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题名 · 作者 · 摘要 · 关键词 · DOI · 参考文献

基于LangChain与DeepSeek的JavaScript教学辅助智能体的研究

刘安骞

（上海中侨职业技术大学，上海 201514）

栏目：人工智能 · 第 2025 年第 7 期 · 页码：76-82 · 2096-4706（2025）07-0076-07 · 中图分类号：TP311；TP391.4 · 文献标识码：A · DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2025.07.014

摘要

文章提出了一种基于LangChain与DeepSeek-7B-R1的本地化智能教学系统，旨在解决JavaScript和jQuery教学中的异步编程理解与DOM操作错误检测难题。针对传统方案在语义理解、隐私安全与硬件需求上的矛盾，设计双引擎架构（规则预筛+大模型精调），集成动态AST解析与改进的RAG检索机制，构建覆盖57类典型错误的教学知识图谱。实验表明，系统在NVIDIA RTX 3060设备上实现平均2.8 s响应速度，教学建议准确率达91.2%，较传统LSTM方案提升43.7%。企业内训场景部署验证其可将学员问题解决效率提升41%，同时减少76%的教师人工干预。研究为编程教育领域提供了首个支持消费级硬件的高精度本地化智能教学框架，并开源核心组件以降低开发门槛。

关键词

本地化智能教学系统；LangChain规则引擎；DeepSeek-7B-R1精调；RAG增强检索机制；JavaScript教学知识图谱；AST动态解析；消费级硬件部署；编程教育效能优化

参考文献

  1. [1] WANG Z Q，LIU J，ZHANG S K，et al. Poisoned LangChain: Jailbreak LLMs by LangChain [J/OL].arXiv:2406.18122 [cs.CL].[2025-01-20].https://arxiv.org/html/2406.18122v1.
  2. [2] HU E J，SHEN Y L，WALLIS P，et al. LoRA: Low-rank Adaptation of Large Language Models [J/OL].arXiv:2106.09685 [cs.CL].[2025-01-21].https://arxiv.org/abs/2106.09685?context=cs.LG.
  3. [3] LangChain Team. Vodafone Transforms Data Operations with AI Using LangChain and LangGraph [EB/OL].[2025-01-16].https://blog.langchain.dev/customers-vodafone/.
  4. [4] LangChain Team. LangChain Documentation [EB/OL].[2024-05-01].https://python.langchain.com/docs/.
  5. [5] ZHOU P，PUJARA J，REN X，et al. Self-discover: Large Language Models Self-compose Reasoning Structures [J/OL].arXiv:2402.03620 [cs.AI].[2025-01-16].https://arxiv.org/abs/2402.03620.
  6. [6] SARTHI P，ABDULLAH S，TULI A，et al. RAPTOR: Recursive Abstractive Processing for Tree-organized Retrieval [J/OL].arXiv:2401.18059 [cs.CL].[2025-01-03].https://arxiv.org/abs/2401.18059.
  7. [7] LEWIS P，PEREZ E，PIKTUS A，et al. Retrieval-augmented Generation for Knowledge-intensive NLP Tasks [J/OL].arXiv:2005.11401 [cs.CL].[2025-02-06].https://arxiv.org/abs/2005.11401.
  8. [8] VIDIVELLI S，RAMACHANDRAN M，DHARUNBALAJI A. