petty09190/ai-scoring-application
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吳佩庭
2025-09-24 00:08:09 +08:00
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454
README.md
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# AI scoring application
# AI 智能評審系統
*Automatically synced with your [v0.app](https://v0.app) deployments*
一個基於 Next.js 和 Google Gemini AI 的智能評審平台，支援多種格式內容上傳（PPT、影片、網站連結），並根據自定義評分標準進行 AI 智能評分。
[![Deployed on Vercel](https://img.shields.io/badge/Deployed%20on-Vercel-black?style=for-the-badge&logo=vercel)](https://vercel.com/pettys-projects/v0-ai-scoring-application)
[![Built with v0](https://img.shields.io/badge/Built%20with-v0.app-black?style=for-the-badge)](https://v0.app/chat/projects/0LR55VqrLTi)
## 🚀 功能特色
## Overview
### 核心功能
- **多格式內容支援**：支援 PPT/PPTX、影片檔案、網站連結上傳
- **自定義評分標準**：可設定評分項目、權重比例和滿分標準
- **AI 智能評分**：使用 Google Gemini AI 進行內容分析和評分
- **詳細評分報告**：提供完整的評分結果、改進建議和行動計劃
- **PDF 報告生成**：可下載專業的 PDF 評分報告
- **歷史記錄管理**：追蹤所有評審記錄和統計數據
This repository will stay in sync with your deployed chats on [v0.app](https://v0.app).
Any changes you make to your deployed app will be automatically pushed to this repository from [v0.app](https://v0.app).
### 技術特色
- **現代化 UI**：基於 Radix UI 和 Tailwind CSS 的響應式設計
- **TypeScript**：完整的類型安全支援
- **資料庫整合**：MySQL 資料庫存儲所有評審數據
- **PDF 生成**：使用 Puppeteer 生成專業 PDF 報告
- **文件處理**：支援 PPTX 解析和內容提取
## Deployment
## 🏗️ 技術架構
Your project is live at:
### 前端技術棧
- **框架**：Next.js 14.2.16 (App Router)
- **語言**：TypeScript 5
- **樣式**：Tailwind CSS 4.1.9
- **UI 組件**：Radix UI + shadcn/ui
- **字體**：Geist Sans/Mono + Playfair Display
- **圖表**：Recharts
**[https://vercel.com/pettys-projects/v0-ai-scoring-application](https://vercel.com/pettys-projects/v0-ai-scoring-application)**
### 後端技術棧
- **API**：Next.js API Routes
- **資料庫**：MySQL 8.0
- **ORM**：mysql2 (原生 SQL)
- **AI 服務**：Google Generative AI (Gemini 1.5 Pro)
- **PDF 生成**：Puppeteer 24.22.1
- **文件處理**：adm-zip, mammoth
## Build your app
### 開發工具
- **包管理**：pnpm
- **代碼規範**：ESLint
- **類型檢查**：TypeScript
- **部署**：Vercel Analytics
Continue building your app on:
## 📁 專案結構
**[https://v0.app/chat/projects/0LR55VqrLTi](https://v0.app/chat/projects/0LR55VqrLTi)**
```
ai-scoring-application/
├── app/ # Next.js App Router
│ ├── api/ # API 路由
│ │ ├── criteria-templates/ # 評分標準模板 API
│ │ ├── evaluate/ # 評審 API
│ │ ├── evaluation/ # 評審記錄 API
│ │ ├── history/ # 歷史記錄 API
│ │ └── upload/ # 文件上傳 API
│ ├── criteria/ # 評分標準頁面
│ ├── history/ # 歷史記錄頁面
│ ├── results/ # 評分結果頁面
│ ├── upload/ # 文件上傳頁面
│ ├── layout.tsx # 根佈局
│ ├── page.tsx # 首頁
│ └── globals.css # 全域樣式
├── components/ # React 組件
│ ├── ui/ # UI 組件庫
│ ├── sidebar.tsx # 側邊欄
│ ├── share-modal.tsx # 分享模態框
│ └── theme-provider.tsx # 主題提供者
├── lib/ # 核心庫
