LWX/ai_teaching_system

面向初中化学的 AI 数字人辅助教学系统

前后端分离 + 模块化架构，基于技术方案 3.2 实现。

技术栈

模块	技术
后端	FastAPI、JWT、Celery、SQLAlchemy
前端	React.js、ECharts
数据库	MySQL（用户、习题、答题记录、错题、学情）
知识图谱	Neo4j + Py2neo
大模型	Qwen / DeepSeek（可配置）

快速启动

1. 环境

• Python 3.10+
• Node.js 18+
• MySQL（已有数据库 ai_system）
• Redis（可选，Celery）
• Neo4j（可选，无则使用内置兜底数据）

2. 后端

cd ai_teaching_system
pip install -r requirements.txt
# 初始化题库（若为空）
python backend/seed.py
# 启动 API
python run_backend.py

API 文档: http://localhost:8001/docs

3. 前端

cd frontend
npm install
npm run dev

访问: http://localhost:3000

4. 配置（可选）

.env 示例:

MYSQL_URI=mysql+pymysql://user:pass@localhost:3306/ai_system
NEO4J_URI=bolt://localhost:7687
NEO4J_USER=neo4j
NEO4J_PASSWORD=xxx
LLM_API_KEY=sk-xxx
LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com

旧版 Flask 应用

app.py 为原 Flask 版，仍可单独运行：

python app.py

端口 5000，使用 Jinja 模板渲染。