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.env

@@ -0,0 +1 @@
+DEEPSEEK_API_KEY=sk-be518c2c78dc49e688c125d9b761c244

Readme.md

@@ -0,0 +1,38 @@
+# 智能学习助手 Demo
+
+**赛道标签**：`agent-demo-track`
+
+## 项目简介
+
+这是一个基于 Gradio + DeepSeek 打造的“智能学习助手”示例。用户可以：
+- **课程知识点**：输入某门课程（如“C语言程序设计”），从本地 JSON 知识库快速返回摘要；
+- **与 LLM 问答**：输入任意学习相关问题，由 DeepSeek 模型生成回答。
+
+## 部署链接
+
+Demo 地址：https://huggingface.co/spaces/your-username/my-llm-learning-assistant
+
+## 使用说明
+
+1. 点击“课程知识点”模式，输入课程名（必须与 `courses.json` 中的 key 一致）。  
+2. 切换到“与 LLM 问答”模式，输入对学习相关的任意问题，点击提交后，DeepSeek 模型会给出回答。
+
+## 模型与技术栈
+
+- **DeepSeek-V3** (`deepseek-chat`)，通过 OpenAI SDK 调用，`openai.api_base` 设置为 `https://api.deepseek.com`。:contentReference[oaicite:7]{index=7}  
+- **Gradio**：快速部署交互界面。
+
+## 运行环境
+
+- Python 3.10+  
+- 依赖列表：见 `requirements.txt`  
+
+## 未来优化方向
+
+- **本地知识库扩充**：将更多课程或章节信息以 JSON 形式补充进去，或接入学校图书馆 API 做实时检索。  
+- **多轮对话**：目前为逐次单轮问答，后续可以保留聊天上下文，支持多轮跟进提问。  
+- **自定义组件**：为下拉选择常见课程名或热门问题添加自动补全与联想功能。  
+
+## 视频演示
+
+[在此粘贴你录制的 2 分钟 Demo 视频链接]

app.py

@@ -1,64 +1,30 @@
-import gradio as gr
-from huggingface_hub import InferenceClient
-
-"""
-For more information on `huggingface_hub` Inference API support, please check the docs: https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/v0.22.2/en/guides/inference
-"""
-client = InferenceClient("HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta")
-
-
-def respond(
-    message,
-    history: list[tuple[str, str]],
-    system_message,
-    max_tokens,
-    temperature,
-    top_p,
-):
-    messages = [{"role": "system", "content": system_message}]
-
-    for val in history:
-        if val[0]:
-            messages.append({"role": "user", "content": val[0]})
-        if val[1]:
-            messages.append({"role": "assistant", "content": val[1]})
-
-    messages.append({"role": "user", "content": message})
-
-    response = ""
-
-    for message in client.chat_completion(
-        messages,
-        max_tokens=max_tokens,
-        stream=True,
-        temperature=temperature,
-        top_p=top_p,
-    ):
-        token = message.choices[0].delta.content
-
-        response += token
-        yield response
-
-
-"""
-For information on how to customize the ChatInterface, peruse the gradio docs: https://www.gradio.app/docs/chatinterface
-"""
-demo = gr.ChatInterface(
-    respond,
-    additional_inputs=[
-        gr.Textbox(value="You are a friendly Chatbot.", label="System message"),
-        gr.Slider(minimum=1, maximum=2048, value=512, step=1, label="Max new tokens"),
-        gr.Slider(minimum=0.1, maximum=4.0, value=0.7, step=0.1, label="Temperature"),
-        gr.Slider(
-            minimum=0.1,
-            maximum=1.0,
-            value=0.95,
-            step=0.05,
-            label="Top-p (nucleus sampling)",
-        ),
-    ],
-)
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    demo.launch()
+# app.py
+import gradio as gr
+from knowledge import lookup_course
+from deepseek_client import ask_deepseek
+
+def student_assistant(user_input: str, mode: str) -> str:
+    user_input = user_input.strip()
+    if not user_input:
+        return "请输入课程名或问题。"
+    if mode == "课程知识点":
+        return lookup_course(user_input)
+    else:
+        return ask_deepseek(user_input)
+
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# 智能学习助手 Demo\n输入课程名或问题，选择模式，获取答案。")
+    with gr.Row():
+        user_input = gr.Textbox(label="输入课程名或问题", placeholder="如：C语言程序设计", lines=1)
+        mode = gr.Radio(choices=["课程知识点", "与 LLM 问答"], label="模式选择", value="课程知识点")
+    output = gr.Textbox(label="输出结果", interactive=False)
+    btn = gr.Button("提交")
+    gr.Examples(
+        examples=[["C语言程序设计", "课程知识点"], ["什么是二叉树？", "与 LLM 问答"]],
+        inputs=[user_input, mode]
+    )
+    btn.click(student_assistant, inputs=[user_input, mode], outputs=output)
+    user_input.submit(student_assistant, inputs=[user_input, mode], outputs=output)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(share=True)

courses.json

@@ -0,0 +1,5 @@
+{
+  "C语言程序设计": "第1章：数据类型与运算符；第2章：顺序与分支结构；第3章：循环与函数；第4章：数组与指针；第5章：结构体与文件操作。",
+  "Web前端开发": "HTML 基础标签；CSS 布局与样式；JavaScript DOM 操作；前端框架概述；常见开发工具与调试技巧。",
+  "计算机科学导论": "计算机系统组成；操作系统基础；算法与数据结构概念；编程语言演进；人工智能概览。"
+}

deepseek_client.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+# deepseek_client.py
+import os
+from openai import OpenAI
+from dotenv import load_dotenv
+
+load_dotenv()
+DEEPSEEK_API_KEY = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")
+if not DEEPSEEK_API_KEY:
+    raise RuntimeError("未检测到环境变量 DEEPSEEK_API_KEY，请先设置 DeepSeek 的 Key。")
+
+deepseek_client = OpenAI(
+    api_key=DEEPSEEK_API_KEY,
+    base_url="https://api.deepseek.com"
+)
+
+def ask_deepseek(user_query: str,
+                 system_prompt: str = "You are a helpful learning assistant.") -> str:
+    try:
+        response = deepseek_client.chat.completions.create(
+            model="deepseek-chat",
+            messages=[
+                {"role": "system", "content": system_prompt},
+                {"role": "user",   "content": user_query}
+            ]
+        )
+        return response.choices[0].message.content.strip()
+    except Exception as e:
+        return f"调用 DeepSeek API 时出错：{e}"

knowledge.py

@@ -0,0 +1,16 @@
+# knowledge.py
+import json
+import os
+
+BASE_DIR = os.path.dirname(__file__)
+COURSE_DB_PATH = os.path.join(BASE_DIR, "courses.json")
+
+with open(COURSE_DB_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
+    COURSE_DB = json.load(f)
+
+def lookup_course(course_name: str) -> str:
+    course_name = course_name.strip()
+    if course_name in COURSE_DB:
+        return COURSE_DB[course_name]
+    else:
+        return f"未在本地知识库中找到“{course_name}”，你可以输入其他课程名或使用 LLM 问答模式。"

requirement.txt

@@ -0,0 +1,2 @@
+gradio
+openai