Repository files navigation

LanguageMentor

LanguageMentor 是一款基于 LLaMA 3.1 或 GPT-4o-mini 的在线英语私教系统，提供英语对话练习和场景化学习训练。用户可以选择不同的场景，或直接与对话代理人进行自由对话，模拟真实生活中的英语交流场景，提升语言能力。

核心功能：
- 基础教学：涵盖词汇积累、语法学习、阅读理解和写作技巧等基础内容。
- 对话式训练：模拟真实场景的对话练习，提升学生的口语表达能力和听力理解能力。
用户学习路径：
- 初学者：注重词汇和基础语法的学习，通过简单对话练习提高自信心。
- 中级学员：结合复杂语法和高级词汇，进行更深入的阅读和写作训练。
- 高级学员：重点练习口语和听力，通过模拟真实场景的对话提升实战能力。
课程设计：
- 词汇积累：采用词根词缀法和常用词汇表，帮助学生高效记忆单词。
- 语法学习：通过系统的语法讲解和练习，夯实学生的语法基础。
- 阅读理解：提供不同难度的阅读材料，训练学生的阅读速度和理解能力。
- 写作技巧：指导学生如何进行段落和文章的结构化写作。

LanguageMentor_demo_v0.2.mp4

以下是快速开始使用 LanguageMentor 的步骤：

克隆仓库

git clone https://github.com/DjangoPeng/LanguageMentor.git
cd LanguageMentor

创建 Python 虚拟环境 使用 miniconda 或类似 Python 虚拟环境管理工具，创建一个项目专属的环境，取名为lm：
```
conda create -n lm python=3.10
```
激活虚拟环境
```
conda activate lm
```
配置开发环境 然后运行以下命令安装所需依赖：
```
pip install -r requirements.txt
```
配置大模型 本项目支持通过 Ollama (本地)、OpenAI (云端) 或 DeepSeek (云端) 来驱动。请在项目根目录的 config.yaml 文件中进行配置。
- 切换模型: 打开 config.yaml 文件，修改 active_model 的值来选择你希望使用的模型。例如，要使用 DeepSeek，请修改为:
```
active_model: deepseek_chat
```
- 设置 API 密钥: 如果你选择使用 OpenAI 或 DeepSeek，你必须设置对应的 API 密钥。创建一个名为 .env 的文件，并在其中添加你的密钥：
```
# .env file
OPENAI_API_KEY="sk-..."
DEEPSEEK_API_KEY="sk-..."
```
  或者，你也可以将它们设置为系统环境变量。
运行应用 启动应用程序：
```
python src/main.py
```
开始体验 打开浏览器，访问 http://localhost:7860，开始跟着 LanguageMentor 一起学习英语！

运行画面：

对话练习：