# 1. 拉取最新镜像
docker pull ghcr.io/handsomezhuzhu/qquiz:latest

# 2. 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入你的 API Key

# 3. 运行容器
docker run -d \
  --name qquiz \
  -p 8000:8000 \
  -v $(pwd)/qquiz_data:/app/qquiz_data \
  --env-file .env \
  ghcr.io/handsomezhuzhu/qquiz:latest

# 4. 访问应用: http://localhost:8000

镜像说明：

镜像地址: ghcr.io/handsomezhuzhu/qquiz:latest
构建来源: GitHub Actions 自动构建，每次 push 到 main 分支自动更新
架构支持: linux/amd64, linux/arm64（支持树莓派、Apple Silicon 等）
大小: 约 400-500MB（包含前后端完整运行环境）
标签说明:
- latest: 最新主分支版本
- v1.0.0: 特定版本号（如果有 tag）

数据持久化： 使用 -v 参数挂载 qquiz_data 目录，包含 SQLite 数据库和上传文件，确保数据不会丢失。

单容器部署（自行构建）

从源码构建，一个容器包含前后端和 SQLite 数据库：

# 1. 配置环境变量（必须提供强密码和密钥）
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入至少 32 位的 SECRET_KEY 和至少 12 位的 ADMIN_PASSWORD（建议使用随机生成值）

# 2. 启动服务（未设置强密码/密钥会直接报错终止）
SECRET_KEY=$(openssl rand -base64 48) \
ADMIN_PASSWORD=$(openssl rand -base64 16) \
docker-compose -f docker-compose-single.yml up -d

# 3. 访问应用: http://localhost:8000
# API 文档: http://localhost:8000/docs

传统部署（3 个容器）

前后端分离 + MySQL：

# 启动服务（建议直接在命令行生成强密钥和管理员密码）
SECRET_KEY=$(openssl rand -base64 48) \
ADMIN_PASSWORD=$(openssl rand -base64 16) \
docker-compose up -d

# 前端: http://localhost:3000
# 后端: http://localhost:8000

方式二：本地运行

前置要求

Python 3.11+
Node.js 18+
MySQL 8.0+ 或 Docker (用于运行 MySQL)

Linux/macOS 用户:

# 1. 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env，修改 DATABASE_URL 为本地数据库地址

# 2. 启动 MySQL
# macOS: brew services start mysql
# Linux: sudo systemctl start mysql

# 3. 运行启动脚本
chmod +x scripts/run_local.sh
./scripts/run_local.sh

MySQL 安装指南： 详见 docs/MYSQL_SETUP.md

GitHub Actions 自动构建设置

如果你 fork 了本项目并想启用自动构建 Docker 镜像功能：

启用 GitHub Actions:
- 进入你的仓库 Settings → Actions → General
- 确保 "Actions permissions" 设置为 "Allow all actions"
启用 Packages 写入权限:
- Settings → Actions → General
- 找到 "Workflow permissions"
- 选择 "Read and write permissions"
- 勾选 "Allow GitHub Actions to create and approve pull requests"
触发构建:
- 推送代码到 main 分支会自动触发构建
- 或者创建 tag（如 v1.0.0）会构建带版本号的镜像
- 也可以在 Actions 页面手动触发 "Build and Publish Docker Image" workflow
查看构建的镜像:
- 构建完成后，镜像会自动发布到 ghcr.io/handsomezhuzhu/qquiz
- 在仓库主页右侧 "Packages" 可以看到已发布的镜像
- 镜像默认是私有的，如需公开：进入 Package 页面 → Package settings → Change visibility

镜像地址：

# 拉取最新镜像
docker pull ghcr.io/handsomezhuzhu/qquiz:latest

默认账户

管理员账户:

用户名: admin
密码: 取自环境变量 ADMIN_PASSWORD（必须至少 12 位，建议随机生成）

⚠️ 重要: 在部署前就必须设置强管理员密码；如果需要轮换密码，请更新环境变量后重启服务。

项目结构

QQuiz/
├── backend/              # FastAPI 后端
│   ├── alembic/          # 数据库迁移
│   ├── routers/          # API 路由
│   ├── services/         # 业务逻辑
│   ├── models.py         # 数据模型
│   ├── database.py       # 数据库配置
│   ├── main.py           # 应用入口
│   └── requirements.txt  # Python 依赖
├── frontend/             # React 前端
│   ├── src/
│   │   ├── api/          # API 客户端
│   │   ├── pages/        # 页面组件
│   │   ├── components/   # 通用组件
│   │   └── App.jsx       # 应用入口
│   ├── package.json      # Node 依赖
│   └── vite.config.js    # Vite 配置
├── scripts/              # 部署和启动脚本
│   └── run_local.sh                 # Linux/macOS 启动脚本
├── docs/                 # 文档目录
│   ├── MYSQL_SETUP.md              # MySQL 安装配置指南
│   └── PROJECT_STRUCTURE.md        # 项目架构详解
├── test_data/            # 测试数据
│   └── sample_questions.txt        # 示例题目
├── docker-compose.yml    # Docker 编排
├── .env.example          # 环境变量模板
└── README.md             # 项目说明

