Next Generation AI Powered Answer-Searching Cross-Platform Software

跨平台搜题软件开发计划

概述

我计划使用tauri开发一个跨平台的搜题软件，这个软件将结合拍照识别和文本输入功能，整合多个AI平台的结果输出，为用户提供一个高效、便捷的搜题解决方案。此外，用户还可以对AI的准确性进行打分，软件将根据用户的评分计算出每个AI的总体可信指数，帮助用户判断结果的可靠性。

技术栈

• 整体框架：tauri，一个轻量级的跨平台桌面应用框架。
• 前端框架：Bootstrap, Tailwind CSS, Ant Design X，这些框架将用于构建美观且响应式的用户界面。
• 后端语言：Rust，一种注重安全和性能的系统编程语言。
• AI平台集成：将整合多个AI平台，如文心一言，通义千问，Kimi，豆包，智谱清言，讯飞星火，360AI搜索等。

功能模块

用户输入

• 拍照识别：用户可以通过手机或电脑摄像头拍照，软件将自动识别图片中的问题。
• 文本输入：用户也可以直接在软件中输入问题。

AI结果整合

• 多平台调用：软件将调用多个AI平台的API，获取问题的答案。
• 结果对比：将不同平台的结果进行对比，提取最可能正确的答案。

用户反馈

• AI打分：用户可以对每个AI提供的答案进行打分，评价其准确性。
• 可信指数显示：软件将计算并显示每个AI的总体可信指数，帮助用户判断答案的可信度。

开发计划

学习Rust

• 基础知识：学习Rust的语法和特性，包括所有权、借用和生命周期等。
• 实践项目：通过开发这个搜题软件，实践Rust在实际项目中的应用。

软件架构

• 模块化设计：软件将采用模块化设计，便于维护和扩展。
• 前后端分离：前端负责用户交互，后端负责逻辑处理和AI平台的集成。

测试与优化

• 单元测试：对每个模块进行单元测试，确保代码的稳定性和可靠性。
• 性能优化：根据测试结果对软件进行性能优化，提高响应速度和用户体验。

结语

这个项目不仅是一个实用的搜题工具，也是我学习Rust语言的实践机会。通过这个项目，我希望能够提升我的编程技能，同时也为用户提供一个高质量的学习辅助工具。