练兵系统

智能练兵系统是为了能够一体化提升专业能力的平台，聚焦各种实战场景，通过数字化工具整合知识管理、模拟训练、考核竞技等能力，助力工作人员高效掌握规范流程、提升实战技能，同时通过精细化权限体系保障内容与操作的安全可控。
其核心功能模块包括：
知识模块：支持用户自定义上传文档，提供文档点赞、评论互动；结合大模型能力，可基于文档自动生成情景对话、试题，实现知识的快速转化与复用。
演练模块：涵盖多类实战训练场景 —— 接警对话训练机器人（依托大模型实现拟真接警交互）、情景对话模拟（代入角色开展场景化练习）、随机训练（抽取试题训练 + AI 判题）、专项训练（基于专项题库练习）；同时配套收藏夹（收藏重点试题）、错题本（自动记录错题便于复盘）。
考试模块：支持自定义试卷组织考试，搭载 AI 阅卷能力，实现考核流程的自动化与高效化。
比武模块：支持多单位间基于接警内容开展答题竞技，配备 AI 阅卷功能，助力单位间技能比拼与交流。
题库模块：实现试题的统一管理，同时支撑考试、比武场景下的试卷创建与记录。
鉴权模块：采用 “按钮 - 角色 - 人员” 的权限管控模式，精准分配不同用户的操作权限，保障系统安全合规。

1. 技术架构
后端技术：Java 负责核心页面开发与业务逻辑实现；Python 承担大模型对接工作（基于 LangChain 框架 + 提示词工程完成大模型交互）。
数据存储：使用 PostgreSQL 数据库存储文档、试题、用户信息等业务数据；搭配 Redis 缓存提升高频数据（如权限信息、热门试题）的访问效率。
部署方式：通过 Docker 实现容器化部署，保障环境一致性与运维便捷性。
2. 各模块技术落地
知识模块：文档上传后，由 Python 服务调用 LangChain + 大模型解析内容，自动生成情景对话、试题；点赞、评论等互动功能由 Java 后端对接 PostgreSQL 实现数据交互。
演练模块：接警机器人、情景模拟依托大模型实现拟真交互；随机训练的 AI 判题通过 LangChain 封装提示词，调用 Qwen（通义千问）基模完成答题评估；收藏夹、错题本由 Java+PostgreSQL 实现数据的增删查管理。
考试 / 比武模块：试卷创建、答题流程由 Java 开发，AI 阅卷功能复用 Python+LangChain + 大模型的评估能力，实现客观题 + 主观题的自动化批改。
题库模块：通过 Java 后端对接 PostgreSQL，实现试题、试卷的全生命周期管理（创建、编辑、关联训练 / 考试场景）。
鉴权模块：基于 “按钮 - 角色 - 人员” 的关联关系，由 Java 后端实现权限校验逻辑，保障不同角色仅能访问对应功能。