使用知识库分析答案
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59364700bc
commit
69ae78b009
1
go.mod
1
go.mod
@ -11,6 +11,7 @@ require (
|
||||
|
||||
require (
|
||||
filippo.io/edwards25519 v1.1.0 // indirect
|
||||
github.com/baidubce/app-builder/go/appbuilder v1.1.1 // indirect
|
||||
github.com/bytedance/gopkg v0.1.3 // indirect
|
||||
github.com/bytedance/sonic v1.14.2 // indirect
|
||||
github.com/bytedance/sonic/loader v0.4.0 // indirect
|
||||
|
||||
2
go.sum
2
go.sum
@ -1,5 +1,7 @@
|
||||
filippo.io/edwards25519 v1.1.0 h1:FNf4tywRC1HmFuKW5xopWpigGjJKiJSV0Cqo0cJWDaA=
|
||||
filippo.io/edwards25519 v1.1.0/go.mod h1:BxyFTGdWcka3PhytdK4V28tE5sGfRvvvRV7EaN4VDT4=
|
||||
github.com/baidubce/app-builder/go/appbuilder v1.1.1 h1:mPfUGmQU/Vi4KRJca6m34rWH/YWuQWOiPLmjtVjPhuA=
|
||||
github.com/baidubce/app-builder/go/appbuilder v1.1.1/go.mod h1:mHOdSd9TJ52aiUbRE2rW1omu4A0U7H32xN39ED+etmE=
|
||||
github.com/bytedance/gopkg v0.1.3 h1:TPBSwH8RsouGCBcMBktLt1AymVo2TVsBVCY4b6TnZ/M=
|
||||
github.com/bytedance/gopkg v0.1.3/go.mod h1:576VvJ+eJgyCzdjS+c4+77QF3p7ubbtiKARP3TxducM=
|
||||
github.com/bytedance/sonic v1.14.2 h1:k1twIoe97C1DtYUo+fZQy865IuHia4PR5RPiuGPPIIE=
|
||||
|
||||
@ -79,7 +79,11 @@ func gradeExam(recordID uint, examID uint, userID uint) {
|
||||
|
||||
// 评分
|
||||
totalScore := 0.0
|
||||
aiService := services.NewAIGradingService()
|
||||
aiService, err := services.NewAIGradingService()
|
||||
if err != nil {
|
||||
log.Printf("AI服务初始化失败: %v，将跳过AI评分", err)
|
||||
// 不返回错误，继续评分流程，只是跳过AI评分
|
||||
}
|
||||
|
||||
for _, question := range questions {
|
||||
userAnswerRaw, answered := answersMap[question.ID]
|
||||
@ -195,27 +199,35 @@ func gradeExam(recordID uint, examID uint, userID uint) {
|
||||
// AnswerData 直接存储答案文本
|
||||
correctAnswer := question.AnswerData
|
||||
userAnswerStr := fmt.Sprintf("%v", userAnswerRaw)
|
||||
aiResult, err := aiService.GradeShortAnswer(question.Question, correctAnswer, userAnswerStr)
|
||||
if err != nil {
|
||||
log.Printf("AI评分失败: %v", err)
|
||||
|
||||
// 检查AI服务是否可用
|
||||
if aiService == nil {
|
||||
log.Printf("AI服务不可用，无法评分问题 %d", question.ID)
|
||||
isCorrect = false
|
||||
score = 0
|
||||
} else {
|
||||
isCorrect = aiResult.IsCorrect
|
||||
// 按AI评分比例计算
|
||||
var questionScore float64
|
||||
if question.Type == "short-answer" {
|
||||
questionScore = scoreMap["short-answer"]
|
||||
} else if question.Type == "ordinary-essay" {
|
||||
questionScore = scoreMap["ordinary-essay"]
|
||||
} else if question.Type == "management-essay" {
|
||||
questionScore = scoreMap["management-essay"]
|
||||
}
|
||||
score = questionScore * (aiResult.Score / 100.0)
|
||||
aiGrading = &models.AIGrading{
|
||||
Score: aiResult.Score,
|
||||
Feedback: aiResult.Feedback,
|
||||
Suggestion: aiResult.Suggestion,
|
||||
aiResult, aiErr := aiService.GradeShortAnswer(question.Question, correctAnswer, userAnswerStr)
|
||||
if aiErr != nil {
|
||||
log.Printf("AI评分失败: %v", aiErr)
|
||||
isCorrect = false
|
||||
score = 0
|
||||
} else {
|
||||
isCorrect = aiResult.IsCorrect
|
||||
// 按AI评分比例计算
|
||||
var questionScore float64
|
||||
if question.Type == "short-answer" {
|
||||
questionScore = scoreMap["short-answer"]
|
||||
