量子计算教育 × 人工智能交互 —— 一个结合 FastAPI 与 Bloch 球可视化的智能教学演示系统。
“让量子世界可视化，让 AI 学会教学。”
QuantumAI 助教 是为人工智能创新类赛事与教学演示场景设计的本地运行系统，
融合了 量子态可视化 与 AI 智能对话 模块，帮助学习者以直观、交互的方式理解量子计算的核心概念。
系统包括：
- 🧩 AI 助手模块：支持「追问 → 学习 → 回答 → 记忆」的循环；
- ⚛️ Bloch 球可视化：展示量子比特的状态变化、门操作与测量过程；
- 📚 本地知识增强 (RAG)：基于 JSONL 知识库与 Sentence Transformer 的语义检索；
- 💻 一键运行：Mac / Windows 环境直接启动，无需联网。
| 模块 | 技术 |
|---|---|
| 后端 | FastAPI · Python 3.9.6 · Uvicorn |
| 前端 | HTML · JavaScript · TailwindCSS |
| 向量检索 | Sentence Transformers · FAISS |
| 知识库 | JSONL 文件结构（Base / Persona / Memory / Growth） |
| 可视化 | Bloch 球动画（量子态动态渲染） |
| 环境管理 | uv · pyenv · venv |
uv run python app.pyrun_win.bat打开浏览器访问：
👉 http://127.0.0.1:8000
💡 点击「Bloch 球」按钮即可进入量子态可视化页面。
QuantumAI-Assistant/
├── app.py # FastAPI 主入口
├── bloch.html # Bloch 球可视化页面
├── web/
│ ├── templates/
│ │ ├── chat.html # 对话界面
│ │ └── bloch.html # 量子态展示页面
│ └── static/
│ ├── style.css # 前端样式
│ └── script.js # 前端逻辑
├── model/
│ └── paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2/
│ ├── config.json
│ ├── model.safetensors
│ ├── tokenizer.json
│ └── ... # 模型配置与权重
├── data/
│ ├── base_knowledge.jsonl # 基础知识
│ ├── user_knowledge.jsonl # 用户个性知识
│ ├── memory.jsonl # 对话长期记忆
│ ├── persona.json # AI 人格定义
│ ├── growth.json # 成长日志
│ └── stopwords.txt # 停用词表
├── fetch_and_split.py # 文本切分脚本
├── merge_parts.py # 向量合并脚本
├── hybrid_index.py # 混合检索逻辑
├── run_mac.sh # Mac 启动脚本
├── run_win.bat # Windows 启动脚本
├── pyproject.toml # uv 环境配置
├── uv.lock # 依赖锁定文件
└── README.md # 项目说明文档本项目使用的语义检索模型为：
paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
作者：sentence-transformers
模型类型：SentenceTransformer
大小：约 450 MB
- 由于 GitHub 对单文件（>100MB）有限制，本仓库未上传模型权重文件。
- 若需在本地完整运行，请手动下载模型至以下目录：
QuantumAI-Assistant/model/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2/ - 运行后系统会自动加载该模型进行文本嵌入与语义检索。
✅ 建议通过 Hugging Face Hub 或手动下载：
https://huggingface.co/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
- 🌍 教育创新：可在量子计算课程、AI 教学演示中使用；
- 💡 智能交互：展示 AI 助教在本地知识学习中的应用；
- 🧠 可扩展性：支持进一步集成 OpenAI API 或量子 SDK；
- 🏫 比赛展示：适用于人工智能创新类竞赛 Demo。
本项目为 人工智能创新杯 · 决赛作品
主题：「AI + 量子计算教育助手」
目标是打造一个融合 教育性 + 交互性 + 可视化性 的智能学习平台，
让量子计算不再是抽象概念，而是能被“看见、提问、理解”的知识体系。
Distributed under the MIT License.
See LICENSE for more information.
赵艺竹 (Yizhu Zhao)
📍 Southwest University (SWU) · 智能科学与技术专业
🎯 研究方向：AI 助手 / 知识检索 / 智能教育系统
💬 GitHub: @zhaoyizhu6-pixel
徐熙曈 (Xv Xitong)
📍 Southwest University (SWU) · 智能科学与技术专业
💬 GitHub: @xxt7104
禄梦琪 (Lu Mengqi)
📍 Southwest University (SWU) · 智能科学与技术专业
💬 GitHub: @6m7740
🌟 “Educating the machine that teaches quantum.”
—— QuantumAI Team