程序聚合 软件案例 AI英语学习平台-VerbaPath

AI英语学习平台-VerbaPath

2026-05-27 18:49:49
行业:在线教育、人工智能
载体:网站、Windows应用
技术:JavaScript、Node.js、React、Tailwind CSS

业务和功能介绍

SmartLearn Pro 是一个面向英语学习场景的 AI 学习平台,核心目标是把文章、单词、听说读写训练和复习计划整合到一个学习闭环中。系统支持文本/PDF 导入、AI 阅读分析、生词提取、闪卡复习、记忆曲线复习、阅读考试训练、翻译挑战、AI 写作批改、口语教练、学习笔记、知识图谱和学习流画布等功能。

用户可以导入学习资料,系统自动生成词汇、语法结构、阅读理解题和复习内容;在学习过程中可以将生词、难句、错题和写作素材沉淀为笔记,并通过 FSRS 记忆算法安排后续复习。项目还集成了语音识别、AI 对话和 TTS 语音合成能力,用于模拟 IELTS、商务英语、日常聊天等口语训练场景,帮助用户完成从输入、练习、反馈到复习的完整学习流程。

项目实现

项目采用 React + Vite 构建前端应用,使用 Tailwind CSS 和 Lucide React 实现响应式界面与图标组件。整体采用模块化页面结构,包含工作台、内容导入、闪卡复习、复习中心、阅读考试、翻译挑战、AI 写作、口语教练、学习笔记、知识图谱、文件库和系统设置等模块。

我负责项目整体功能设计与前端实现,包括页面结构搭建、组件拆分、状态管理、本地数据持久化、AI 接口封装、学习复习逻辑和多端适配。前端通过 Context API 管理用户设置、主题、学习统计、音频播放状态和页面导航;使用 IndexedDB 保存文章历史、文件、笔记、闪卡、聊天记录、写作记录、翻译日志和听力数据,保证学习数据可以在本地长期保留。

AI 功能通过统一 service 层进行封装,支持文章分析、生词提取、阅读题生成、写作诊断、翻译评估、知识图谱关联、语音识别和文本转语音等能力。复习系统接入 FSRS 记忆算法,根据用户对单词的掌握程度自动计算下次复习时间。项目还提供 Node.js 服务端,用于登录注册、Session 管理和 AI 接口代理,避免前端直接暴露 API Key。

项目支持 Web 端运行,同时预留 Electron 桌面端和 Capacitor Android 端打包能力,方便后续扩展到桌面应用和移动端应用。

示例图片视频


前端开发-React
1天前活跃
方向: 前端-Web前端、前端-小程序、
交付率:100.00%
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一、立项背景与目标 1. 立项背景 在传统的知识库问答系统中,普遍存在以下痛点: - 流程混乱:通用ReAct Agent在处理复杂业务时,容易发生步骤跳跃或逻辑错乱,导致回答质量不稳定。 - 上下文断裂:多轮对话中,用户常使用代词(如“它多少钱?”),传统向量检索缺乏指代消解能力,导致检索失败。 - 意图混杂:闲聊式提问(如“你好”)与知识检索式提问(如“XX产品参数是多少”)被统一处理,浪费算力且影响用户体验。 - 状态丢失:用户刷新页面或稍后再访问时,对话历史无法延续,每次都是“新会话”。 2. 项目目标 - 构建一个流程可控、意图可分流、上下文可理解、状态可持久的智能知识助手。 - 实现复杂业务逻辑的结构化解耦,提升系统的可维护性与稳定性。 - 显著提升多轮对话场景下的检索命中率与回答准确率。 二、软件功能与核心模块 1.整体功能概述 本系统是一个基于LLM的智能对话式知识库问答助手,支持用户通过自然语言提问,从向量知识库中精准检索并生成回答。系统特别强化了多轮对话中的指代消解能力与流程可控性。 2.核心功能模块介绍 模块名称 功能说明 Planner(规划器) 基于LLM + 专用Prompt,硬编码业务流程。负责解析用户请求,按固定流程调度执行,防止逻辑跳跃。 语义路由器 基于LLM的分类工具,动态识别用户意图为“chat”(闲聊)或“retrieval”(知识检索),实现分支分流。 历史加载与写入模块 与Redis集成,自动追加对话历史,确保跨会话的上下文连续性。 查询重写模块 结合历史对话,将存在指代或省略的用户问题(如“它多少钱?”)改写为语义完整的独立问句。 混合检索引擎 同时执行向量语义检索与关键词检索,通过RRF算法融合排序,提升召回效果。 Executor(执行器) 根据Planner的指令,调用重写、检索、生成等环节,最终输出回答。 系统流程严格遵循:语义路由 → 历史加载 → (分支判断) → 查询改写/直接回答 → 知识库检索 → 最终生成 三、业务流程与功能路径 以下为用户与系统交互的完整功能路径描述: 场景一:用户进行知识检索(多轮对话) 场景二:用户发起闲聊 场景三:用户首次访问 / 会话恢复
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