} else if question.Type == "ordinary-essay" {
|
||||
questionScore = scoreMap["ordinary-essay"]
|
||||
} else if question.Type == "management-essay" {
|
||||
questionScore = scoreMap["management-essay"]
|
||||
}
|
||||
score = questionScore * (aiResult.Score / 100.0)
|
||||
aiGrading = &models.AIGrading{
|
||||
Score: aiResult.Score,
|
||||
Feedback: aiResult.Feedback,
|
||||
Suggestion: aiResult.Suggestion,
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -259,10 +259,17 @@ func SubmitPracticeAnswer(c *gin.Context) {
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 调用AI评分服务（带重试机制）
|
||||
aiService := services.NewAIGradingService()
|
||||
aiService, err := services.NewAIGradingService()
|
||||
if err != nil {
|
||||
c.JSON(http.StatusInternalServerError, gin.H{
|
||||
"success": false,
|
||||
"message": fmt.Sprintf("AI评分服务初始化失败: %v", err),
|
||||
})
|
||||
return
|
||||
}
|
||||
|
||||
var aiResult *services.AIGradingResult
|
||||
var err error
|
||||
maxRetries := 5
|
||||
maxRetries := 3 // 减少重试次数，从5次改为3次
|
||||
|
||||
// 区分简答题和论述题的评分方式
|
||||
if strings.HasSuffix(question.Type, "-essay") {
|
||||
@ -276,8 +283,8 @@ func SubmitPracticeAnswer(c *gin.Context) {
|
||||
}
|
||||
log.Printf("论述题AI评分失败 (第 %d 次尝试): %v", attempt, err)
|
||||
if attempt < maxRetries {
|
||||
// 等待一小段时间后重试（指数退避）
|
||||
time.Sleep(time.Second * time.Duration(attempt))
|
||||
// 减少等待时间，使用固定延迟500ms而不是指数退避
|
||||
time.Sleep(500 * time.Millisecond)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
} else {
|
||||
@ -301,8 +308,8 @@ func SubmitPracticeAnswer(c *gin.Context) {
|
||||
}
|
||||
log.Printf("简答题AI评分失败 (第 %d 次尝试): %v", attempt, err)
|
||||
if attempt < maxRetries {
|
||||
// 等待一小段时间后重试（指数退避）
|
||||
time.Sleep(time.Second * time.Duration(attempt))
|
||||
// 减少等待时间，使用固定延迟500ms而不是指数退避
|
||||
time.Sleep(500 * time.Millisecond)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@ -980,8 +987,16 @@ func ExplainQuestion(c *gin.Context) {
|
||||
c.Header("X-Accel-Buffering", "no")
|
||||
|
||||
// 调用AI服务生成流式解析
|
||||
aiService := services.NewAIGradingService()
|
||||
err := aiService.ExplainQuestionStream(c.Writer, question.Question, standardAnswerStr, question.Type)
|
||||
aiService, err := services.NewAIGradingService()
|
||||
if err != nil {
|
||||
log.Printf("AI服务初始化失败: %v", err)
|
||||
// SSE格式的错误消息
|
||||
fmt.Fprintf(c.Writer, "data: [ERROR] AI服务暂时不可用，请稍后再试\n\n")
|
||||
c.Writer.(http.Flusher).Flush()
|
||||
return
|
||||
}
|
||||
|
||||
err = aiService.ExplainQuestionStream(c.Writer, question.Question, standardAnswerStr, question.Type)
|
||||
if err != nil {
|
||||
log.Printf("AI流式解析失败: %v", err)
|
||||
// SSE格式的错误消息
|
||||
|
||||
@ -1,37 +1,27 @@
|
||||
package services
|
||||
|
||||
import (
|
||||
"ankao/pkg/config"
|
||||
"context"
|
||||
"encoding/json"
|
||||
"fmt"
|
||||
"io"
|
||||
"net/http"
|
||||
"strings"
|
||||
|
||||
"github.com/sashabaranov/go-openai"
|
||||
)
|
||||
|
||||
// AIGradingService AI评分服务
|
||||
// AIGradingService AI评分服务接口(使用百度云AppBuilder)
|
||||
type AIGradingService struct {
|
||||
client *openai.Client
|
||||
config *config.AIConfig
|
||||
baiduService *BaiduAIGradingService
|
||||
}
|
||||
|
||||
// NewAIGradingService 创建AI评分服务实例
|
||||
