)作为“前置视觉处理器”。1.上传用户上传题目图片。2.识别后端调用 Qwen-VL-OCR 接口专门提取LaTeX格式的公式。Prompt: 请提取图片中的所有内容公式请使用LaTeX格式输出。3.推理将识别出的精准文本作为Context拼接Prompt发送给Kimi大模型进行解题。代码片段# 先识别 ocr_response dashscope.MultiModalConversation.call( modelqwen-vl-ocr-latest, messages[{role: user, content: [{image: img_path}, {text: 提取文字}]}] ) extracted_text ocr_response.output.choices[0].message.content ​ # 再推理 llm_response client.chat.completions.create( modelkimi-k2-turbo, messages[{role: user, content: extracted_text}] )难点三基于 Dify 的智能择校工作流挑战 “智能择校”不是简单的问答它需要结合知识库中的报录比、分数线并结合用户偏好进行分析。单一的Prompt无法完成如此复杂的任务链。解决方案 我们使用Dify编排了一个Agent工作流。输入解析提取用户的本科院校、考研分数、目标地区。知识库匹配调用我们预存的院校数据库。报告生成LLM 综合上述信息生成结构化的 Markdown 报告。后端只需调用 Dify 的 API 接口即可获得这就好比雇佣了一个专业的咨询团队。四. 项目展示用户注册界面用户登录界面首页界面生成报告界面智能问答界面错题本界面模考中心界面个人中心界面五. 项目开发收获与总结作为全栈开发者除了代码本身工程化规范也至关重要。接口先行在开发前我详细定义了Swagger/OpenAPI文档。例如明确了流式接口返回的是纯文本还是SSE格式的数据包避免了联调时的推诿。Git 工作流我们严格执行Feature Branch模式。每个人在feature/xxx分支开发禁止直接commit到main。统一的数据清洗由于 AI 的输出具有不确定性有时返回 JSON有时返回 Markdown我们在后端增加了一层“清洗层”确保前端拿到的数据结构永远是可预期的。
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