LangChain开发阶段总结：从模型接入到全文连续检索生成。

这一部分主要是关于教师端。在项目任务书中，关于教师端部分的需求（部分）如下：智能批改，评阅OCR识别多模态输入多层次批改：错别字识别与纠正，病句/语法错误识别与纠正，标点误用识别与纠正直接批改并生成评语需要注意的是，教师端与学生端是可交互的，其基本业务流程应该为：学生进行作文训练->作文交给老师批改->老师可使用上述功能点辅助批改这一业务流程目前已经基本完成，以下各部分的详细介绍：首先是ai生成三

经过上述修复和完善，支撑学生端以下功能需求的后端接口已经。学生端个人画像以及学习跟踪与针对性建议的补充与完善。功能在系统中扮演着至关重要的。

前面实现了内容续写提示建议的生成，并成功将内容返回到前端，可以获得由DeepSeek API生成的三个续写建议。本次准备实现用户可在三个续写建议中选择其中一个并将其提交到后端，通过调用DeepSeek API来实现续写内容的生成，并返回到前端。

本阶段主要围绕智能写作平台教师端和学生端进行开发，完成了教师端前端框架搭建，实现教师账号登录、注册功能；同时推进学生端部分功能开发，并完成前后端整合，实现关键业务流程贯通。学生端完成账号注册绑定教师功能，设计student表建立学生与教师关联，实现学生注册接口。实现模拟考试作文提交保存功能，设计表存储作文信息。教师端页面设计待批改作文列表页面：完成设计，展示待批改作文基本信息并提供批改按钮。批改作

为实现项目功能中的“实时交互式修改”，如“例证”模块，团队讨论后决定由于现有DeepSeek API模型是DeepSeek-R1，其推理思考时间过长，无法满足对实时的需要，于是决定采用向量数据库与文本向量化进行持久性存储，存储后通过前端传回的内容与数据库中分割的文本进行相似度匹配，进而实现“例证”功能。学习过程中，了解到当前市面上常见的Embedding API如智火API，均按token进行计费