func NewAIGradingService() *AIGradingService {
|
||||
cfg := config.GetAIConfig()
|
||||
|
||||
// 创建OpenAI客户端配置
|
||||
clientConfig := openai.DefaultConfig(cfg.APIKey)
|
||||
clientConfig.BaseURL = cfg.BaseURL + "/v1" // 标准OpenAI API格式需要/v1后缀
|
||||
|
||||
client := openai.NewClientWithConfig(clientConfig)
|
||||
func NewAIGradingService() (*AIGradingService, error) {
|
||||
baiduService, err := NewBaiduAIGradingService()
|
||||
if err != nil {
|
||||
return nil, fmt.Errorf("创建百度云AI服务失败: %w", err)
|
||||
}
|
||||
|
||||
return &AIGradingService{
|
||||
client: client,
|
||||
config: cfg,
|
||||
}
|
||||
baiduService: baiduService,
|
||||
}, nil
|
||||
}
|
||||
|
||||
// AIGradingResult AI评分结果
|
||||
@ -40,104 +30,18 @@ type AIGradingResult struct {
|
||||
IsCorrect bool `json:"is_correct"` // 是否正确 (Score >= 60 视为正确)
|
||||
Feedback string `json:"feedback"` // 评语
|
||||
Suggestion string `json:"suggestion"` // 改进建议
|
||||
ReferenceAnswer string `json:"reference_answer"` // 参考答案（论述题）
|
||||
ReferenceAnswer string `json:"reference_answer"` // 参考答案(论述题)
|
||||
ScoringRationale string `json:"scoring_rationale"` // 评分依据
|
||||
}
|
||||
|
||||
// GradeEssay 对论述题进行AI评分（不需要标准答案）
|
||||
// GradeEssay 对论述题进行AI评分(不需要标准答案)
|
||||
// question: 题目内容
|
||||
// userAnswer: 用户答案
|
||||
func (s *AIGradingService) GradeEssay(question, userAnswer string) (*AIGradingResult, error) {
|
||||
// 构建评分提示词（论述题评分模式）
|
||||
prompt := fmt.Sprintf(`你是一位专业的保密领域阅卷老师，请对以下论述题进行评分。
|
||||
|
||||
题目：%s
|
||||
|
||||
学生答案：%s
|
||||
|
||||
评分依据：
|
||||
请依据以下保密法律法规和管理制度进行分析和评分：
|
||||
1. 《中华人民共和国保守国家秘密法》
|
||||
2. 《中华人民共和国保守国家秘密法实施条例》
|
||||
3. 《保密工作管理制度2025.9.9》
|
||||
4. 《软件开发管理制度》
|
||||
5. 《涉密信息系统集成资质保密标准》
|
||||
6. 《涉密信息系统集成资质管理办法》
|
||||
|
||||
评分标准（论述题没有固定标准答案，请根据答题质量和法规符合度评分）：
|
||||
1. 论点是否明确，是否符合保密法规要求（30分）
|
||||
2. 内容是否充实，论据是否引用相关法规条文（30分）
|
||||
3. 逻辑是否严密，分析是否符合保密工作实际（25分）
|
||||
4. 语言表达是否准确、专业（15分）
|
||||
|
||||
评分等级：
|
||||
- 85-100分：论述优秀，论点明确、论据充分、符合法规要求、分析专业
|
||||
- 70-84分：论述良好，基本要素齐全，符合保密工作要求
|
||||
- 60-69分：论述基本合格，要点基本涵盖但不够深入
|
||||
- 40-59分：论述不够完整，缺乏法规支撑或逻辑性较差
|
||||
- 0-39分：论述严重缺失或完全离题
|
||||
|
||||
判断标准：60分及以上为正确（is_correct: true），否则为错误（is_correct: false）
|
||||
|
||||
评分要求：
|
||||
1. 给出一个0-100的精确分数
|
||||
2. 判断答案是否正确（is_correct: 60分及以上为true，否则为false）
|
||||
3. 生成一个专业的参考答案（reference_answer，150-300字，必须引用相关法规条文）
|
||||
4. 给出评分依据（scoring_rationale，说明依据了哪些法规和条文，80-150字）
|
||||
5. 给出简短的评语（feedback，说明得分情况，不超过80字）
|
||||
6. 给出具体的改进建议（suggestion，如果分数在90分以上可以简短，否则必须指出具体改进方向，不超过80字）
|
||||
|
||||
请按照以下JSON格式返回结果：
|
||||
{
|
||||
"score": 75,
|
||||
"is_correct": true,
|
||||
"reference_answer": "根据《中华人民共和国保守国家秘密法》第XX条...",
|
||||
"scoring_rationale": "依据《保密法》第XX条、《保密法实施条例》第XX条...",
|
||||
"feedback": "论述较为完整，论点明确，但论据不够充分，缺少具体法规引用",
|
||||
"suggestion": "建议补充《保密法》相关条文，加强论点之间的逻辑联系"
|
||||
}
|
||||
|
||||
注意：
|
||||
1. 只返回JSON格式的结果，不要有其他内容
|
||||
2. 参考答案必须专业、准确，体现保密法规要求
|
||||
3. 评分依据必须具体引用法规条文`, question, userAnswer)
|
||||
|
||||
// 调用AI API
|
||||
resp, err := s.client.CreateChatCompletion(
|
||||
context.Background(),
|
||||
openai.ChatCompletionRequest{
|
||||
Model: s.config.Model,
|
||||
Messages: []openai.ChatCompletionMessage{
|
||||
{
|
||||
Role: openai.ChatMessageRoleSystem,
|
||||
