从零开始搭建 FastAPI 教案生成系统:LangChain、Ollama、FAISS 向量检索

2025-05-11

字数：733字 | 预计阅读时长：2分钟

本项目实现了一个基于本地大模型的智能教案生成系统，整合 LangChain、Ollama、FAISS 与向量库语义搜索功能，实现了自动匹配教学风格并生成结构化教案内容的完整流程。

🔧 技术栈

LangChain: 构建 prompt 链条与 LLM 调用逻辑
Ollama: 本地部署大模型（使用 deepseek-r1:7b）

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FAISS: 构建教案风格向量库，实现语义搜索
SentenceTransformer: 使用 bge-small-zh 进行中文文本向量化
FastAPI: 构建 RESTful API 服务

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REST Client 插件: 快速测试 HTTP 请求
本地运行环境：macOS + Conda 虚拟环境

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📁 项目结构（plan-gen/）

plan-gen/
├── app.py                      # 主程序入口：API 路由、模型调用逻辑
├── vector_store/
│   ├── build_style_index.py    # 教案风格向量库构建脚本（CSV → FAISS + JSON）
│   ├── 教案风格向量库-完整版.csv # 教案风格数据（50条）
│   ├── style_index.faiss       # FAISS 向量索引（自动生成）
│   ├── style_id_map.json       # 教案元信息索引（自动生成）

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🔧 核心依赖

1	pip install fastapi uvicorn langchain langchain-community langchain-ollama sentence-transformers faiss-cpu pandas

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✅ 每个文件功能说明

app.py（FastAPI 主逻辑）

/generate-teaching-plan：输入 topic + extra，返回结构化教案
/style-match：语义匹配最近的风格样本
/generate-teaching-plan-auto：融合风格推荐 + 教案生成
自动处理 <think> 标签，输出结构清晰

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vector_store/build_style_index.py

将 CSV 教案风格描述向量化
保存为 style_index.faiss 和 style_id_map.json
向量模型：bge-small-zh（中文语义理解效果好）

vector_store/教案风格向量库-完整版.csv

包含 50 种风格，如：
- 讲授式教学
- 项目式教学
- 游戏化教学
- 体验式教学
- 翻转课堂教学

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🧠 系统流程

1	输入主题 ➝ /style-match ➝ 推荐风格 ➝ 拼入 Prompt ➝ /generate-teaching-plan-auto ➝ 返回带结构的教案和模型思考

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💡 示例 REST 接口调用

POST http://127.0.0.1:8000/generate-teaching-plan-auto
Content-Type: application/json

{
  "topic": "进程调度算法",
  "extra": "适合大一学生；突出实践操作"
}

返回结构：

{
  "success": true,
  "style": "课程设计上设多个难度层级，适配不同基础学生。",
  "thought": "...",
  "result": "..."
}

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✅ 总结亮点

✅ 完整实现 LangChain + Ollama + FAISS 教案生成闭环
✅ 支持风格语义匹配，个性化定制教案内容
✅ 结果带有模型思考过程（便于分析与调试）
✅ REST Client 插件辅助开发调试
✅ 适配本地部署场景，响应时间控制在 1-2 分钟

💡 项目代码路径：/plan-gen/

📁 向量库路径：/vector_store/

🧠 模型调用：deepseek-r1:7b @ Ollama

📌 下一步计划

支持 Web 前端页面一键生成
增加风格训练样本质量评分机制
教案导出 Markdown / PDF
用户上传自定义风格模板
支持批量生成与教学项目挂钩

“用 AI 做出有温度的教育工具，让每一份教案都更贴近教学场景。”

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本文作者： 金金
本文链接： http://example.com/2025/05/11/从零开始搭建-FastAPI-教案生成系统（含-LangChain-Ollama-FAISS-向量检索）/
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