通学万卷(lore-master)是一个基于 Langchain4j 的智能教育学习能力提升平台,致力于为用户提供多场景、多学科、分级别的个性化学习与测评服务。平台融合了AI智能问答、知识库分级、能力测试、闯关式学习等创新理念,帮助用户高效提升各类知识与技能。
-
多场景学习能力支持
- 支持 Java 学习(如基础语法、SSM框架、中间件、微服务、高并发高可用、大数据与人工智能等)
- 支持英语学习(如单词记忆、语法练习、听力口语等)
- 支持数学学习(从小学到高等数学,涵盖各类知识点)
- 后续可拓展更多学科和学习场景
-
知识库与外部数据接入
- 学习资料可从本地数据库获取,也可通过联网搜索实时获取
- 支持接入外部教育平台的数据(如公开课、题库、广告等)
- 所有知识点按难度分为 L1~L9 九个等级,便于分层推荐和闯关
-
个性化学习路径与AI测评
- 用户可自主选择学习方向,也可直接进入AI测评
- AI根据用户答题表现,智能判断其知识掌握水平并评级(L1~L9)
- 系统根据评级动态推荐适合难度的学习内容,实现"闯关式"进阶
-
闯关式学习与激励机制
- 用户通过不断学习和测评,逐步从L1提升到L9
- 每提升一级,系统自动解锁更高难度的知识点和题目
- 通过"闯关"激发学习兴趣,并对用户进行综合评分
-
多终端支持
- 支持Web端、小程序端、安卓端等多种访问方式
- 统一后端服务,前后端分离,便于扩展和维护
- web/:Web端前台页面,提供用户注册、登录、学习、测评、排行榜等功能界面。
- miniapp/:小程序端代码,适配微信/支付宝等平台,功能与Web端一致。
- commands/:前端开发、构建、部署相关命令脚本。
- lore-master-web-admin/:管理后台,供运营/教师管理知识库、用户、题库、分级等。
- lore-master-web-business/:业务API,面向前端/小程序/APP,提供学习、测评、推荐等接口。
- lore-master-service/:业务服务层,封装核心业务逻辑,如AI测评、分级推荐、闯关判定等。
- lore-master-data/:数据访问层,负责与数据库交互,管理知识点、题库、用户信息等。
- lore-master-common/:通用工具、常量、基础配置等。
- lore-master-api/:API接口定义、DTO、VO等。
- lore-master-integration/:与外部教育平台、第三方API的集成适配层。
- docker/:Docker 容器化部署相关脚本与配置。
- sql/:数据库初始化、升级、迁移脚本。
- README.md:命令行工具、运维说明等。
- Langchain4j:强大的AI知识链路与推理能力,支持多模态、多数据源融合。
- 分级知识库:所有知识点和题库按L1~L9分级,精准适配用户水平。
- AI自适应测评:AI根据用户答题表现,动态调整推荐内容和难度。
- 闯关式学习体验:激励用户持续进步,提升学习兴趣和成就感。
- 多端统一后端:Web、小程序、APP共用一套后端服务,易于维护和扩展。
- 支持更多技能、更多题型(如编程实战、口语对话、数学推理等)
- 接入更多外部教育平台和内容资源
- 增加社交、排行榜、学习小组等互动功能
- 支持个性化学习计划、错题本、学习报告等
- 支持企业/学校定制化部署
- 中文名:通学万卷
- 英文名:lore-master
- 后端:Spring Boot + Langchain4j + MySQL/PostgreSQL + Redis + Docker
- 前端:React/Ant Design(Web),Taro/UniApp(小程序),Android原生/Flutter(APP)
- AI能力:Langchain4j 统一封装,支持本地知识库与联网搜索
- 安全:支持分级权限、登录认证、数据加密传输
- 运维:Docker一键部署,支持云原生扩展
如需英文版介绍、架构图、详细技术选型或具体功能模块设计,欢迎随时补充需求!