Content: "你是一位专业的保密领域阅卷老师，精通保密法律法规。你的评分客观公正，既要有专业要求，也要合理宽容。你必须基于保密法规进行评分，并在参考答案和评分依据中引用具体的法规条文。",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
Role: openai.ChatMessageRoleUser,
|
||||
Content: prompt,
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
Temperature: 0.3, // 低温度，保证评分相对稳定
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
|
||||
if err != nil {
|
||||
return nil, fmt.Errorf("AI评分失败: %w", err)
|
||||
if s.baiduService == nil {
|
||||
return nil, fmt.Errorf("百度云AI服务未初始化")
|
||||
}
|
||||
|
||||
if len(resp.Choices) == 0 {
|
||||
return nil, fmt.Errorf("AI未返回评分结果")
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 解析AI返回的JSON结果
|
||||
content := resp.Choices[0].Message.Content
|
||||
|
||||
var result AIGradingResult
|
||||
if err := parseAIResponse(content, &result); err != nil {
|
||||
return nil, fmt.Errorf("解析AI响应失败: %w", err)
|
||||
}
|
||||
|
||||
return &result, nil
|
||||
return s.baiduService.GradeEssay(question, userAnswer)
|
||||
}
|
||||
|
||||
// GradeShortAnswer 对简答题进行AI评分
|
||||
@ -145,89 +49,38 @@ func (s *AIGradingService) GradeEssay(question, userAnswer string) (*AIGradingRe
|
||||
// standardAnswer: 标准答案
|
||||
// userAnswer: 用户答案
|
||||
func (s *AIGradingService) GradeShortAnswer(question, standardAnswer, userAnswer string) (*AIGradingResult, error) {
|
||||
// 构建评分提示词（严格评分模式）
|
||||
prompt := fmt.Sprintf(`你是一位专业的保密领域阅卷老师，请严格按照标准答案对以下简答题进行评分。
|
||||
|
||||
题目：%s
|
||||
|
||||
标准答案：%s
|
||||
|
||||
学生答案：%s
|
||||
|
||||
评分依据：
|
||||
请依据以下保密法律法规和管理制度进行分析和评分：
|
||||
1. 《中华人民共和国保守国家秘密法》
|
||||
2. 《中华人民共和国保守国家秘密法实施条例》
|
||||
3. 《保密工作管理制度2025.9.9》
|
||||
4. 《软件开发管理制度》
|
||||
5. 《涉密信息系统集成资质保密标准》
|
||||
6. 《涉密信息系统集成资质管理办法》
|
||||
|
||||
评分标准（请严格遵守）：
|
||||
1. 必须与标准答案进行逐项对比
|
||||
2. 答案要点完全覆盖标准答案且表述准确、符合法规要求的，给85-100分
|
||||
3. 答案要点基本覆盖但有缺漏或表述不够准确的，给60-84分
|
||||
4. 答案要点缺失较多或有明显错误的，给40-59分
|
||||
5. 答案完全错误或离题的，给0-39分
|
||||
6. 判断标准：60分及以上为正确（is_correct: true），否则为错误（is_correct: false）
|
||||
|
||||
评分要求：
|
||||
1. 给出一个0-100的精确分数
|
||||
2. 判断答案是否正确（is_correct: 60分及以上为true，否则为false）
|
||||
3. 给出评分依据（scoring_rationale，说明依据了哪些法规和标准答案的哪些要点，80-150字）
|
||||
4. 给出简短的评语（feedback，说明得分和失分原因，不超过80字）
|
||||
5. 给出具体的改进建议（suggestion，如果答案满分可以为空，否则必须指出具体改进方向，不超过80字）
|
||||
|
||||
请按照以下JSON格式返回结果：
|
||||
{
|
||||
"score": 85,
|
||||
"is_correct": true,
|
||||
"scoring_rationale": "依据《保密法》第XX条和标准答案要点分析...",
|
||||
"feedback": "答案覆盖了主要要点，但XXX部分描述不够准确",
|
||||
"suggestion": "建议补充XXX内容，并完善XXX的描述"
|
||||
if s.baiduService == nil {
|
||||
return nil, fmt.Errorf("百度云AI服务未初始化")
|
||||
}
|
||||
return s.baiduService.GradeShortAnswer(question, standardAnswer, userAnswer)
|
||||
}
|
||||
|
||||
注意：
|
||||
1. 只返回JSON格式的结果，不要有其他内容
|
||||
2. 必须严格对照标准答案评分，不要过于宽松
|
||||
3. 评分依据必须说明符合或违反了哪些法规要求`, question, standardAnswer, userAnswer)
|
||||
// AIExplanationResult AI解析结果
|
||||
type AIExplanationResult struct {
|
||||
Explanation string `json:"explanation"` // 题目解析
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 调用AI API
|
||||
resp, err := s.client.CreateChatCompletion(
|
||||
context.Background(),
|
||||
openai.ChatCompletionRequest{
|
||||
Model: s.config.Model,
|
||||
Messages: []openai.ChatCompletionMessage{
|
||||
{
|
||||
