AI伴学助手系统设计与实现

摘要

针对传统学习助手功能单一的问题，本文基于大语言模型(LLM)与检索增强生成(RAG)技术设计并实现人工智能(AI)伴学助手系统。该系统创新性地融合“赛、学、练、评”四大教育环节，通过三级路由引擎实现精准意图识别，并采用多轮对话管理引擎有效解决传统对话系统中上下文窗口受限和内容相关性不足的问题。分层系统架构设计整合知识库管理、智能伴学助手、课程管理和系统性能监控四大核心模块，能实时解答学生疑问、生成个性化练习题、查询竞赛信息和支持教师备课等。测试结果表明，基于RAG技术构建的AI伴学助手系统可有效提升学生实践能力和学习效率、减轻教师工作负担，在教育知识管理和个性化学习等领域展现出广阔的应用前景，可为智能化学习提供有力支持。

关键词

大语言模型 / 检索增强技术 / 智能伴学助手 / 三级路由引擎 / 多轮对话管理引擎