题库系统开发需求

【核心目标】 本次需求的核心是搭建适用于教育行业的AI智能体。 【具体要求】 开发一款覆盖语文、数学、英语、政治四大学科的智能题库系统,核心解决传统题库录入效率低、管理不便的问题。系统以“高效试卷电子化+AI智能辅助”为核心亮点,通过拍照扫描快速生成电子题库,并结合AI技术实现科目章节自动识别、试题解析智能搜索等功能,最终为用户提供便捷的题库管理、学习练习一体化服务。(一)AI智能试卷录入系统(优先级:最高) 作为系统核心功能,需实现拍照/扫描即传即识别,快速转化为结构化电子试题,支持单题、多题及整份试卷的批量处理,具体要求如下: 多场景采集能力:支持手机拍照、扫描仪上传、图片文件导入(兼容JPG、PNG、WEBP等格式),适配不同纸张大小、印刷清晰度的试卷,可自动处理倾斜(≤15°)、轻微反光、阴影等干扰因素。 高精度OCR识别:集成OCR识别引擎(推荐基于PaddleOCR优化的Umi-OCR或支持复杂场景的OmniAI/Zerox),实现以下识别效果: 文字识别:中文、英文、数字及政治学科专用术语识别准确率≥95%,数学公式、语文文言文、英语长难句识别准确率≥85%; 格式还原:自动识别试卷中的标题、题号、选项、答题区域,区分选择题、填空题、简答题、论述题等常见题型,保留试题原有排版逻辑; 批量处理:支持单次批量上传500张以内图片,识别耗时单张≤200ms,批量处理平均速率≥20帧/秒。 人工校验优化:识别完成后生成预览界面,支持用户对识别错误的文字、题型、格式进行手动修改,修改记录自动同步至系统数据库,优化后续AI识别模型。 (二)AI科目章节智能识别(优先级:高) 基于试题内容实现学科及知识点的自动匹配,减少人工分类成本: 多维度识别能力:结合NLP语义分析与学科知识图谱,自动识别试题所属学科(语数英政),并匹配对应学段(如初中、高中,可自定义配置)的章节知识点,例如: 数学题自动匹配“函数”“几何”“概率”等章节; 政治题自动关联“经济生活”“政治生活”“文化生活”等模块。 识别优化机制:支持用户手动调整AI识别的学科章节标签,系统记录调整数据用于模型迭代,提升后续识别准确率;提供章节标签自定义功能,满足不同教学场景的分类需求。 (三)试题解析智能搜索功能(优先级:高) 为用户提供精准、高效的试题解析查询服务,支持多维度检索: 多方式搜索:支持输入试题关键词、拍摄试题照片、复制试题文本三种搜索方式,实现“一题一搜”快速匹配; 解析内容要求:解析内容需包含解题思路、核心知识点、答案及易错点分析,数学题需附带公式推导过程,英语题需包含语法解析,政治题需结合考点关联时政热点; AI辅助生成与补充:系统内置基础解析库,对于库中无存的试题,可通过AI模型快速生成初步解析,同时支持用户手动补充、上传解析内容,形成“AI生成+人工完善”的解析库更新机制; 解析格式支持:解析内容支持Markdown格式,可展示代码块、公式、列表等结构化内容,适配不同学科的解析需求。

AI智能体搭建成都市

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