
从零搭建 AI 在线考试系统(四):判分阅卷与统计分析
这一篇实现交卷之后的所有环节:判分、人工阅卷、成绩展示、错题归集、统计分析。核心矛盾是——怎么在「给考生更多信息」和「不泄露答案」之间找平衡。 一、判分器的完整实现 先把判分器整个放出来,因为这个类的设计决定了后面所有环节的正确性。 package com.l

这一篇实现交卷之后的所有环节:判分、人工阅卷、成绩展示、错题归集、统计分析。核心矛盾是——怎么在「给考生更多信息」和「不泄露答案」之间找平衡。 一、判分器的完整实现 先把判分器整个放出来,因为这个类的设计决定了后面所有环节的正确性。 package com.l

这一篇实现考试进行时的全部环节。在线考试最难的不是功能本身,而是边界情况:网络断了、刷新页面、重复交卷、前端倒计时被改。下面每个方法都能直接用。 一、进入考试与断线续考 @Override public ExamTakePaperVO start(ExamSt

上一篇搭好了工程和数据库。这一篇实现组卷和考生指派——从「题库里按规则抽题生成试卷」到「把考生圈进考场」,每个方法都能直接抄。 一、试卷的两条生成路径 试卷由 exam_paper 的 gen_mode 决定生成方式: gen_mode方式数据来源 1固定组卷

这个系列会把「AI 在线考试系统」从零搭一遍:建表、配环境、写关键代码、跑起来验证。每一篇结束你都能有一个能运行的东西,而不是读完一堆设计原则。 这是第一篇,目标是把工程骨架和数据库搭起来,让服务能启动。 一、前置环境 组件版本说明 JDK17+Spring

最后一篇,讲知识库 Agent 的设计,以及为了用上它而做的一次整仓升级——那次升级里踩到的两个坑,比 Agent 本身更值得记录。 一、依赖与装配 <!-- Spring AI Alibaba Agent(ReactAgent 多跳推理) -->

这个系统是对外多租户 SaaS,所以有两条不能破的红线:数据不能串租户,以及成本不能失控。前者是安全事故,后者是经营事故。 一、租户隔离靠拦截器,但有两处它管不到 先看配置: platform: tenant: data-isolation: enabled:

这一篇实现两个「体验层」的东西:怎么让答案可核查,以及怎么让它一个字一个字地流出来。前者关乎信任,后者关乎体感,但实现起来都有不少细节。 一、系统提示词:五条规则 RAG 系统最大的信任危机是编造——模型把不存在的条款、数字、流程说得煞有介事。这比"答不出来"

这一篇实现从「切片入库」到「双路召回融合」的完整链路。核心是一个容易被忽略的设计:为什么必须保留关键词召回。 一、切片入库 @Override @Transactional(rollbackFor = Exception.class) public void

这是「AI 知识库系统」系列的第一篇,从零把向量化链路搭起来:引入依赖、配置向量存储、把切片写进 Qdrant、跑补偿任务。文中每个类都能直接用。 一、依赖 在 kb-service 的 pom.xml 里引入两个 starter: <!-- Embed
最新评论
干货满满!
江苏省 南京市 · IP 49.91.145.*
我要看文章
重庆市 · IP 116.168.9.*
这个内容实在是太精彩啦
重庆市 · IP 123.147.232.*