Role: openai.ChatMessageRoleSystem,
|
||||
Content: "你是一位专业的保密领域阅卷老师，精通保密法律法规。必须严格按照标准答案进行评分，不能过于宽松。你的评分标准是客观的、一致的、可预测的，并且必须基于保密法规进行专业分析。",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
Role: openai.ChatMessageRoleUser,
|
||||
Content: prompt,
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
Temperature: 0, // 温度为0，获得最确定、最一致的评分结果
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
|
||||
if err != nil {
|
||||
return nil, fmt.Errorf("AI评分失败: %w", err)
|
||||
// ExplainQuestionStream 生成题目解析(流式输出)
|
||||
// writer: HTTP响应写入器
|
||||
// question: 题目内容
|
||||
// standardAnswer: 标准答案
|
||||
// questionType: 题目类型
|
||||
func (s *AIGradingService) ExplainQuestionStream(writer http.ResponseWriter, question, standardAnswer, questionType string) error {
|
||||
if s.baiduService == nil {
|
||||
return fmt.Errorf("百度云AI服务未初始化")
|
||||
}
|
||||
return s.baiduService.ExplainQuestionStream(writer, question, standardAnswer, questionType)
|
||||
}
|
||||
|
||||
if len(resp.Choices) == 0 {
|
||||
return nil, fmt.Errorf("AI未返回评分结果")
|
||||
// ExplainQuestion 生成题目解析
|
||||
// question: 题目内容
|
||||
// standardAnswer: 标准答案
|
||||
// questionType: 题目类型
|
||||
func (s *AIGradingService) ExplainQuestion(question, standardAnswer, questionType string) (*AIExplanationResult, error) {
|
||||
if s.baiduService == nil {
|
||||
return nil, fmt.Errorf("百度云AI服务未初始化")
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 解析AI返回的JSON结果
|
||||
content := resp.Choices[0].Message.Content
|
||||
|
||||
var result AIGradingResult
|
||||
if err := parseAIResponse(content, &result); err != nil {
|
||||
return nil, fmt.Errorf("解析AI响应失败: %w", err)
|
||||
}
|
||||
|
||||
return &result, nil
|
||||
return s.baiduService.ExplainQuestion(question, standardAnswer, questionType)
|
||||
}
|
||||
|
||||
// parseAIResponse 解析AI返回的JSON响应
|
||||
@ -243,223 +96,6 @@ func parseAIResponse(content string, result interface{}) error {
|
||||
return nil
|
||||
}
|
||||
|
||||
// AIExplanationResult AI解析结果
|
||||
type AIExplanationResult struct {
|
||||
Explanation string `json:"explanation"` // 题目解析
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ExplainQuestionStream 生成题目解析（流式输出）
|
||||
// writer: HTTP响应写入器
|
||||
// question: 题目内容
|
||||
// standardAnswer: 标准答案
|
||||
// questionType: 题目类型
|
||||
func (s *AIGradingService) ExplainQuestionStream(writer http.ResponseWriter, question, standardAnswer, questionType string) error {
|
||||
// 构建解析提示词（直接输出，不使用JSON格式）
|
||||
prompt := fmt.Sprintf(`你是一位严谨、专业的保密领域专家老师，请对以下题目进行详细解析。
|
||||
|
||||
题目类型：%s
|
||||
|
||||
题目内容：%s
|
||||
|
||||
标准答案：%s
|
||||
|
||||
**重要依据**：请基于以下保密法律法规和管理制度进行专业分析：
|
||||
1. 《中华人民共和国保守国家秘密法》
|
||||
2. 《中华人民共和国保守国家秘密法实施条例》
|
||||
3. 《保密工作管理制度2025.9.9》
|
||||
4. 《软件开发管理制度》
|
||||
5. 《涉密信息系统集成资质保密标准》
|
||||
6. 《涉密信息系统集成资质管理办法》
|
||||
|
||||
请提供一个详细的解析，要求：
|
||||
1. **必须基于保密法规**：解析时必须引用相关法规条文，说明依据哪些具体法律法规
|
||||
2. **必须实事求是**：只基于题目内容、标准答案和实际法规进行解析
|
||||
3. **不要胡编乱造**：如果某些信息不确定或题目没有提供，请如实说明，不要编造法规条文
|
||||
|
||||
解析内容要求：
|
||||
- **知识点**：说明题目考查的核心知识点，指出涉及哪些保密法规
|
||||
- **法规依据**：明确引用相关法律法规的具体条文（如：《保密法》第X条、《保密法实施条例》第X条等）
|
||||
- **解题思路**：提供清晰的解题步骤和方法，结合保密工作实际
|
||||
|
||||
%s
|
||||
|
||||
示例输出格式：
|
||||
## 知识点
|
||||
本题考查的是[知识点名称]，涉及《XX法规》第XX条...
