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So entwerfen Sie ein System, das die KI-Bewertung bei Online-Antworten unterstützt
Aufgrund der rasanten Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz war die herkömmliche manuelle Markierungsmethode nicht in der Lage, die Anforderungen umfangreicher Online-Antworten zu erfüllen. Um die Effizienz und Genauigkeit zu verbessern, muss ein System entwickelt werden, das die KI-Bewertung bei der Beantwortung von Online-Fragen unterstützt. In diesem Artikel wird beschrieben, wie ein solches System entworfen wird, und es werden konkrete Codebeispiele gegeben.
1. Anforderungsanalyse
Vor dem Entwurf müssen Sie zunächst die Systemanforderungen klären. Ein KI-Bewertungssystem, das die Online-Fragenbeantwortung unterstützt, muss über die folgenden Schlüsselfunktionen verfügen:
2. Systemdesign
Basierend auf den oben genannten Anforderungen können die folgenden Module entworfen werden:
3. Code-Implementierung
Das Folgende ist ein einfacher Beispielcode, der auf Python basiert, um zu demonstrieren, wie man ein System entwirft, das die KI-Bewertung bei Online-Antworten unterstützt:
import pandas as pd # 题库管理模块 class QuestionBank: def __init__(self): self.data = pd.DataFrame(columns=['question', 'answer']) def import_question(self, question, answer): self.data = self.data.append({'question': question, 'answer': answer}, ignore_index=True) def query_question(self, question): return self.data[self.data['question'] == question] # 用户管理模块 class UserManager: def __init__(self): self.users = {} def register(self, username, password): self.users[username] = password def login(self, username, password): return self.users.get(username) == password # 答题记录管理模块 class AnswerRecordManager: def __init__(self): self.records = pd.DataFrame(columns=['username', 'question', 'answer', 'score']) def submit_answer(self, username, question, answer, score): self.records = self.records.append({'username': username, 'question': question, 'answer': answer, 'score': score}, ignore_index=True) def query_score(self, username): return self.records[self.records['username'] == username]['score'] # AI评分模块 class AIGrading: def __init__(self, question_bank): self.question_bank = question_bank def grade_answer(self, question, answer): correct_answer = self.question_bank.query_question(question)['answer'].values[0] score = 0 if answer != correct_answer else 100 return score # 测试代码 question_bank = QuestionBank() user_manager = UserManager() answer_record_manager = AnswerRecordManager() ai_grading = AIGrading(question_bank) # 题库导入 question_bank.import_question('2+2=', '4') question_bank.import_question('3+3=', '6') # 用户注册与登录 user_manager.register('user1', 'password123') user_manager.register('user2', 'password456') print(user_manager.login('user1', 'password123')) # True print(user_manager.login('user1', 'wrongpassword')) # False # 答题记录提交与评分 answer_record_manager.submit_answer('user1', '2+2=', '4', ai_grading.grade_answer('2+2=', '4')) answer_record_manager.submit_answer('user1', '3+3=', '7', ai_grading.grade_answer('3+3=', '7')) print(answer_record_manager.query_score('user1')) # [100, 0]
4 Das System muss viele Aspekte wie Fragenimport, Antwortübermittlung, Bewertung und Anzeige der Bewertungsergebnisse berücksichtigen. Durch eine sinnvolle Modulaufteilung und den Einsatz geeigneter Datenstrukturen und Algorithmen kann ein effizientes und genaues System realisiert werden. Der obige Beispielcode bietet eine einfache Implementierungsidee, die entsprechend den tatsächlichen Anforderungen erweitert und optimiert werden kann.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo entwerfen Sie ein System, das die KI-Bewertung bei der Beantwortung von Online-Fragen unterstützt. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!