AI 项目实战|打造一款“AI 个性化学习助手”(从0到上线)

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作者：微信文章
📌 本文为教育行业 AI 项目保姆级实战教程。
你将从一个想法开始，最终做出一款能上线、能分享、能变现的 AI 学习工具。一、为什么要做 AI 个性化学习助手？（行业痛点）

随着大模型普及，AI 在教育领域的应用正在爆发，但普通用户依然面临 3 个难题：

🎒 学生：不知道如何制定学习计划

✍🏻 老师：作业反馈和教辅任务耗时巨大

🤯 家长：不会辅导孩子，缺乏指导

而 AI 的优势正好是：

会总结知识

会生成题目

会给学习建议

不会累、成本低

因此，“AI 个性化学习助手”是最容易落地的教育行业项目之一。

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二、我们要做的成品（你将得到什么？）

你将做出一个可在线使用的学习 AI 工具，核心功能包括：
① AI 生成个性化学习计划

根据学生：年级 + 科目 + 目标 → 自动生成周期学习方案。
② AI 解析错题，并给出讲解

上传题目图片 或 输入题干 → 自动讲解步骤。
③ AI 生成同类型练习题

让学生做“同类型强化训练”。
④ AI 监督学习进度，给每日任务

每天推送学习任务（如部署到微信公众号）。
⑤ AI 批改作文 / 批改作业

适用于语文、英文。

最终你将得到一个类似👇
📍“AI 个性化学习助手”网页
📍可接入公众号
📍支持分享给用户

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三、项目总架构（从小白到可上线）

用户界面（Web / 小程序）      ↓后端 API（Python Flask / Node.js）      ↓大模型（OpenAI / DeepSeek / 月之暗面 / 腾讯混元）      ↓数据库（可选：学生档案、错题库）用户（Web / 微信公众号网页 / 小程序）        ↓ HTTPS    CDN (静态 + React SPA)        ↓    负载均衡 / API 网关 (nginx / AWS ALB)        ↓    后端服务群（FastAPI）      ├─ Auth 服务      ├─ User / Profile 服务      ├─ AI Agent 服务（调用大模型）      └─ Task/Job 服务（异步任务）        ↓   Redis（缓存、任务队列）   PostgreSQL（主数据）   MinIO/S3（文件/图片存储）   第三方大模型 API（OpenAI 或自建模型）   支付网关（微信支付/Stripe）   监控（Prometheus + Grafana）、日志（Loki / ELK）、异常（Sentry）三、技术选型（推荐）

后端：Python + FastAPI（异步、开发快）

异步任务：Celery + Redis 或 RQ

数据库：PostgreSQL

缓存：Redis

文件存储：S3 / MinIO（题目图片、学生上传文件）

前端：React + Vite + Tailwind CSS（移动优先）

微信/公众号接入：微信公众平台网页授权 + JSSDK

模型：OpenAI GPT-4o / 本地 LLM（如 Llama 2 或商业云模型）（根据成本与合规选）

部署：Docker + Kubernetes（EKS / GKE / kube on 服务器） 或 简化：Docker Compose + DigitalOcean App / AWS ECS

CI/CD：GitHub Actions

支付：微信支付、支付宝、Stripe（海外）

监控/告警：Prometheus + Grafana + Alertmanager + Sentry

四、数据库设计（主要表）

下面列出关键表和字段（SQL风格简化版）：
-- 用户表CREATE TABLE users (  id BIGSERIAL PRIMARY KEY,  email VARCHAR(255) UNIQUE,  phone VARCHAR(32),  password_hash TEXT,  role VARCHAR(20) DEFAULT 'user',  created_at TIMESTAMP DEFAULT now());
-- 学生档案CREATE TABLE student_profiles (  id BIGSERIAL PRIMARY KEY,  user_id BIGINT REFERENCES users(id),  name VARCHAR(100),  grade VARCHAR(20),  subjects TEXT[], -- e.g. ['math','chinese']  level VARCHAR(50),  created_at TIMESTAMP DEFAULT now());
-- 学习计划（生成结果）CREATE TABLE study_plans (  id BIGSERIAL PRIMARY KEY,  student_id BIGINT REFERENCES student_profiles(id),  title VARCHAR(255),  plan_json JSONB, -- 详细计划  source_prompt TEXT,  created_at TIMESTAMP DEFAULT now());
-- 错题/题库CREATE TABLE questions (  id BIGSERIAL PRIMARY KEY,  origin TEXT, -- 原始题目文本/图片链接  type VARCHAR(20), -- single/multi/short/essay  answer TEXT,  explanation TEXT,  created_at TIMESTAMP DEFAULT now());
-- 用户做题记录/错题本CREATE TABLE attempts (  id BIGSERIAL PRIMARY KEY,  user_id BIGINT REFERENCES users(id),  question_id BIGINT REFERENCES questions(id),  user_answer TEXT,  correct BOOLEAN,  score FLOAT,  feedback JSONB,  created_at TIMESTAMP DEFAULT now());
-- 订阅/支付CREATE TABLE subscriptions (  id BIGSERIAL PRIMARY KEY,  user_id BIGINT REFERENCES users(id),  plan VARCHAR(50),  status VARCHAR(20),  started_at TIMESTAMP,  expires_at TIMESTAMP);五、核心 API 设计（RESTful 示例）

