集成文本校对、文档查重、数据分析三大核心功能，助力教育工作者高效处理试卷和成绩数据。
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│ Nginx (端口 80) │
│ 前端静态资源 + API 反向代理 │
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│ │ │ │
│ /api/proofread /api/dedup /api/analysis │
│ │ │ │
│ ▼ ▼ │
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│ │ FastAPI 后端服务 (端口 8000) │ │
│ │ - 文本校对 (Dify 工作流) │ │
│ │ - 文档查重 (Dify RAG) │ │
│ │ - 数据分析 (Pandas/SciPy) │ │
│ │ - Celery 异步任务 │ │
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│ PostgreSQL Redis Dify 自托管 │
│ (数据存储) (缓存) (AI 工作流引擎) │
│ │ │
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│ ▼ ▼ │
│ Weaviate DeepSeek │
│ (向量数据库) (LLM 模型) │
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- 自动检测错别字、语法错误、格式问题
- 基于 DeepSeek 大模型的智能校对
- TipTap 富文本编辑器高亮标注错误
- 支持 Word/PDF/TXT 文件上传
- 一键采纳修改建议
- 三级查重策略：MD5 完全一致 → 向量语义相似 → LLM 核心内容分析
- 基于 Weaviate 向量数据库的语义检索
- 支持文档库增量导入
- 可视化相似度对比
- 考试成绩分布分析（直方图、正态性检验）
- 题目难度系数计算
- 区分度指数分析
- 信度分析（Cronbach's Alpha、KR-20）
- 支持 CSV 上传和数据库连接
- Celery 异步处理大数据集
- 导出 PDF/PNG 分析报告
| 层级 | 技术 |
|---|---|
| 前端 | React 19 + TypeScript + Tailwind CSS 4 + Vite |
| UI 组件 | shadcn/ui + Radix UI + Lucide Icons |
| 图表 | ECharts 6 |
| 富文本 | TipTap |
| 后端 | FastAPI + Python 3.12 |
| AI 引擎 | Dify 自托管 + DeepSeek |
| 向量数据库 | Weaviate |
| 数据库 | PostgreSQL 16 |
| 缓存/队列 | Redis 7 + Celery |
| 对象存储 | MinIO |
| 容器化 | Docker Compose |
- Docker & Docker Compose
- DeepSeek API Key（获取地址）
git clone <repository-url>
cd edu-assistant-platformcp .env.example .env
# 编辑 .env，填入 DeepSeek API Key 等配置docker-compose up -d这将启动：
- 前端应用（端口 80）
- 后端 API 服务（端口 8000）
- PostgreSQL（端口 5432）
- Redis（端口 6379）
- MinIO（端口 9000/9001）
cd dify/docker
cp ../.env .env
docker-compose up -d这将启动：
- Dify API（端口 5001）
- Dify Web 控制台（端口 3001 → 通过 Nginx 访问 3002）
- Weaviate 向量数据库（端口 8080）
- Dify 专用 PostgreSQL（端口 5433）
- Dify 专用 Redis（端口 6380）
- 访问 Dify 控制台：
http://localhost:3002 - 注册管理员账号
- 进入 设置 → 模型提供商，添加 DeepSeek，填入 API Key
- 创建校对工作流（参考
dify/workflows/proofread.yml） - 创建查重工作流（参考
dify/workflows/dedup.yml） - 获取工作流 API Key，填入
.env中的DIFY_PROOFREAD_API_KEY和DIFY_DEDUP_API_KEY
- 前端应用：
http://localhost - 后端 API 文档：
http://localhost:8000/docs - Dify 控制台：
http://localhost:3002
cd frontend
npm install
npm run dev
# 访问 http://localhost:5173cd analysis-service
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --reload --port 8000cd analysis-service
celery -A app.services.celery_tasks worker --loglevel=infoedu-assistant-platform/
├── frontend/ # 前端应用
│ ├── src/
│ │ ├── components/ # 通用组件
│ │ │ ├── RichEditor.tsx # TipTap 富文本标注组件
│ │ │ ├── FileUpload.tsx # 文件上传组件
│ │ │ ├── Layout.tsx # 页面布局
│ │ │ └── ui/ # shadcn/ui 基础组件
│ │ ├── pages/ # 页面组件
│ │ │ ├── Home.tsx # 工作台首页
│ │ │ ├── Proofread.tsx # 文本校对
│ │ │ ├── Dedup.tsx # 文档查重
│ │ │ └── Analysis.tsx # 数据分析
│ │ └── services/ # API 服务层
│ │ └── api.ts # Axios API 封装
│ ├── nginx.conf # Nginx 反向代理配置
│ └── Dockerfile
├── analysis-service/ # 后端服务
│ ├── app/
│ │ ├── api/ # API 路由
│ │ │ ├── analysis.py # 数据分析路由
│ │ │ ├── proofread.py # 文本校对路由
│ │ │ └── dedup.py # 文档查重路由
│ │ ├── services/ # 业务逻辑
│ │ │ ├── analyzer.py # 考试数据分析器
│ │ │ ├── proofreader.py # 校对服务
│ │ │ ├── dedup.py # 查重服务
│ │ │ └── dify_client.py # Dify API 客户端
│ │ └── models/ # 数据模型
│ ├── requirements.txt
│ └── Dockerfile
├── dify/ # Dify 自托管配置
│ ├── docker/
│ │ ├── docker-compose.yml # Dify 服务编排
│ │ └── nginx.conf # Dify 网关配置
│ ├── workflows/ # 工作流配置参考
│ │ ├── proofread.yml # 校对工作流
│ │ └── dedup.yml # 查重工作流
│ └── .env # Dify 环境变量
├── docker-compose.yml # 主应用服务编排
├── .env.example # 环境变量模板
├── pack.sh # 离线打包脚本（生成可移植部署包）
├── deploy.sh # 一键在线部署脚本
├── README.md # 项目文档
└── LICENSE
在全新服务器上，只需两条命令即可完成部署。脚本会自动安装 Docker、Git 等依赖，拉取镜像并启动所有服务。
# 1. 克隆代码
git clone https://github.com/chenp0401/Learning-Analytics-Platform.git
cd Learning-Analytics-Platform
# 2. 一键部署
bash deploy.sh部署脚本会自动完成：
- ✅ 检测并安装 Docker、Docker Compose、Git（如果未安装）
- ✅ 配置环境变量（从
.env.example生成.env）- ✅ 初始化 Dify 运行环境（sandbox、plugin 目录等）
- ✅ 拉取所有 Docker 镜像并构建前端/后端服务
- ✅ 启动全部服务（主应用 + Dify AI 引擎）
- ✅ 自动初始化 Dify 管理员账号
前置要求：服务器需要能访问外网（拉取 Docker 镜像和 GitHub 代码）。
| 服务 | 地址 |
|---|---|
| 平台首页 | http://<服务器IP> |
| 文本校对 | http://<服务器IP>/proofread |
| 文档查重 | http://<服务器IP>/dedup |
| 数据分析 | http://<服务器IP>/analysis |
| 文档库入口 | http://<服务器IP>/knowledge |
| Dify 控制台 | http://<服务器IP>/signin |
| API 文档 | http://<服务器IP>:8000/docs |
Dify 管理员账号：admin@edu-platform.com / Admin@123456
cd Learning-Analytics-Platform
git pull
sudo COMPOSE_PROJECT_NAME=edu-platform docker compose up -d --build如果目标服务器无法联网，可使用离线打包方式：
# 运行打包脚本（会导出所有 Docker 镜像 + 源代码，约 2.3GB）
sudo bash pack.sh# 1. 将部署包传输到新服务器
scp release/edu-platform-*.tar.gz user@new-server:/opt/
# 2. 在新服务器上解压并部署
cd /opt && tar xzf edu-platform-*.tar.gz
cd edu-platform-* && bash deploy.sh前置要求：新服务器需要已安装 Docker 和 Docker Compose，无需联网。
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