一个智能助教系统，教师可以上传课程相关文档，根据文档内容生成试题集，并使用大模型的能力自动批改学生答案给出评分和解析。
该项目目前正在开发阶段，后续会不断完善功能和优化体验。如果您遇到任何问题，欢迎提交 issue，我很乐意帮助您！
声明：本系统的核心定位是教育辅助，绝不作为任何形式的高考"押题"工具。我的初衷只是单纯地希望，无论是城市还是偏远地区的学生，都能用上先进的 AI 教育工具，体验到高质量的定制化练习。
在线演示：https://cogniloop.morninghao.online
启动 CogniLoop 最简单的方式是通过 Docker Compose。在运行以下命令启动 CogniLoop 之前，请确保您的机器上已安装 Docker和 Docker Compose：
部署遇到的任何问题，欢迎提交 issue，我会第一时间帮助您!
一、 clone 本仓库
git clone https://github.com/itsmorninghao/CogniLoop.git
cd CogniLoop二、 复制并编辑环境变量文件
cp .env.example .env编辑 .env 文件，配置 JWT 密钥等信息（生产环境建议使用 openssl rand -hex 32 生成密钥）
三、 构建并启动服务
cd docker-cogniloop
docker-compose up -d --build四、 首次创建超级管理员
首次访问任意地址（如 http://localhost:8000 ）时，系统会要求先创建超级管理员账户。按页面提示填写用户名、邮箱、密码等信息即可。创建完成后即可正常使用系统。
如需使用高考组卷功能，还需完成真题库导入、教师授权和 Agent 参数配置，详见 高考组卷功能配置指南。
五、 配置 LLM 和 Embedding 模型
使用刚创建的管理员账号登录管理员后台 http://localhost:8000/admin/login ，在「系统配置」页面填写：
- LLM 模型配置：API Key、Base URL、模型名称
- Embedding 模型配置：API Key、Base URL、模型名称、向量维度
- RAG 检索配置：分块大小、分块重叠、检索数量（可保持默认值）
六、 访问应用
产品功能持续更新，截图可能存在一定滞后，请以实际页面为准
FastAPI PostgreSQL pgvector LangChain LangGraph OpenAI React Vite TypeScript Docker Compose
- 题目广场，教师生成试题可以共享到广场，答题后参与排行榜排行
- 仿高考组题组组题功能
- 根据答题情况生成学生画像，做到每位同学的每一套题都是个性化定制的，而不是千篇一律的
- 支持教师设置答题时间
AGPL v3。详见 LICENSE 文件。