仅列关键接口，实际请加上鉴权（JWT）和速率限制

注册 / 登录
POST /api/auth/registerPOST /api/auth/login → 返回 JWT

学生档案
GET /api/studentsPOST /api/students（创建档案）

生成学习计划（同步 / 异步两种）
POST /api/ai/generate-plan

请求 body:
{"student_id":123,"subject":"math","goal":"高考数学进步20分","hours_per_day":1}

响应（同步示例）:
{"plan_id":456,"status":"completed","plan":{ ... }}
异步模式：返回 job_id，客户端轮询或推送完成通知。

题目讲解（支持图片或文本）
POST /api/ai/explain{"input_type":"text","content":"解下列方程 x^2-3x+2=0"}返回分步讲解与难点提示。

生成练习题
POST /api/ai/generate-exercises支持 count、difficulty。
用户做题记录
POST /api/attempts（记录用户答案并触发批改）

支付与订阅
POST /api/pay/create-session（调用微信/Stripe）

六、关键实现要点与代码片段

1) 后端：FastAPI + 调用 OpenAI（同步示例）

# app/main.pyfrom fastapi import FastAPI, Depends, HTTPExceptionfrom pydantic import BaseModelimport osimport httpx
app = FastAPI()OPENAI_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
class PlanRequest(BaseModel):    student_id: int    subject: str    goal: str    hours_per_day: float
def call_openai(prompt: str):    headers = {"Authorization": f"Bearer {OPENAI_KEY}"}    data = {"model":"gpt-4o-mini","messages":[{"role":"user","content":prompt}], "temperature":0.2}    resp = httpx.post("https://api.openai.com/v1/chat/completions", json=data, headers=headers, timeout=30)    resp.raise_for_status()    return resp.json()["choices"][0]["message"]["content"]
@app.post("/api/ai/generate-plan")async def generate_plan(req: PlanRequest):    prompt = f"你是一名教育规划师，给出年级为{req.student_id}的{req.subject}学习计划，目标：{req.goal}，每天{req.hours_per_day}小时。要求结构化返回。"    try:        plan_text = call_openai(prompt)    except Exception as e:        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))    # TODO: 保存到 DB    return {"plan": plan_text}说明：生产环境请加重试、超时、限速与费用控制策略（见下文）

2) 异步任务（Celery）用于长任务与图像 OCR

把图片题目发送到 OCR（Tesseract/第三方），将文字送模型处理

Task 示例：tasks.generate_plan_task(student_id, ...)，完成后写 DB 并发送 WebSocket/推送通知

七、Prompt 与输出规范（模板）

为保证输出可解析并存入 DB，建议使用明确输出格式（JSON 或 YAML）并在 Prompt 中强制要求。

示例 Prompt（生成学习计划，要求 JSON 输出）
你是教育规划专家。输入学生信息，输出 JSON：{  "goal": "...",  "summary": "...",  "weekly_plan": [    {"day":"2025-12-01","tasks":[""]},    ...  ],  "daily_task_template": "...",  "recommended_resources": ["..."]}学生信息：- 年级: 初二- 科目: 数学- 目标: 期末成绩提高10分- 可用时间: 1小时/天要求：只返回一段 JSON，且保证可被解析。八、部署与 CI/CD（示例）

每个服务使用 Dockerfile 打包，镜像推到 Docker Registry（DockerHub / ECR）

Kubernetes 部署（Deployment + HPA + Service），持久化 PG 用 RDS/Managed，Redis 使用 managed cache

GitHub Actions 流程：push -> run tests -> build images -> push -> kubectl apply（或通过 ArgoCD）

环境隔离：dev/staging/prod，机密存储用 Secret 管理

示例 Dockerfile（后端）
FROM python:3.11-slimWORKDIR /appCOPY pyproject.toml poetry.lock ./RUN pip install --upgrade pip && pip install poetry && poetry install --no-devCOPY . .CMD ["uvicorn","app.main:app","--host","0.0.0.0","--port","8000","--workers","1"]九、示例 GitHub 仓库结构（建议）/backend  /app    main.py    api/    models/    services/  Dockerfile/frontend  react-app/infra  kubernetes/  helm-charts/  github-actions/docs  architecture.md  runbook.md

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