|
||||
|
||||
## 法规依据
|
||||
- 《中华人民共和国保守国家秘密法》第XX条规定：...
|
||||
- 《保密工作管理制度2025.9.9》第X章第X节：...
|
||||
|
||||
## 解题思路
|
||||
1. 首先根据《XX法规》第XX条，我们可以判断...
|
||||
2. 然后结合保密工作实际，分析...
|
||||
|
||||
%s
|
||||
|
||||
## 总结
|
||||
%s
|
||||
|
||||
**重要提醒**：请务必在解析中引用具体的法规条文，不要空泛地提及法规名称。如果不确定具体条文编号，可以说明法规的精神和要求。
|
||||
|
||||
请使用markdown格式输出解析内容。`,
|
||||
questionType,
|
||||
question,
|
||||
standardAnswer,
|
||||
// 根据题目类型添加特定要求
|
||||
func() string {
|
||||
if questionType == "single-selection" || questionType == "multiple-selection" {
|
||||
return `- **选项分析**：对于选择题，必须逐项分析每个选项的对错及原因，并说明依据哪些法规
|
||||
- **记忆口诀**：如果适用，提供便于记忆的口诀或技巧`
|
||||
}
|
||||
return "- **答案解析**：详细说明为什么这个答案是正确的，并引用相关法规依据"
|
||||
}(),
|
||||
// 根据题目类型添加示例格式
|
||||
func() string {
|
||||
if questionType == "single-selection" || questionType == "multiple-selection" {
|
||||
return `## 选项分析
|
||||
- **A选项**：[分析该选项]，根据《XX法规》第XX条...
|
||||
- **B选项**：[分析该选项]，根据《XX法规》第XX条...
|
||||
- **C选项**：[分析该选项]，根据《XX法规》第XX条...
|
||||
- **D选项**：[分析该选项]，根据《XX法规》第XX条...
|
||||
|
||||
## 正确答案
|
||||
正确答案是... 因为根据《XX法规》第XX条规定...`
|
||||
}
|
||||
return `## 答案解析
|
||||
正确答案是... 根据《XX法规》第XX条的规定...`
|
||||
}(),
|
||||
// 根据题目类型添加总结要求
|
||||
func() string {
|
||||
if questionType == "single-selection" || questionType == "multiple-selection" {
|
||||
return "对于选择题，可以提供记忆口诀或关键要点总结，并总结涉及的主要法规要求"
|
||||
}
|
||||
return "总结本题的关键要点、涉及的主要法规要求和在保密工作中的实际应用"
|
||||
}(),
|
||||
)
|
||||
|
||||
// 调用AI API（流式）
|
||||
stream, err := s.client.CreateChatCompletionStream(
|
||||
context.Background(),
|
||||
openai.ChatCompletionRequest{
|
||||
Model: s.config.Model,
|
||||
Messages: []openai.ChatCompletionMessage{
|
||||
{
|
||||
Role: openai.ChatMessageRoleSystem,
|
||||
Content: "你是一位严谨、专业的保密领域专家老师，精通保密法律法规和管理制度。你擅长深入浅出地讲解题目，并能准确引用相关法规条文。你必须实事求是，只基于题目、标准答案和实际法规提供解析，不编造任何不确定的信息。你使用Markdown格式输出，让学生更容易理解。",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
Role: openai.ChatMessageRoleUser,
|
||||
Content: prompt,
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
Temperature: 0.3, // 低温度，保证输出相对稳定和专业
|
||||
Stream: true,
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
|
||||
if err != nil {
|
||||
return fmt.Errorf("创建流式请求失败: %w", err)
|
||||
}
|
||||
defer stream.Close()
|
||||
|
||||
flusher, ok := writer.(http.Flusher)
|
||||
if !ok {
|
||||
return fmt.Errorf("响应写入器不支持Flush")
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 读取流式响应并发送给客户端
|
||||
for {
|
||||
response, err := stream.Recv()
|
||||
if err == io.EOF {
|
||||
// 流结束
|
||||
fmt.Fprintf(writer, "data: [DONE]\n\n")
|
||||
flusher.Flush()
|
||||
break
|
||||
}
|
||||
if err != nil {
|
||||
return fmt.Errorf("接收流式响应失败: %w", err)
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 获取增量内容
|
||||
if len(response.Choices) > 0 {
|
||||
