AI 题库系统是一个复杂的软件生态系统，它融合了人工智能、大数据、云计算和传统的软件开发技术。其技术架构旨在支持智能化的题目处理、个性化学习、高效的数据分析和稳定的系统运行。
一个典型的 AI 题库系统技术架构可以划分为以下几个主要层级和模块：
1. 基础设施层 (Infrastructure Layer)
这是整个系统的运行基础，提供计算、存储和网络资源。
云计算平台：推荐使用主流的云服务提供商，如AWS (Amazon Web Services), Azure (Microsoft Azure), Google Cloud Platform (GCP), 阿里云, 腾讯云。计算服务：弹性计算服务 (EC2, ECS, GCE) 用于部署应用服务器和 AI 模型推理服务。存储服务：对象存储 (Object Storage)：S3, OSS, GCS 等，用于存储海量的题目资源（图片、视频、PDF、多媒体课件）和大规模原始数据。块存储：用于数据库和高性能计算。数据库服务：关系型数据库 (RDBMS)：MySQL, PostgreSQL, SQL Server，用于存储结构化的数据，如用户信息、题目元数据（题干、选项、答案、知识点 ID、难度系数）、试卷配置、用户学习记录等。非关系型数据库 (NoSQL)：MongoDB (用于非结构化或半结构化数据，如用户行为日志、复杂题目内容)、Redis (用于缓存、会话管理、实时计数等)。图数据库：如 Neo4j，用于存储和查询知识图谱，更好地表示知识点之间的复杂关系。网络服务：VPC (虚拟私有云)、CDN (内容分发网络，加速资源加载)、负载均衡 (Load Balancer) 等。
容器化技术：Docker：用于打包应用及其依赖，实现环境一致性和快速部署。Kubernetes (K8s)：容器编排工具，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用，确保高可用性和弹性伸缩。
2. 数据层 (Data Layer)
负责数据的存储、管理、处理和传输。
数据采集：从不同来源（人工录入、爬虫、历史考试数据、用户行为日志）收集题目、知识点、学生答题记录、教师反馈等数据。
数据存储：见基础设施层的数据库选择。
数据仓库/数据湖：用于存储和整合大量结构化和非结构化数据，供 BI 分析和 AI 模型训练。
数据管道 (Data Pipelines)：使用 Kafka, RabbitMQ 等消息队列进行实时数据传输；使用 Spark, Flink 等大数据处理框架进行批处理或流处理。
ETL (Extract, Transform, Load)：数据抽取、转换、加载工具，用于数据预处理和清洗，为 AI 模型训练提供高质量数据。
3. AI/ML 模型层 (AI/ML Model Layer)
这是 AI 题库系统的核心智能模块，包含了各种训练好的 AI 模型。
自然语言处理 (NLP) 模型：文本分类/标签：用于题目自动分类、知识点识别、情感分析。命名实体识别 (NER)：识别题目中的关键概念、实体。语义相似度匹配：用于题目去重、变式题生成、错题相似题推荐。文本生成：用于自动化出题（如选择题选项、简答题参考答案）、题目变式生成、解析生成。文本摘要/关键词提取：从长文本中提取核心信息。主观题批改模型：基于深度学习（如 BERT, GPT 系列）对简答题、论述题进行语义理解和评分。
机器学习 (ML) 模型：推荐系统：协同过滤、矩阵分解、深度学习推荐模型，用于个性化练习推荐、资源推荐。难度/区分度预测模型：基于题目特征和历史数据训练的回归或分类模型。用户画像与学习能力评估：聚类算法、分类算法，用于分析学生学习风格、知识掌握程度、薄弱点。自适应学习模型：基于强化学习或贝叶斯网络，动态调整学习路径和题目难度。
图像识别/计算机视觉 (CV) 模型 (可选)：公式识别 (OCR)：识别图片中的数学公式。图表识别与理解：解析题目中的图片、图表信息。
模型管理：模型训练平台：TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 等框架。模型版本管理：MLflow, DVC 等，用于管理模型训练过程、版本和实验结果。模型部署与推理：TensorFlow Serving, Triton Inference Server 或云服务商的 AI 平台，将训练好的模型部署为 API 服务，供应用层调用。
4. 应用服务层 (Application Service Layer)
负责实现核心业务逻辑，并提供对外 API 接口。
API Gateway：统一的 API 入口，负责请求路由、鉴权、限流等。
用户服务：用户注册、登录、身份认证、权限管理（教师、学生、管理员等）。
题库管理服务：题目的增删改查、分类管理、标签管理、审核流。
组卷服务：根据教师配置或 AI 算法进行智能组卷。
考试/练习服务：在线考试、练习的流程管理、计时、提交。
批改与反馈服务：接收学生答案，调用 AI 模型进行批改，生成详细反馈。
数据分析服务：聚合学习数据，生成学习报告、学情分析报告。
通知服务：邮件、短信、站内信等通知推送。
文件上传/下载服务：与对象存储集成，处理教学资源的上传和下载。
5. 前端与用户界面层 (Frontend & User Interface Layer)
提供用户与系统交互的界面。
Web 应用：教师端：题库管理、智能组卷、班级管理、学情分析、成绩管理。学生端：在线学习、个性化练习、在线考试、错题本、学习报告。管理员端：系统配置、用户管理、内容审核、数据统计。技术栈：React, Vue.js, Angular 等前端框架，配合 Ant Design, Element UI 等 UI 组件库。
移动应用 (可选)：iOS / Android App，提供更便捷的学习和教学体验。技术栈：React Native, Flutter, Swift, Kotlin。
6. 安全与运维层 (Security & Operations Layer)
贯穿于所有层级，确保系统的安全、稳定和高效运行。
安全策略：WAF (Web 应用防火墙)、DDoS 防护、数据加密 (传输层 HTTPS/TLS, 存储层加密)、身份认证与授权机制、安全审计日志。
监控与报警：实时监控系统性能、资源使用、错误日志、安全事件，并配置报警机制。
日志管理：集中式日志收集 (ELK Stack - Elasticsearch, Logstash, Kibana) 或云日志服务，便于故障排查和审计。
持续集成/持续部署 (CI/CD)：自动化测试、构建和部署流程，提高开发效率和发布质量。
容灾备份与恢复：定期数据备份，制定灾难恢复计划，确保数据安全和业务连续性。
这个分层的架构使得系统模块化，易于开发、测试、部署和扩展。AI 模型的独立性也使得它们可以被独立训练和更新，而不会影响整个系统的稳定运行。
