questionAI
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案例介绍
智能解题项目
所属公司：(作业帮教育科技北京有限公司)
项目描述：
作业帮海外questionAI项目的核心解题模块的设计和开发。目前的技术路线是利用LLM做审题，解析出半结构化的题目信息，然后利用能够解各种数学题目的规则计算引擎进行计算和输出步骤，在体系上后续可以扩展其他理科，计算引擎的能力对标国外的Wolfram和symbolab,在question AI项目的整体效果上优于这两个纯计算引擎，能够做到类似于拍照搜题给出详细解答的效果。计算引擎使用python构建，底层实现参考了sympy开源项目。个人理解后续可能会转向纯LLM推理的模式，因为规则引擎可能会出现召回率和准确率在正式场景会低于纯LLM模式。
你的成就：
主导设计了智能解题的整体架构，以及计算引擎模块核心代码的开发
所属公司：(作业帮教育科技北京有限公司)
项目描述：
作业帮海外questionAI项目的核心解题模块的设计和开发。目前的技术路线是利用LLM做审题，解析出半结构化的题目信息，然后利用能够解各种数学题目的规则计算引擎进行计算和输出步骤，在体系上后续可以扩展其他理科，计算引擎的能力对标国外的Wolfram和symbolab,在question AI项目的整体效果上优于这两个纯计算引擎，能够做到类似于拍照搜题给出详细解答的效果。计算引擎使用python构建，底层实现参考了sympy开源项目。个人理解后续可能会转向纯LLM推理的模式，因为规则引擎可能会出现召回率和准确率在正式场景会低于纯LLM模式。
你的成就：
主导设计了智能解题的整体架构，以及计算引擎模块核心代码的开发
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智能解题项目
所属公司：(作业帮教育科技北京有限公司)
项目描述：
作业帮海外questionAI项目的核心解题模块的设计和开发。目前的技术路线是利用LLM做审题，解析出半结构化的题目信息，然后利用能够解各种数学题目的规则计算引擎进行计算和输出步骤，在体系上后续可以扩展其他理科，计算引擎的能力对标国外的Wolfram和symbolab,在question AI项目的整体效果上优于这两个纯计算引擎，能够做到类似于拍照搜题给出详细解答的效果。计算引擎使用python构建，底层实现参考了sympy开源项目。个人理解后续可能会转向纯LLM推理的模式，因为规则引擎可能会出现召回率和准确率在正式场景会低于纯LLM模式。
你的成就：
主导设计了智能解题的整体架构，以及计算引擎模块核心代码的开发
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