Flask

1、面向视频学习者:如考研人群、考公人群等以视频为基础进行学习的人群,解决了教育视频适配度不足的问题; 2、通过强化教育场景专属的视频处理、字幕生成、内容摘要与智能问答能力,并支持本地部署与多引擎切换,实现了比市场常规方案更高的专业性、灵活性与隐私保护。 3、通过融合视频处理、语音识别、知识图谱、向量检索与大语言模型技术,构建了包含视频处理、字幕生成、知识图谱、笔记推荐与智能问答五大模块的智能教育视频学习系统,实现了教育内容的结构化、个性化与交互式理解。
630Python人工智能
面向对象与问题解决 本方案面向天津大学师生和研究人员,打造了一个专属于校内用户的多模态AI交互平台。在当前教育环境中,一般性AI工具往往难以满足学术精确性和专业领域的深度需求,且公共大模型平台存在数据安全和隐私保护的顾虑。本项目解决了学术环境中对高质量AI交互工具的迫切需求,为教学、科研和学习提供安全可靠的智能助手,同时确保数据不外泡,满足校内信息安全标准。 方案特色与市场差异 相比市场上常见的通用型AI聊天方案,本平台具有以下突出特点: 多模态交互能力:支持文本与图像混合输入,可实现图文结合的深度交流,特别适合教学场景中的复杂知识传递和科研中的图表分析。 流式响应机制:采用实时流式响应技术,AI回复过程可见,大幅提升用户体验和交互效率,避免了传统请求-响应模式的等待焦虑。 校内专属定制:系统UI采用天津大学主题色彩(深蓝色#0a2351),结合学校特色,提升师生认同感和归属感。 多模型灵活切换:用户可在DeepSeek-R1和千问VL-2.5等先进大模型间自由切换,根据不同学科需求选择最适合的模型,满足从理工科到人文学科的多样化应用场景。 会话管理系统:完善的对话存储与管理功能,支持会话创建、重命名和归档,方便用户进行知识沉淀和学习复习。 图像智能处理:具备高级图像上传与分析能力,支持各类学术图表、实验数据和教学资料的深度理解。 技术架构与产品组成 本方案采用现代化前后端分离架构: 前端技术栈:React + TypeScript构建,采用Context API进行状态管理,实现了轻量高效的用户界面。 后端服务:基于Flask的RESTful API设计,集成了图像处理服务和大模型调用接口,确保响应速度和系统稳定性。 数据存储:采用关系型数据库存储用户会话和消息历史,结合图床服务实现高效的多媒体内容管理。 AI模型集成:DeepSeek-R1 671B(擅长逻辑推理和专业领域)和QwenVL-2.5(视觉语言多模态能力强)双模型支持,满足不同学科的智能助手需求。 本项目成功融合了先进AI技术与教育场景需求,为天津大学打造了一个专属的、安全的、高效的智能交互平台,极大提升了校内智能化教学与研究水平
1290Flask人工智能
当前共2个项目more
×
寻找源码
源码描述
联系方式
提交