李凌宇
202422160127
公共管理学院 新闻与传播专业
因为本身之前就在做Al产品的开发项目，学习《开源大模型》课程后对于现在业界的大模型应用和发展有了更多了解。这里我将自己做的项目作品附上，供老师过目。
项目名称为《电子科技史Al教学平台开发》，是学校的教改项目，目前正在参加挑战杯比赛。我的角色是项目负责人，类似Al产品经理，虽然我是文科专业，但是通过自学Al和大模型也全面参与了产品的开发。
该Al产品具体包括4个模块：
1.Al问答助手
这个模块我们用的开源deepseekR1 （本地部署 via Ollama），并且采用了基于知识图谱的RAG来强化问答，提升问答质量
2.Al备课助教
这个模块我们使用了coze和dify两个平台的工作流来实现，工作流中加入了大模型节点，通过prompt工程内置了一些提示词，提升内容的质量和专业性，帮助老师完成Al生成教学大纲、Al生成教案、Al作业评估等工作，提升备课效率和教学的创造性。
下一步我准备探索各种MCP工具来优化这几个工作流。目前国内多家企业已积极接入MCP，实现标准化调用与上下文感知统一，在政企、医疗、制造等领域已有生产级别落地案例。
3.Al学生画像
这个模块我们通过搜集学生在本平台上的行为数据，包括完成作业的情况、作业成绩、参加讨论、Al问答等，用大模型处理这些数据并分析，来生成学生画像，实现动态的学习成效评估
4.知识图谱
我们从零构建了一个“电子科技史”这一领域的知识图谱，主要是服务于“电子科技史”这门学科的教学和研究（该学科是“科技史”下面的二级学科，属于历史学）。数据库采用的Neo4j图数据库，模式层设计也是采用的该数据库的“图属性”规范。
我们先通过专家研讨设计了专业的模式层schema，然后搜集数据进行知识提取，然后进行知识融合、消歧等步骤。这个图数据库也用于前面的Al功能中的RAG增强，例如Al问答时，先检索图数据库，再返回结构化信息，纳入提示词，一起输入至大模型，以提升问答质量
