【项目简介】 本项目是一款集成了大语言模型（LLM）与计算机视觉（OCR）技术的综合性在线语言学习平台。旨在通过AI技术解决传统语言教学中“批改效率低”和“哑巴英语”的痛点，实现了从手写作文识别批改到情景化口语对练的全流程智能化闭环。

【我的角色】 全栈架构师与独立开发者 负责从需求分析、数据库设计、前后端开发到AI模型接口对接的完整落地。采用 Java (Spring Boot) 处理核心业务逻辑，Python (FastAPI) 处理AI计算任务，前端使用 Vue3 + TypeScript 构建响应式交互界面。

【核心功能模块】

智能作文批改 Agent：

OCR图文识别： 集成 Tesseract/Python 脚本，支持用户上传手写作文图片，自动提取文本。

多维度深度评估： 调用 DeepSeek/LLM API，从拼写、语法、句式结构、逻辑连贯性等4大维度进行分析，生成包含“错误高亮”、“修正建议”及“智能润色”的详细报告。

格式化导出： 支持将分析报告一键导出为 PDF/Word 格式。

AI 沉浸式口语外教：

实时语音交互： 基于 Web Audio API 和 Whisper 模型实现高精度语音转文字（STT），结合 TTS 实现自然语音回复。

双模式训练： 提供“学习模式”（带中英字幕）和“沉浸模式”（纯英文环境），模拟真实对话场景。

发音与流利度评分： 利用 Librosa 音频库分析语速、停顿和发音准确度，提供毫秒级的实时反馈。

自适应学习系统：

AI 智能出题： 基于 RAG 思想，根据用户水平动态生成写作题目和范文。

学情可视化： 使用 ECharts 展示用户的分数趋势、词汇量统计及薄弱项分析。

【技术栈关键词】

前端： Vue3, TypeScript, Tailwind CSS, Element Plus, Vite

后端： Java (Spring Boot, Spring Security, JWT), Python (FastAPI)

AI/算法： LLM Integration (DeepSeek/GPT), LangChain思想, OCR, Whisper (ASR), TTS

数据库： MongoDB (存储非结构化多模态数据)