Texa

面向教材学习、练习与长期复习的本地桌面工作台

界面预览 · 核心功能 · 系统架构 · 安装与运行

Texa 面向考研数学与专业课学习。它把教材、对话、习题、错题和复习记录组织在同一个学习范围内，让一次提问可以回到教材证据，让一道错题可以进入复习计划，也让长期积累不散落在多个工具中。

项目优先提供 Electron 桌面体验，学习数据保存在本地；生成式能力通过可配置的模型服务接入。

界面预览

学习工作区

围绕当前教材组织会话、历史记录、图片题目、公式输入与学习报告。

复习计划

把到期错题、薄弱概念与近期学习记录合并为今天可执行的复习队列。

错题录入与校对	教材分类与资料角色

核心功能

教材范围内的问答与讲解

• 以当前学科、教材和章节作为学习范围。
• 结合知识图谱定位、向量检索、词法检索与相邻片段补全证据。
• 支持连续追问、公式渲染、教材来源与流式生成过程。
• 检索源局部不可用时保留降级路径，避免中断整个问答流程。

教材与资料管理

• 导入 PDF 教材或复用 MinerU 解析结果。
• 按学科与分类管理资料，并设置主要、辅助或独立教材角色。
• 保存章节结构、片段、关键词、概念关系和向量索引。

习题库与练习

• 手动录入，或从 Word、PDF 中抽取候选题并校对后入库。
• 记录题干、答案、解析、来源、章节、题型、难度和概念标签。
• 支持练习会话、进度恢复、作答记录以及习题与错题之间的转换。

错题与复习

• 支持手动录入、图片上传、OCR 校对和错因归档。
• 关联教材、章节、概念、来源与用户答案。
• 通过兼容 SM-2 的间隔调度生成到期复习队列。
• 汇总概念接触、薄弱信号、学习日报和周报。

本地桌面体验

• Electron 管理本地 FastAPI 服务、数据目录、启动检查与更新入口。
• 页面切换保留已访问工作区的状态，会话与列表在后台静默刷新。
• 模型凭据由本地设置管理；教材、索引和学习记录默认留在本机。

学习流程

导入教材
│
▼
解析章节与内容 ──► 建立词法 / 向量 / 概念索引
│
▼
在教材范围内提问 ──► 规划意图 ──► 混合检索 ──► 组织证据 ──► 流式回答
│
├──────────────► 保存会话与学习线索
│
▼
练习题目 ──► 记录作答 ──► 错题归因 ──► 到期复习 ──► 更新概念记忆

对话历史采用追加式事件记录保存；回答时只提取与当前问题相关的近期上下文、结构化会话状态和教材证据，不把完整历史直接塞进模型输入。

系统架构

┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Electron desktop │
│ 窗口生命周期 · 本地后端托管 · 数据目录 · 更新与恢复 │
└──────────────────────────┬─────────────────────────────┘
│
┌──────────────────────────▼─────────────────────────────┐
│ React + TypeScript │
│ 学习 · 复习 · 错题 · 练习 · 教材 · 设置 │
└──────────────────────────┬─────────────────────────────┘
│ REST + SSE
┌──────────────────────────▼─────────────────────────────┐
│ FastAPI application │
│ API 协议层 · 应用服务 · 后台任务 · 数据边界 │
└───────────────┬──────────────────────┬─────────────────┘
│ │
┌───────────────▼──────────────┐ ┌────▼─────────────────┐
│ LangGraph / RAG │ │ Learning services │
│ Resolver · Retrieval │ │ 习题 · 错题 · SM-2 │
│ EvidencePack · Generation │ │ 概念记忆 · 学习记录 │
└───────────────┬──────────────┘ └────┬─────────────────┘
└──────────┬───────────┘
▼
ChromaDB · SQLite · JSON · Files

主要边界：

• backend/api 负责 HTTP、SSE、依赖绑定和错误映射。
• backend/services 编排教材、练习、错题、会话与学习状态用例。
• graph 负责意图解析、检索、上下文控制和回答生成。
• ingestion 与 knowledge 负责教材解析、索引和概念关系。
• memory 负责错题、反馈、概念记忆与间隔复习。
• 前端页面只装配工作区，稳定的领域状态放在 features 与 hooks 中。

项目目录

texa/
├── desktop/ Electron 桌面壳、安装包与运行时管理
├── frontend/ React + Vite 用户界面
│ └── src/
│ ├── api/ REST / SSE 客户端
│ ├── components/ 通用组件
│ ├── contexts/ 全局学习与会话上下文
│ ├── features/ 习题、错题等领域工作流
│ ├── layouts/ 桌面布局
│ └── pages/ 页面装配
├── backend/
│ ├── api/ FastAPI 路由与协议转换
│ ├── services/ 应用用例与跨存储协调
│ ├── conversation_memory.py
│ └── main.py
├── graph/ LangGraph、检索与回答生成
├── ingestion/ PDF、MinerU、OCR 与向量索引
├── knowledge/ 知识图谱、概念记忆与关键词索引
├── memory/ 错题、反馈与间隔复习
├── evaluation/ 上下文与检索评测工具
├── scripts/ 构建、索引和维护脚本
├── tests/ 后端与工作流测试
├── docs/images/ README 界面截图
├── site/ 项目静态站点
├── config.py 模型与本地路径配置
└── main.py CLI 入口

安装与运行

环境要求

• Windows 10/11（桌面端优先）
• Python 3.10
• Node.js 20 或更高版本
• 可选：OpenAI-compatible 模型服务、MinerU 或视觉模型

1. 获取代码

git clone https://github.com/jayceto946-byte/texa.git
cd texa

2. 创建 Python 环境

py -3.10-m venv venv310
.\venv310\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install -r requirements.txt

复制环境配置：

Copy-Item .env.example .env

模型角色、API Key、Base URL、MinerU 与数据路径均可在 .env 中配置；桌面端首次启动后也可以在“设置”中填写模型连接。

3. 安装前端与桌面依赖

cd frontend
npm install
cd ..\desktop
npm install
cd ..

4. 开发运行

分别启动后端与前端：

.\venv310\Scripts\python.exe-m uvicorn backend.main:app --port 8000

cd frontend
npm run dev

连接现有开发服务启动 Electron：

cd desktop
npm run dev:vite

也可以让 Electron 按桌面运行方式启动并托管本地后端：

cd desktop
npm run dev

构建与测试

cd frontend
npm run build

.\venv310\Scripts\python.exe-m pytest -q

Windows 安装包需要先准备桌面后端与嵌入运行时，再执行：

cd desktop
npm run dist

数据与配置

默认本地数据位于 data/：教材、章节、图片、会话、学习记录与 ChromaDB 索引按类型保存。桌面安装版使用 Electron 的用户数据目录，并在卸载时保留学习数据。

请勿提交 .env、API Key、个人教材、题库、学习记录、数据库或索引文件。公开分享教材和题库前，也应确认相应内容的授权范围。

发展方向

Texa 的目标不是增加更多零散的 AI 按钮，而是形成稳定、可追溯的个人学习基础设施。后续会继续围绕这些方向推进：

• 提升 PDF、扫描件、公式与题目结构化的导入质量。
• 完善习题来源、答案校对、错因归档和复习反馈闭环。
• 让教材证据、会话上下文与概念记忆在长周期学习中保持一致。
• 降低本地安装、模型配置、索引维护和数据迁移的成本。
• 在核心桌面流程稳定后，探索移动端、离线能力与提醒机制。

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Texa 希望让教材不只被存放，让练习不只被做完，让每次错误都能成为下一次复习的入口。