│ ├── services/ # 業務邏輯服務
│ │ ├── database.ts # 資料庫服務
│ │ ├── gemini.ts # Gemini AI 服務
│ │ └── evaluation-upload.ts # 評審上傳服務
│ ├── utils/ # 工具函數
│ │ ├── html-pdf-generator.ts # PDF 生成器
│ │ ├── pdf-generator.ts # 舊版 PDF 生成器
│ │ └── file-path.ts # 文件路徑工具
│ ├── models/ # 資料模型
│ ├── config.ts # 配置管理
│ └── database.ts # 資料庫連接
├── database/ # 資料庫相關
│ ├── schema.sql # 資料庫架構
│ └── README.md # 資料庫說明
├── public/ # 靜態資源
├── uploads/ # 上傳文件存儲
├── data/ # 示例數據
├── examples/ # 示例代碼
├── hooks/ # React Hooks
├── styles/ # 額外樣式
├── package.json # 專案依賴
├── tsconfig.json # TypeScript 配置
├── next.config.mjs # Next.js 配置
├── tailwind.config.js # Tailwind 配置
└── README.md # 專案說明
```
## How It Works
## 🗄️ 資料庫架構
1. Create and modify your project using [v0.app](https://v0.app)
2. Deploy your chats from the v0 interface
3. Changes are automatically pushed to this repository
4. Vercel deploys the latest version from this repository
### 核心資料表
#### 用戶管理
- `users` - 用戶基本資訊
- `user_sessions` - 用戶會話管理
#### 評分標準
- `criteria_templates` - 評分標準模板
- `criteria_items` - 評分項目明細
#### 專案管理
- `projects` - 評審專案
- `project_files` - 專案文件
- `project_websites` - 專案網站連結
#### 評審記錄
- `evaluations` - 評審記錄
- `evaluation_scores` - 評分結果明細
- `evaluation_feedback` - AI 評語和建議
#### 系統設定
- `system_settings` - 系統配置參數
### 預設評分標準
系統預設包含 5 個評分項目：
1. **內容品質** (25%) - 內容的準確性、完整性和專業度
2. **視覺設計** (20%) - 版面設計、色彩搭配和視覺效果
3. **邏輯結構** (20%) - 內容組織的邏輯性和條理性
4. **創新性** (15%) - 創意思維和獨特觀點的展現
5. **實用性** (20%) - 內容的實際應用價值和可操作性
## 🔧 安裝與設定
### 環境需求
- Node.js 18+
- pnpm 8+
- MySQL 8.0+
- Chrome 瀏覽器 (用於 PDF 生成)
### 1. 克隆專案
```bash
git clone <repository-url>
cd ai-scoring-application
```
### 2. 安裝依賴
```bash
pnpm install
```
### 3. 環境變數設定
複製 `env.example` 為 `.env.local` 並設定以下變數：
```env
# 應用配置
NEXT_PUBLIC_APP_URL=http://localhost:12024
NEXT_PUBLIC_APP_NAME=AI 智能評審系統
# 資料庫配置
DB_HOST=mysql.theaken.com
DB_PORT=33306
DB_NAME=db_AI_scoring
DB_USER=root
DB_PASSWORD=your_password
# AI 配置
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key
GEMINI_MODEL=gemini-1.5-pro
GEMINI_MAX_TOKENS=8192
```
### 4. 資料庫初始化
```bash
# 初始化資料庫結構
pnpm run db:init
# 測試資料庫連接
pnpm run db:test
# 檢查配置
pnpm run config:check
```
### 5. 安裝 Puppeteer Chrome
```bash
npx puppeteer browsers install chrome
```
### 6. 啟動開發伺服器
```bash
pnpm run dev
```
應用將在 `http://localhost:12024` 啟動。
## 🚀 部署
### Vercel 部署
1. 將專案推送到 GitHub
2. 在 Vercel 中導入專案
3. 設定環境變數
4. 部署完成
### 自託管部署
```bash
# 建構專案
pnpm run build
# 啟動生產伺服器
pnpm run start
```
## 📖 API 文檔
### 評分標準模板 API
#### 獲取所有模板
```
GET /api/criteria-templates
```
#### 獲取預設模板
```
GET /api/criteria-templates/default
```
#### 獲取特定模板
```
GET /api/criteria-templates/[id]
```
### 文件上傳 API
#### 上傳文件
```
POST /api/upload
Content-Type: multipart/form-data
Body:
