一种基于大模型的辅助学习外语的系统、方法及用户终端

本技术属于人工智能，尤其涉及一种基于大模型的辅助学习外语的系统、方法及用户终端。

背景技术：

1、外语学习是中学生最为关注的焦点。然而，许多学生在外语学习过程中面临各种挑战和问题，而且外语学习需求变得越来越个性化。以英语学习为例，当前的英语学习工具和平台虽然种类繁多，但在满足学生个性化需求方面还存在很大的不足。传统的“一刀切”的学习方式很难满足现阶段所有学生的需求。如何通过个性化定制让学生更高效地学习英语是一个重要的课题。

2、现有技术中的许多类似英语学习助手功能的产品(如学习平板机)都已经尝试运用个性化学习，但这类产品往往采用标准化教育模式，预设试题库和讲解方式，难以根据学生水平制定个性化学习计划。

3、也就是说，现有技术得到如学习平板机这里产品的交互体验较差，无法替代与真实教师的交流。此外，由于是闭环系统，学习机内的资源有限，难以涵盖所有学习领域。

技术实现思路

1、本技术实施例提供了一种基于大模型的辅助学习外语的系统、方法及用户终端，旨在解决如何实现个性化定制内容的辅助学习产品的技术问题，进而让学生能够更高效地学习外语。

2、第一方面，本技术实施例提供了一种基于大模型的辅助学习外语的系统，所述系统包括用户终端和部署有语言大模型的云端服务器，其中：

3、所述用户终端，用于获取用户的待处理信息，对所述待处理信息解析，得到目标文本信息；

4、所述用户终端，还用于响应用户针对所述目标文本信息的操作信息，将所述操作信息和所述目标文本信息发送至所述云端服务器；

5、所述云端服务器，用于将所述操作信息和所述目标文本信息作为所述语言大模型的输入信息，以使所述语言大模型基于所述输入信息生成目标信息，其中，所述目标信息用于辅助用户学习外语。

6、优选地，所述用户终端部署有langchain应用开发框架；

7、所述用户终端，还用于使用所述langchain应用开发框架与所述云端服务器的语言大模型进行数据交互，以使得所述云端服务器将所述操作信息和所述目标文本信息作为语言大模型的输入信息。

8、可选地，所述用户终端还部署有预设应用程序编程接口，所述云端服务器有预设识别模型；

9、所述用户终端，还用于调用所述预设应用程序编程接口读取所述待处理信息，并调用所述云端服务器的预设识别模型对所述待处理信息解析，得到目标文本信息；

10、其中，在所述预设应用程序编程接口为ocr应用程序编程接口时，所述预设识别模型为ocr识别模型；在所述预设应用程序编程接口为语音应用程序编程接口时，所述预设识别模型为语音识别模型。

11、第二方面，本技术实施例提供了一种基于大模型的辅助学习外语的方法，所述方法应用于用户终端，所述方法包括：

12、获取用户的待处理信息，对所述待处理信息解析，得到目标文本信息；

13、响应用户针对所述目标文本信息的操作信息；

14、将所述操作信息和所述目标文本信息发送至所述云端服务器，以使得所述云端服务器将所述操作信息和所述目标文本信息作为语言大模型的输入信息，并由所述语言大模型基于所述输入信息生成目标信息，其中，所述语言大模型部署于所述云端服务器，所述目标信息用于辅助用户学习外语。

15、在一示例中，所述待处理信息为与外语学习相关的试题图像；

16、所述获取用户的待处理信息的步骤，包括：

17、播放第一语音提示，并显示相应的第一层级功能的界面，获取用户基于所述第一层级功能的界面输入的第一功能指令；

18、展示并播放第二语音提示，采集所述试题图像，并确定所述试题图像中用户选择的题目图像；

19、相应的，所述对所述待处理信息解析，得到目标文本信息的步骤，包括：

20、对所述试题图像和所述题目图像进行图像解析，得到试题文本信息和题目文本信息；

21、所述响应用户针对所述目标文本信息的操作信息的步骤，包括：

22、响应用户针对所述题目文本信息和/或所述试题文本信息的第二功能指令；

23、所述将所述操作信息和所述目标文本信息发送至所述云端服务器，以使得所述云端服务器将所述操作信息和所述目标文本信息作为语言大模型的输入信息，并由所述语言大模型基于所述输入信息生成目标信息，包括：

24、基于langchain应用开发框架，根据所述第一功能指令和所述第二功能指令确定目标提示词，将所述目标提示词发送至所述云端服务器；

25、将所述试题文本信息和所述题目文本信息作为所述目标文本信息发送至所述云端服务器，以使得所述云端服务器将所述目标提示词和所述目标文本信息作为语言大模型的输入信息，并由所述语言大模型基于所述输入信息生成用于辅助用户学习外语目标信息。

26、在一示例中，所述第一功能指令包括讲题功能，所述第二功能指令至少包括题目整理功能、题目讲解功能和出新题功能：

27、相应的，所述方法还包括：

28、根据所述目标文本信息确定用户的学习记录和错题情况，结合所述第二功能指令并基于所述学习记录和所述错题情况，至少生成选择题任务、阅读理解任务、和填空题任务。

29、在一示例中，还包括：预先基于所述langchain应用开发框架生成第一langchain顺序链、第二langchain顺序链和第三langchain顺序链，其中，所述第一langchain顺序链与所述题目整理功能对应，所述第二langchain顺序链与所述题目讲解功能对应，所述第三langchain顺序链与所述出新题功能对应；

30、相应的，所述方法还包括：

31、若所述第二功能指令表征题目整理功能，则调用所述第一langchain顺序链与所述云端服务器的语言大模型交互；

32、若所述第二功能指令表征题目讲解功能，则调用所述第二langchain顺序链与所述云端服务器的语言大模型交互；

33、若所述第二功能指令表征出新题功能，则调用所述第三langchain顺序链与所述云端服务器的语言大模型交互。

34、在一示例中，所述第一功能指令包括背诵功能和外语对话功能；

35、相应的，所述方法还包括：

36、获取用户发出的语音内容，将所述语音内容转换为语音文字内容；

37、在所述第一功能指令表征所述背诵功能时，将所述文字内容与所述目标文本信息比较，并在用户完成背诵后显示比较结果；

38、在所述第一功能指令表征所述外语对话功能时，将所述文字内容和所述第一功能指令发送至所述云端服务器，以使得所述云端服务器将所述文字内容和所述第一功能指令作为语言大模型的输入信息，并由所述语言大模型基于所述输入信息生成对话语音。

39、第三方面，本发明还提出一种用户终端，所述用户终端至少包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上第二方面所述的方法。

40、在一示例中，所述用户终端包括交互端和边端；

41、其中，所述交互端至少包括显示屏、摄像头和麦克风；所述摄像头用于采集与外语学习相关的试题图像；所述显示屏用于展示所述试题图像、第一语音提示、第二语音提示和生成目标信息；所述麦克风用于获取用户发出的语音内容，所述麦克风还用于播放由云端服务器的语言大模型生成的对话语音。

42、所述处理器和所述存储器部署于所述边端，所述计算机程序至少基于所述基于langchain应用开发框架实现。

43、本技术的有益效果在于：能够根据用户自身情况和用户的需求，定制相应的外语学习内容，提高了学习外语用户的使用体验。