全品聊着学数据清洗与 AI 打标系统
教材节点、题目节点、三层标签与 AI 辅助打标工作台
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教材节点
0
题目节点
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待复核
0
教材节点
题目节点
教材节点
题目录入
复核工作台
AI 清洗打标
题目关联
系统任务
新增教材节点
示例
节点 ID
节点类型
knowledge_point
section
topic
unit
experiment
practice
标题
教材 ID
单元 ID
课题 ID
小节 ID
知识点 ID
起始页
结束页
清洗后文本
课标层 JSON
{}
教材层 JSON
{}
产品层 JSON
{}
保存教材节点
新增题目节点
示例
题目 ID
来源
课时
模块
题号
题型
难度
关联知识点 ID
题干
选项 JSON
[]
答案
解析
课标层 JSON
{}
教材层 JSON
{}
产品层 JSON
{}
保存题目节点
题目复核
加载
批量通过
状态
need_review
approved
published
全部
问题
全部
中置信
低置信
无选项
无答案
无图片
无知识点
题型
筛选
题目 ID
状态
保持不变
need_review
approved
published
题型
关联知识点 ID
题干
选项 JSON
[]
答案
解析
教材溯源
查看溯源
通过
保存复核
AI 清洗与打标
文本清洗
材料类型
课本教材
学练考题目
上下文
待清洗文本
调用混元清洗
课本教材打标
教材节点 JSON
补充上下文
调用混元教材打标
学练考题目打标
题目 JSON
补充上下文
调用混元打标
题目关联教材
题目 JSON
候选教材节点 JSON 数组
补充上下文
调用混元关联
系统任务
读取报告
材料类型
课本教材文件夹
学练考文件夹
选择文件夹
设为当前材料目录
导入材料文件夹
一键全流程
批量打标 -> 回填课本正文 -> 生成评估报告
课本教材打标
只处理课本教材目录,生成单元、课题节点和正文导出
课本知识点拆分
继续拆课题正文,生成知识点节点,并结构化归属图片
完整批量打标
同时处理课本教材与学练考题目,需要两类材料都就绪
拆分学练考单题
把学练考课时包按应用示例拆成单题级记录,继承教材知识点关联与三层标签
学练考填空匹配
按单元识别新知梳理和应用示例填空题,并匹配答案块
学练考三层标签归一
只处理学练考题目,把课标层、教材层、产品层按统一 schema 补齐
回填课本正文
从课本解析 JSON 抽正文、图片、表格并写回教材节点
绑定教材溯源
把教材原文、页码、图片路径和图片 URL 绑定到知识点,供智能体讲解调用
重新评估
统计覆盖率、置信度、材料类型、课标层标签
导出文件
全品AI打标助手
全品AI打标助手
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标签诊断
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我可以指导你操作系统,也可以诊断学练考题目打标、knowledgeTags、置信度和待复核问题。我只给建议,不会自动改数据。
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