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韩语学习助手 — Korean Learning Assistant

作者： aron_lu

原题：🇰🇷 韩语学习助手 — Korean Learning Assistant

一个面向中高级韩语学习者的智能学习助手，基于DeepSeek V4 LLM实现AI教师对话教学，支持词汇讲解、语法分析、例句生成。具备智能记忆系统（SM-2间隔重复算法），双模式对话（主学习页面自动记忆+临时问答手动筛选），LLM自动生成个性化测验并评分，Edge-TTS韩语语音合成（男女声切换），以及完整的学习进度统计和记忆管理面板。…

案例速读

该项目功能完善，覆盖AI韩语教学、智能记忆系统、测验复习和语音输出，技术栈清晰（Streamlit+SQLite+Edge-TTS+SM-2），代码结构良好（core/和pages/分离），适合中高级韩语学习者直接使用或作为AI学习工具参考。README文档详细，包含安装指南、使用说明和项目结构，降低了上手门槛。 建议从 「🇰🇷 韩语学习助手 — Korean Learning Assistant」、「✨ 功能亮点」、「🚀 快速开始」、「环境要求」 进入正文，先确认真实任务和模型辅助过程。

  • 重点看 SM-2间隔重复算法实现（core/spaced_repetition.py）、重要性分类器（core/importance.py）用于自动识别学习内容价值、Edge-TTS韩语语音合成集成（core/tts.py），支持男女声切换。结合 知识库与文档 / 数据处理与可视化 / 韩语学习 / AI教学 和「中高级韩语学习者、语言学习爱好者、AI教育应用开发者」，它更适合作为任务检索后的精读材料。
  • 正文目录和原始材料仍然是判断依据；导读只帮助你更快定位阅读重点。
首读入口
✨ 功能亮点
读者
中高级韩语学习者、语言学习爱好者、AI教育应用开发者
复用
SM-2间隔重复算法实现（core/spaced_repetition.py）
结构
12 个目录入口

原文内容

🇰🇷 韩语学习助手 — Korean Learning Assistant

基于 LLM 的智能韩语学习助手，专为中高级韩语学习者打造。

✨ 功能亮点

  • 📖 AI 韩语教师 — 基于 DeepSeek V4 大模型的智能对话教学，支持词汇讲解、语法分析、例句生成
  • 🧠 智能记忆系统 — 自动识别重要内容并存入记忆库，基于 SM-2 间隔重复算法科学安排复习
  • 💬 双模式对话 — 主学习页面自动记忆 + 临时问答页面手动筛选，灵活高效
  • 📝 测验复习 — LLM 自动生成个性化测验，精准评分，自动调整复习间隔
  • 🔊 语音输出 — Edge-TTS 韩语语音合成，支持男女声切换，练习听力
  • 📊 学习追踪 — 完整的学习进度统计、掌握率分析、记忆管理面板

🚀 快速开始

环境要求

  • Python 3.10+
  • Windows / macOS / Linux

安装

# 1. 克隆项目
git clone <替换为项目地址>
cd korean-agent

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 配置 API Key
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入你的 API Key

# 4. 启动应用
streamlit run app.py

或使用一键安装脚本（Windows）：

setup.bat

配置

在 .env 文件中配置：

API_KEY=sk-你的APIKey
BASE_URL=https://api.llm.ustc.edu.cn/v1
MODEL=deepseek-v4-flash

📖 使用指南

主学习页面 📖

与 AI 韩语教师自由对话，系统会自动：

  1. 识别你对话中的韩语教学内容
  2. 评估内容重要性（1-5 分）
  3. ≥4 分自动存入记忆库
  4. =3 分标记待你确认

每条含韩语的回复都附带 🔊 播放按钮，点击即可听到标准发音。

临时问答页面 💬

适合突发奇想的跳跃性问题，不限韩语学习话题：

  1. 自由提问，AI 回答
  2. 系统自动标记可能有价值的内容
  3. 点击「结束会话」进入筛选环节
  4. 勾选想保留的内容，其余丢弃

测验复习页面 📝

基于 SM-2 间隔重复算法：

  1. 自动加载今日到期复习的记忆
  2. LLM 生成个性化测验题（翻译、填空、造句等）
  3. AI 精准评分（0-5 分）+ 详细反馈
  4. 答对增加复习间隔，答错缩短间隔

记忆管理页面 📚

  • 查看、搜索、筛选所有记忆
  • 手动添加词汇/语法
  • 编辑或删除记忆
  • 导出为 CSV 备份

设置页面 ⚙️

  • API 配置
  • TTS 语音/语速切换
  • 学习等级设置
  • 自动记忆阈值调整
  • SM-2 算法参数微调
  • 数据导入导出

🏗️ 项目结构

korean-agent/
├── app.py                    # 主应用入口
├── config.py                 # 全局配置
├── requirements.txt          # 依赖列表
├── .env.example              # 环境变量模板
├── setup.bat                 # Windows 一键安装
├── core/                     # 核心模块
│   ├── llm_client.py         # LLM API 封装
│   ├── memory_store.py       # 记忆持久化 (SQLite)
│   ├── spaced_repetition.py  # SM-2 算法
│   ├── importance.py         # 重要性分类器
│   ├── context_manager.py    # 上下文窗口管理
│   ├── tts.py                # TTS 语音合成
│   └── quiz_engine.py        # 测验引擎
├── pages/                    # Streamlit 页面
│   ├── main_chat.py          # 主学习对话
│   ├── temp_chat.py          # 临时问答
│   ├── quiz_mode.py          # 测验复习
│   ├── memory_manager.py     # 记忆管理
│   └── settings.py           # 设置
├── data/
│   └── schema.sql            # 数据库建表语句
├── audio_cache/              # TTS 音频缓存
└── tests/                    # 测试

🛠️ 技术栈

组件 技术 说明
前端框架 Streamlit 纯 Python Web UI
LLM DeepSeek V4 Flash 通过 OpenAI 兼容 API 调用
数据库 SQLite 零配置本地数据库
语音合成 Edge-TTS Microsoft 免费 TTS（韩语神经语音）
间隔重复 SM-2 SuperMemo 2 算法

📄 许可证

MIT License — 详见 LICENSE
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