业务和功能介绍
1、立项背景和目标：面向备考学生，学习资料分散、整理复习成本高、缺少自测与反馈。项目目标是把用户上传的课件/笔记/
PDF等资料进行处理与检索，通过大模型生成结构化复习笔记和模拟试卷，并提供搜索与导出能力，提升复习效率与练习质量。
2、软件功能、核心功能模块：资料管理（上传/解析/
分段与索引）、RAG检索（按材料与主题召回相关内容）、复习笔记生成（流式输出）、模拟试卷生成（按题型/数量
/难度配置）、在线作答与批改（客观题自动判分+主观题智能批改）、智能搜索（带引用
/脚注规范输出）、历史记录与PDF导出。
3、业务流程、功能路径描述：上传学习资料→系统解析/索引→选择功能入口（复习/出题/搜索）→选择材料与参数（细
致程度/难度/题型等）→生成结果（实时展示）→保存到历史→导出PDF/再次查看/删除管理。
PDF等资料进行处理与检索，通过大模型生成结构化复习笔记和模拟试卷，并提供搜索与导出能力，提升复习效率与练习质量。
2、软件功能、核心功能模块：资料管理（上传/解析/
分段与索引）、RAG检索（按材料与主题召回相关内容）、复习笔记生成（流式输出）、模拟试卷生成（按题型/数量
/难度配置）、在线作答与批改（客观题自动判分+主观题智能批改）、智能搜索（带引用
/脚注规范输出）、历史记录与PDF导出。
3、业务流程、功能路径描述：上传学习资料→系统解析/索引→选择功能入口（复习/出题/搜索）→选择材料与参数（细
致程度/难度/题型等）→生成结果（实时展示）→保存到历史→导出PDF/再次查看/删除管理。
项目实现
整体架构和设计思路/技术栈：前端采用Next.js+TypeScript（页面/组件化渲染，Fetch处理SSE流式数据），后端采
用FastAPI+Uvicorn（API分层：schemas/endpoints/services)，LLM接入OpenA
I兼容接口（AsyncopenAI，支持流式生成），检索侧用本地向量/关键词召回（sciki
t-learn)，数据与历史记录落地本地JSON文件，支持PDF导出。
2、我的负责模块和结果：我主要负责后端LLM生成链路与接口稳定性（复习笔记SSE错误兜底、试卷生成JSON解析与校验、搜
索引用规则约束）及前端错误提示优化；共修复/
完善3处关键问题，使生成失败时能返回明确可重试的错误信息，并新增一键启动脚本把启动流程从多条命令简化为双击。
3、难点/坑与解决方案：大模型输出易出现代码块包裹/
非严格JSON、限流429导致流中断、以及提示词中花括号引发运行时错误；通过转义提示词、清洗与正则提取JSON、逐题校验跳
跳异常项、SSE生成器try/except并发送type:error事件等方式解决，保证前端不再只看到“network error”。
用FastAPI+Uvicorn（API分层：schemas/endpoints/services)，LLM接入OpenA
I兼容接口（AsyncopenAI，支持流式生成），检索侧用本地向量/关键词召回（sciki
t-learn)，数据与历史记录落地本地JSON文件，支持PDF导出。
2、我的负责模块和结果：我主要负责后端LLM生成链路与接口稳定性（复习笔记SSE错误兜底、试卷生成JSON解析与校验、搜
索引用规则约束）及前端错误提示优化；共修复/
完善3处关键问题，使生成失败时能返回明确可重试的错误信息，并新增一键启动脚本把启动流程从多条命令简化为双击。
3、难点/坑与解决方案：大模型输出易出现代码块包裹/
非严格JSON、限流429导致流中断、以及提示词中花括号引发运行时错误；通过转义提示词、清洗与正则提取JSON、逐题校验跳
跳异常项、SSE生成器try/except并发送type:error事件等方式解决，保证前端不再只看到“network error”。
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2. 数据清洗
清洗阶段主要通过MapReduce进行清洗。在清洗阶段会调用算法，对数据进行计算。具体有上下车算法，到离站算法，换乘算法等。
3. 数据仓库
该层是清洗过后的数据，是一致的，干净的，规范的。具体有三张表,分别是GPS,IC,BUS三张底表。
4. 数据APP层(应用层)
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