AI 作业批改系统

这是一个基于人工智能的作业批改系统，支持自动分析和评分学生提交的作业。系统可以处理多种科目的作业，包括英语、语文和数学等。

主要功能

• 支持上传PDF或图片格式的作业文件
• 自动识别作业内容并进行智能批改
• 支持多种布局方式（单栏、双栏）
• 支持多种科目（通用、数学、英语、语文）
• 异步处理作业，实时显示处理进度
• 显示详细的批改结果，包括每道题的评价

技术栈

前端

• Next.js/React
• TypeScript
• Ant Design UI库
• Axios用于API通信
• Tailwind CSS样式库

后端

• Go语言
• Gin Web框架
• Google Vertex AI (Gemini模型)用于AI分析
• JWT认证

项目结构

/
├── backend/                # Go后端服务
│   ├── handlers/           # 请求处理器
│   ├── services/           # 业务逻辑
│   ├── utils/              # 工具函数
│   ├── routes/             # API路由
│   └── main.go             # 程序入口
├── src/                    # 前端React代码
│   ├── components/         # 可复用组件
│   └── pages/              # 页面组件
├── public/                 # 静态资源
└── README.md               # 项目说明

安装与运行

前提条件

• Node.js 18+
• Go 1.20+
• Google Cloud账号和项目（用于Vertex AI）

后端设置

1. 进入后端目录：

   cd backend

2. 安装依赖：

   go mod download

3. 配置环境变量：

   cp .env.example .env

4. 修改.env文件，填入必要的配置信息，尤其是Google Cloud项目信息和凭证路径。

5. 启动后端服务：

   ./start-dev.sh

前端设置

1. 安装依赖：

   npm install

2. 启动开发服务器：

   npm run dev

3. 访问 http://localhost:3000

部署指南

前端部署 (Vercel)

1. Fork或克隆项目到自己的GitHub仓库
2. 注册或登录Vercel
3. 创建新项目并导入GitHub仓库
4. 配置以下环境变量:
   • NEXT_PUBLIC_API_URL: 后端API的URL地址
5. 点击部署按钮

Vercel会自动识别Next.js项目并进行适当的构建和部署。部署完成后，您将获得一个可访问的URL。

后端部署

后端可以部署在任何支持Go的服务器上，包括:

1. 云服务器 (AWS, GCP, 阿里云等)
2. 容器平台 (Kubernetes, Docker等)
3. 无服务器平台 (Cloud Run, AWS Lambda等)

确保:

• 配置正确的环境变量
• 开放必要的端口 (默认8080)
• 设置CORS允许前端域名
• 配置SSL证书确保HTTPS连接

上传到GitHub前的安全检查

重要：在将代码上传到GitHub之前，请确保删除或替换以下敏感信息：

1. Google Cloud凭证文件:

   • 删除backend/zippy-aurora-444204-q2-83e9a4179999.json
   • 删除backend/test-credentials.json
   • 将这些文件添加到.gitignore

2. JWT密钥:

   • 修改backend/utils/jwt.go中的jwtKey变量，使用环境变量代替硬编码的密钥

3. 环境变量文件:

   • 移除.env文件（保留.env.example作为模板）
   • 确保.env和.env.production已添加到.gitignore

4. 代理和敏感URL:

   • 检查并移除本地代理设置
   • 移除任何内部URL或API端点

使用示例

1. 打开系统首页
2. 选择要上传的作业文件（PDF或图片）
3. 选择作业类型、布局方式和每个学生的页数
4. 点击"上传并开始批改"按钮
5. 系统将开始处理作业并显示进度
6. 批改完成后，系统会显示详细的评分结果和反馈

许可证

MIT License