llm-quiz-engine：基于大语言模型的智能测验自动生成系统

llm-quiz-engine是一款开源的AI驱动测验自动生成系统，支持从文本/PDF提取主题并生成结构化测验，采用Pydantic进行输出验证确保格式规范，集成Groq API实现高效推理，适用于教育、企业培训等多场景，可显著提升测验生成效率。

在当今教育和知识评估领域，快速准确生成高质量测验题目是挑战。传统人工出题耗时费力，模板生成缺乏多样性和质量。随着LLM技术成熟，AI自动生成测验成为潜力方案。llm-quiz-engine是包含用户界面、输入处理、智能生成、结果验证和测验管理的端到端开源解决方案，适用于教师、企业等提升效率。

项目采用Python技术栈，架构清晰模块化：

• Streamlit构建Web界面，纯Python快速搭建交互式应用；
• Groq API作为推理后端，提供毫秒级响应速度；
• Pydantic定义严格数据模型（Quiz、Question等），确保LLM输出结构化；
• PromptManager集中管理提示词模板，便于调整优化和多语言支持。

llm-quiz-engine功能丰富：

• 双模式输入：主题模式直接输入主题，文档模式上传TXT/PDF自动提取主题生成测验；
• 智能主题提取：从文档前2000字符提取核心主题；
• 多级难度控制（简单/中等/困难）；
• 完整测验体验：计时、分页、答案记录、成绩统计；
• 测验历史记录：支持保存回顾测验表现。

通过多层机制确保输出质量：

• 结构化输出约束：Pydantic模型验证LLM输出，不符合则报错；
• 上下文长度管理：文档输入截取前10000字符，避免超出LLM上下文窗口；
• 错误分类与日志：专门模块处理LLM调用错误并生成结构化日志；
• 工作流与回退机制：主流程失败时降级处理或重试，提升可靠性。

项目适用于多场景：

• 教育培训：教师基于课程材料生成课后测验；
• 企业培训：HR基于内部文档生成员工考核题目；
• 知识自测：学习者上传笔记生成测验巩固记忆；
• 内容创作：博主基于内容生成互动测验提升观众参与度。

部署门槛低：

1. 克隆仓库并安装依赖：pip install -r requirements.txt；
2. 配置Groq API密钥到.env文件；
3. 运行streamlit run src/app.py启动应用，默认8502端口访问。 简洁部署适合非技术用户，模块化代码便于开发者定制。

llm-quiz-engine展示了LLM在教育科技领域的典型应用模式，通过合理架构、严格验证和完整交互将AI能力转化为产品功能。开源性质支持社区贡献，未来可扩展更多文档格式、LLM提供商及测验类型（填空题、简答题等），是LLM教育应用的参考实现。