delta := response.Choices[0].Delta.Content
|
||||
if delta != "" {
|
||||
// 使用SSE格式发送
|
||||
fmt.Fprintf(writer, "data: %s\n\n", delta)
|
||||
flusher.Flush()
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
return nil
|
||||
}
|
||||
|
||||
// ExplainQuestion 生成题目解析
|
||||
// question: 题目内容
|
||||
// standardAnswer: 标准答案
|
||||
// questionType: 题目类型
|
||||
func (s *AIGradingService) ExplainQuestion(question, standardAnswer, questionType string) (*AIExplanationResult, error) {
|
||||
// 构建解析提示词
|
||||
prompt := fmt.Sprintf(`你是一位经验丰富的老师，请对以下题目进行详细解析。
|
||||
|
||||
题目类型：%s
|
||||
|
||||
题目内容：%s
|
||||
|
||||
标准答案：%s
|
||||
|
||||
请提供一个详细的解析，包括：
|
||||
1. 题目考查的知识点
|
||||
2. 解题思路和方法
|
||||
3. 为什么选择这个答案
|
||||
4. 相关的重要概念或注意事项
|
||||
|
||||
请按照以下JSON格式返回结果：
|
||||
{
|
||||
"explanation": "这道题考查的是...(200字以内的详细解析)"
|
||||
}
|
||||
|
||||
注意：只返回JSON格式的结果，不要有其他内容。`, questionType, question, standardAnswer)
|
||||
|
||||
// 调用AI API
|
||||
resp, err := s.client.CreateChatCompletion(
|
||||
context.Background(),
|
||||
openai.ChatCompletionRequest{
|
||||
Model: s.config.Model,
|
||||
Messages: []openai.ChatCompletionMessage{
|
||||
{
|
||||
Role: openai.ChatMessageRoleSystem,
|
||||
Content: "你是一位经验丰富的老师，擅长深入浅出地讲解题目，帮助学生理解知识点。",
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
Role: openai.ChatMessageRoleUser,
|
||||
Content: prompt,
|
||||
},
|
||||
},
|
||||
Temperature: 0.7, // 中等温度以获得有创造性的解释
|
||||
},
|
||||
)
|
||||
|
||||
if err != nil {
|
||||
return nil, fmt.Errorf("AI解析失败: %w", err)
|
||||
}
|
||||
|
||||
if len(resp.Choices) == 0 {
|
||||
return nil, fmt.Errorf("AI未返回解析结果")
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 解析AI返回的JSON结果
|
||||
content := resp.Choices[0].Message.Content
|
||||
|
||||
var result AIExplanationResult
|
||||
if err := parseAIResponse(content, &result); err != nil {
|
||||
return nil, fmt.Errorf("解析AI响应失败: %w", err)
|
||||
}
|
||||
|
||||
return &result, nil
|
||||
}
|
||||
|
||||
// removeMarkdownCodeBlock 移除markdown代码块标记
|
||||
func removeMarkdownCodeBlock(s string) string {
|
||||
// 去除可能的```json和```标记
|
||||
|
||||
20
main.go
20
main.go
@ -5,6 +5,8 @@ import (
|
||||
"ankao/internal/handlers"
|
||||
"ankao/internal/middleware"
|
||||
"log"
|
||||
"net/http"
|
||||
"time"
|
||||
|
||||
"github.com/gin-gonic/gin"
|
||||
)
|
||||
@ -54,7 +56,7 @@ func main() {
|
||||
auth.GET("/practice/statistics", handlers.GetStatistics) // 获取统计数据
|
||||
|
||||
// 练习进度相关API
|
||||
auth.GET("/practice/progress", handlers.GetPracticeProgress) // 获取练习进度
|
||||
auth.GET("/practice/progress", handlers.GetPracticeProgress) // 获取练习进度
|
||||
auth.DELETE("/practice/progress", handlers.ClearPracticeProgress) // 清除练习进度
|
||||
|
||||
// 错题本相关API
|
||||
@ -98,9 +100,21 @@ func main() {
|
||||
// 当没有匹配到任何 API 路由时，尝试提供静态文件
|
||||