- files: File[] (支援多檔案上傳)
- projectTitle: string
- projectDescription: string
- templateId: number
```
### 評審 API
#### 開始評審
```
POST /api/evaluate
Content-Type: application/json
Body:
{
"projectId": number,
"templateId": number
}
```
#### 獲取評審結果
```
GET /api/evaluation/[id]
```
#### 下載 PDF 報告
```
GET /api/evaluation/[id]/download
```
#### 刪除評審記錄
```
DELETE /api/evaluation/[id]/delete
```
### 歷史記錄 API
#### 獲取歷史記錄
```
GET /api/history
Query Parameters:
- page: number (預設 1)
- limit: number (預設 20)
```
#### 獲取統計數據
```
GET /api/history/stats
```
## 🎯 使用流程
### 1. 設定評分標準
- 進入「評分標準」頁面
- 選擇或創建評分標準模板
- 設定評分項目和權重比例
### 2. 上傳內容
- 進入「上傳文件」頁面
- 填寫專案資訊（標題、描述）
- 選擇評分標準模板
- 上傳 PPT/影片文件或提供網站連結
### 3. AI 分析評分
- 系統自動提取內容
- 使用 Gemini AI 分析內容
- 根據評分標準進行評分
- 生成詳細的評分結果
### 4. 查看結果
- 進入「評分結果」頁面查看詳細評分
- 瀏覽各項評分和 AI 評語
- 查看改進建議和行動計劃
- 下載 PDF 報告
### 5. 歷史管理
- 在「歷史記錄」頁面查看所有評審記錄
- 追蹤評分統計和趨勢
- 重新查看過往評審結果
## 🔍 核心功能詳解
### AI 評分流程
1. **內容提取**：從 PPT/影片/網站中提取文字內容
2. **AI 分析**：使用 Gemini AI 分析內容質量
3. **標準對照**：根據設定的評分標準進行評分
4. **結果生成**：產生詳細的評分報告和改進建議
### PDF 報告生成
- 使用 Puppeteer 生成專業 PDF 報告
- 包含完整的評分結果、圖表和建議
- 支援中文排版和專業格式
- 可自定義報告樣式
### 文件處理能力
- **PPTX 解析**：提取幻燈片文字內容
- **影片支援**：處理影片檔案上傳
- **網站分析**：分析網站內容
- **多格式支援**：支援多種文件格式
## 🛠️ 開發指南
### 添加新的評分標準
1. 在資料庫中添加新的 `criteria_items`
2. 更新 `criteriaNameToId` 映射
3. 測試評分功能
### 自定義 AI 提示詞
修改 `lib/services/gemini.ts` 中的 `buildScoringPrompt` 方法
### 添加新的文件格式支援
1. 在 `GeminiService.extractPPTContent` 中添加新的解析邏輯
2. 更新文件類型檢查
3. 測試內容提取功能
### 自定義 PDF 模板
修改 `lib/utils/html-pdf-generator.ts` 中的 HTML 模板
## 🐛 故障排除
### 常見問題
#### 1. Puppeteer Chrome 錯誤
```
Error: Could not find Chrome
```
**解決方案**：
```bash
npx puppeteer browsers install chrome
```
#### 2. 資料庫連接失敗
檢查環境變數設定：
```bash
pnpm run db:test
```
#### 3. Gemini API 錯誤
確認 API Key 是否正確設定：
```bash
pnpm run config:check
```
#### 4. 文件上傳失敗
檢查文件大小和格式限制：
- 最大文件大小：100MB
- 支援格式：ppt, pptx, pdf, mp4, avi, mov, wmv, flv, webm
### 日誌調試
應用使用 `console.log` 輸出詳細的調試信息，可以在瀏覽器開發者工具和伺服器終端中查看。
## 📊 性能優化
### 資料庫優化
- 使用連接池管理資料庫連接
- 建立適當的索引提升查詢性能
- 使用事務確保數據一致性
### AI 處理優化
- 實現請求超時機制
- 添加錯誤重試邏輯
- 優化提示詞減少 Token 消耗
### 前端優化
- 使用 React.memo 減少不必要的重新渲染
- 實現虛擬滾動處理大量數據
- 使用 Next.js 圖片優化
## 🔒 安全考量
### 數據安全
- 所有用戶輸入都經過驗證和清理
- 使用參數化查詢防止 SQL 注入
- 文件上傳限制和類型檢查
### API 安全
- 實現請求頻率限制
- 添加身份驗證機制
- 敏感信息不在客戶端暴露
## 🤝 貢獻指南
1. Fork 專案
2. 創建功能分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. 開啟 Pull Request
## 📝 更新日誌
### v1.0.0 (2024-01-15)
- ✨ 初始版本發布
- 🎯 支援 PPT/影片/網站連結上傳
- 🤖 整合 Gemini AI 評分
- 📊 完整的評分報告系統
- 📄 PDF 報告生成功能
## 📄 授權條款
本專案採用 MIT 授權條款 - 查看 [LICENSE](LICENSE) 文件了解詳情。
## 📞 技術支援
如有問題或建議，請：
- 提交 [Issue](https://github.com/your-repo/issues)
- 發送郵件至：your-email@example.com
- 查看 [Wiki](https://github.com/your-repo/wiki) 獲取更多文檔
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