核心业务流程

1. 创建题库

用户首次上传文档时，创建新的 Exam (题库容器)

2. 追加文档

在已有题库详情页点击 "添加题目文档"，上传新文件

3. 去重逻辑

对题目内容进行标准化处理 (去空格、标点、转小写)
计算 MD5 Hash
仅在当前题库范围内查询去重
仅插入 Hash 不存在的题目

4. 异步处理

后台任务处理 AI 解析
状态: pending → processing → ready / failed
前端轮询状态，自动刷新

5. 刷题体验

基于 current_index 实现断点续做
错题自动加入错题本
简答题 AI 评分

环境变量说明

变量	说明	默认值
`DATABASE_URL`	数据库连接字符串	-
`SECRET_KEY`	JWT 密钥（必须至少 32 位随机字符串）	-
`ADMIN_PASSWORD`	默认管理员密码（必须至少 12 位，建议随机生成）	-
`AI_PROVIDER`	AI 提供商 (gemini/openai/anthropic/qwen)	gemini
`GEMINI_API_KEY`	Google Gemini API 密钥	-
`GEMINI_BASE_URL`	Gemini API 地址（可选，支持代理）	https://generativelanguage.googleapis.com
`GEMINI_MODEL`	Gemini 模型	gemini-2.0-flash-exp
`OPENAI_API_KEY`	OpenAI API 密钥	-
`OPENAI_BASE_URL`	OpenAI API 地址	https://api.openai.com/v1
`OPENAI_MODEL`	OpenAI 模型	gpt-4o-mini
`ANTHROPIC_API_KEY`	Anthropic API 密钥	-
`ANTHROPIC_MODEL`	Anthropic 模型	claude-3-haiku-20240307
`QWEN_API_KEY`	通义千问 API 密钥	-
`QWEN_BASE_URL`	通义千问 API 地址	https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
`QWEN_MODEL`	通义千问模型	qwen-plus
`ALLOW_REGISTRATION`	是否允许注册	true
`MAX_UPLOAD_SIZE_MB`	最大上传文件大小 (MB)	10
`MAX_DAILY_UPLOADS`	每日上传次数限制	20

AI 提供商对比

提供商	PDF 原生支持	文本解析	推荐度	说明
Google Gemini	✅	✅	⭐⭐⭐⭐⭐	支持原生 PDF（最多1000页），保留图片、表格、公式
OpenAI	❌	✅	⭐⭐⭐⭐	仅文本提取，PDF 会丢失格式和图片
Anthropic	❌	✅	⭐⭐⭐⭐	仅文本提取，PDF 会丢失格式和图片
Qwen (通义千问)	❌	✅	⭐⭐⭐	仅文本提取，PDF 会丢失格式和图片

推荐使用 Gemini：如果你的题库包含 PDF 文件（特别是含有图片、公式、表格的学科试卷），强烈推荐使用 Gemini。

如何获取 API Key

Google Gemini: https://aistudio.google.com/apikey (免费额度充足)
OpenAI: https://platform.openai.com/api-keys
Anthropic: https://console.anthropic.com/settings/keys
Qwen (通义千问): https://dashscope.console.aliyun.com/apiKey

AI 配置方式

QQuiz 支持两种配置方式：

环境变量配置 (.env 文件)：适合 Docker 部署和开发环境
数据库配置 (管理员后台)：适合生产环境，支持在线修改，无需重启服务

推荐流程：首次部署使用环境变量，部署成功后通过管理员后台修改配置。

Gemini 自定义代理: 如果需要使用 Key 轮训服务或代理，可以在管理员后台配置 GEMINI_BASE_URL，支持自定义 Gemini API 地址。

技术栈

后端:

FastAPI - 现代化 Python Web 框架
SQLAlchemy 2.0 - 异步 ORM
Alembic - 数据库迁移
MySQL 8.0 - 数据库
aiomysql - MySQL 异步驱动
Pydantic - 数据验证

前端:

React 18 - UI 框架
Vite - 构建工具
Tailwind CSS - 样式框架
React Router - 路由
Axios - HTTP 客户端

开发进度

Step 1: Foundation & Models ✅
Step 2: Backend Core Logic
Step 3: Frontend Config & API
Step 4: Frontend Complex UI

License

MIT

Languages

JavaScript 51.7%

Python 46.4%

Shell 0.7%

Dockerfile 0.6%

HTML 0.2%

Other 0.4%

README.md Unescape Escape

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