r.NoRoute(gin.WrapH(handlers.StaticFileHandler("./web")))
|
||||
|
||||
// 启动服务器
|
||||
// 创建自定义HTTP服务器，设置超时时间
|
||||
port := ":8080"
|
||||
if err := r.Run(port); err != nil {
|
||||
server := &http.Server{
|
||||
Addr: port,
|
||||
Handler: r,
|
||||
ReadTimeout: 5 * time.Minute, // 读取超时：5分钟
|
||||
WriteTimeout: 5 * time.Minute, // 写入超时：5分钟
|
||||
IdleTimeout: 10 * time.Minute, // 空闲连接超时：10分钟
|
||||
MaxHeaderBytes: 1 << 20, // 最大请求头：1MB
|
||||
}
|
||||
|
||||
log.Printf("服务器启动在端口 %s，超时配置：读/写 5分钟", port)
|
||||
|
||||
// 启动服务器
|
||||
if err := server.ListenAndServe(); err != nil && err != http.ErrServerClosed {
|
||||
panic("服务器启动失败: " + err.Error())
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -18,9 +18,10 @@ type DatabaseConfig struct {
|
||||
|
||||
// AIConfig AI服务配置结构
|
||||
type AIConfig struct {
|
||||
BaseURL string
|
||||
APIKey string
|
||||
Model string
|
||||
BaseURL string
|
||||
APIKey string
|
||||
Model string
|
||||
BaiduAppID string // 百度云AppBuilder应用ID
|
||||
}
|
||||
|
||||
// GetDatabaseConfig 获取数据库配置
|
||||
@ -79,12 +80,14 @@ func (c *DatabaseConfig) GetDSN() string {
|
||||
// 优先使用环境变量，如果没有设置则使用默认值
|
||||
func GetAIConfig() *AIConfig {
|
||||
baseURL := getEnv("AI_BASE_URL", "http://172.20.0.117")
|
||||
apiKey := getEnv("AI_API_KEY", "sk-OKBmOpJx855juSOPU14cWG6Iz87tZQuv3Xg9PiaJYXdHoKcN")
|
||||
apiKey := getEnv("AI_API_KEY", "bce-v3/ALTAK-TgZ1YSBmbwNXo3BIuzNZ2/768b777896453e820a2c46f38614c8e9bf43f845")
|
||||
model := getEnv("AI_MODEL", "deepseek-v3")
|
||||
baiduAppID := getEnv("BAIDU_APP_ID", "7b336aaf-f448-46d6-9e5f-bb9e38a1167c")
|
||||
|
||||
return &AIConfig{
|
||||
BaseURL: baseURL,
|
||||
APIKey: apiKey,
|
||||
Model: model,
|
||||
BaseURL: baseURL,
|
||||
APIKey: apiKey,
|
||||
Model: model,
|
||||
BaiduAppID: baiduAppID,
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -1,18 +0,0 @@
|
||||
-- 修复 practice_progress 表的唯一索引
|
||||
-- 问题：之前的唯一索引只在 user_id 上，导致同一用户只能有一条进度记录
|
||||
-- 修复：改为 (user_id, type) 联合唯一索引，允许同一用户有多种题型的进度
|
||||
|
||||
-- 1. 删除旧的唯一索引（如果存在）
|
||||
DROP INDEX IF EXISTS idx_user_question;
|
||||
|
||||
-- 2. 创建新的联合唯一索引
|
||||
CREATE UNIQUE INDEX IF NOT EXISTS idx_user_type ON practice_progress(user_id, type);
|
||||
|
||||
-- 3. 验证索引
|
||||
SELECT
|
||||
indexname,
|
||||
indexdef
|
||||
FROM
|
||||
pg_indexes
|
||||
WHERE
|
||||
tablename = 'practice_progress';
|
||||
@ -3,7 +3,7 @@ import axios, { AxiosInstance, AxiosRequestConfig, AxiosResponse } from 'axios'
|
||||
// 创建 axios 实例
|
||||
const instance: AxiosInstance = axios.create({
|
||||
baseURL: '/api', // 通过 Vite 代理转发到 Go 后端
|
||||
timeout: 10000,
|
||||
timeout: 300000, // 5分钟超时（300秒），适应AI评分长时间处理
|
||||
headers: {
|
||||
'Content-Type': 'application/json',
|
||||
},
|
||||
|
||||
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