这是一个基于Python和OpenAI API的新一代智能题库服务，专为OCS (Online Course Script)设计，可以通过AI自动回答题目。此服务实现了与OCS AnswererWrapper兼容的API接口，方便用户将AI能力整合到OCS题库搜索中。
Important
- 本项目仅供个人学习使用，不保证稳定性，且不提供任何技术支持。
- 使用者必须在遵循 OpenAI 的使用条款以及法律法规的情况下使用，不得用于非法用途。
- 根据《生成式人工智能服务管理暂行办法》的要求，请勿对中国地区公众提供一切未经备案的生成式人工智能服务。
- 使用者应当遵守相关法律法规，承担相应的法律责任
- 服务不对AI生成内容的准确性做出保证
- 💡 AI驱动：使用OpenAI API生成智能回答
- 🔄 OCS兼容：完全兼容OCS的AnswererWrapper题库接口
- 🚀 高性能：内存缓存优化，快速响应请求
- 🔒 安全可靠：支持访问令牌验证，保护API调用
- 💬 多种题型：支持单选、多选、判断、填空等题型
- 📊 数据统计：实时监控服务状态和使用情况
- 🌐 响应式UI：支持多设备访问的现代化界面
- 📱 移动友好：完美适配手机和平板设备
- Python 3.7+
- OpenAI API密钥（需要单独申请）
git clone https://github.com/LynnGuo666/ocsjs-ai-answer-service.git cd ocsjs-ai-answer-servicepip install -r requirements.txt将.env.example复制为.env并填写必要的配置信息：
cp .env.example .env编辑.env文件，至少需要填写OpenAI API密钥：
OPENAI_API_KEY=your_api_key_here python app.py服务将默认运行在http://localhost:5000
在OCS的自定义题库配置中添加如下配置：
[ { "name": "AI智能题库", "url": "http://localhost:5000/api/search", "method": "get", "contentType": "json", "data": { "title": "${title}", "type": "${type}", "options": "${options}" }, "handler": "return (res)=> res.code === 1 ? [res.question, res.answer] : [res.msg, undefined]" } ]URL: /api/search
方法: GET 或 POST
参数:
| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| title | string | 是 | 题目内容 |
| type | string | 否 | 题目类型 (single-单选, multiple-多选, judgement-判断, completion-填空) |
| options | string | 否 | 选项内容，通常是A、B、C、D选项的文本 |
成功响应:
{ "code": 1, "question": "问题内容", "answer": "AI生成的答案" }失败响应:
{ "code": 0, "msg": "错误信息" }URL: /api/health
方法: GET
响应:
{ "status": "ok", "message": "AI题库服务运行正常", "version": "1.0.0", "cache_enabled": true, "model": "gpt-3.5-turbo" }URL: /api/cache/clear
方法: POST
响应:
{ "success": true, "message": "缓存已清除" }URL: /api/stats
方法: GET
响应:
{ "version": "1.0.0", "uptime": 1621234567.89, "model": "gpt-3.5-turbo", "cache_enabled": true, "cache_size": 123 }如果你想增加安全性，可以在.env文件中设置访问令牌：
ACCESS_TOKEN=your_secret_token_here 设置后，所有API请求都需要包含此令牌，可以通过以下两种方式之一传递：
- HTTP头部:
X-Access-Token: your_secret_token_here - URL参数:
?token=your_secret_token_here
对于生产环境，建议使用Gunicorn作为WSGI服务器：
gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5000 app:app可以使用以下Dockerfile创建容器镜像：
FROM python:3.9-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . CMD ["gunicorn", "-w", "4", "-b", "0.0.0.0:5000", "app:app"]构建并运行Docker容器：
docker build -t ai-answer-service . docker run -p 5000:5000 --env-file .env ai-answer-serviceAI生成的答案可能存在以下情况：
- 选项内容与原题不完全匹配
- 判断题答案可能不准确
- 填空题可能给出模糊或错误答案
- 多选题可能遗漏或多选
建议：
- 始终与原题选项进行对照
- 保持独立思考和判断
- 有疑问时以人工判断为准
- 将AI答案作为参考，而非唯一依据
对于多选题，OCS期望的答案格式是用#分隔的选项，例如A#B#C。本服务已经处理了这个格式，会自动将OpenAI返回的多选答案转换为此格式。
注意OpenAI API有使用限制和费用。确保你的账户有足够的额度来处理预期的请求量。
确保部署此服务的服务器能够访问OpenAI API（api.openai.com）。某些地区可能需要代理服务。