经典阅读助手（classic-reading-assistant）

面向高中生、大学生的通用长篇经典阅读助手：把经典原文导入知识库后，学生随问随答，助手紧扣原文讲解、引导思考。

教育用途

降低学生阅读长篇经典（如《乡土中国》《红楼梦》等）时的畏难情绪。通过「引用原文 → 通俗解释 → 启发思考题」的启发式问答，帮助学生跨越”篇幅长、概念抽象、缺乏即时引导”的阅读障碍，养成深度阅读习惯。

主要功能

• 基于 RAG 的原文检索问答：TF-IDF 检索最相关原文片段，交给大模型按三段式作答，回答控制在 300 字内。
• 多回答模式：零基础大白话 / 进阶学术深挖 / 对话原作者 / 主题深度剖析（苏格拉底式提问）/ 费曼挑战。
• 快捷操作：原文溯源、提炼阅读卡、生成深度读书笔记、随堂小测。
• 学习辅助：读书笔记、金句摘抄、阅读进度打卡、一键存入笔记库、删除历史对话。
• 多账号隔离：笔记 / 金句 / 进度按账号隔离，数据存后端 SQLite，重启不丢失。

所用模型

• 服务地址：https://ai.gitee.com/v1（沐曦 Token 资源包）
• 模型：Qwen3.6-27B（见 app/config.json 的 model_api，可按资源包实际支持的模型修改）

安装与配置

环境要求：**Python 3.10+**，仅使用标准库，无第三方依赖。

1. 进入项目目录
2. 配置模型：编辑 app/config.json 的 model_api.base_url 与 model_api.model（模型名以资源包实际支持为准）。
3. 模型令牌通过环境变量 LLM_API_KEY 提供，或启动时用 --ask-key 交互式输入。令牌只存于进程环境，不写入代码。

启动方法

python app/server.py --ask-key

首次启动会自动构建知识库索引（也可手动执行 python app/rag.py build）。然后打开浏览器访问 http://127.0.0.1:8000/，注册学生账号后即可提问。

知识库

默认读取 knowledge/ 下的 Markdown 原文，按章节/段落切块建立索引。可将自己的经典文本放入该目录并重建索引（应用内「教学管理 → 重建全部索引」或 python app/rag.py build）。

运行测试

python -m unittest discover tests

已知问题

• 检索为词面匹配（TF-IDF），近义或同字不同词（如”幻象 / 幻像”）可能匹配不到。
• 检索效果依赖知识库内容质量：若原文缺少关键术语，相关提问可能检索不到，建议在原文中补一句含该术语的引言。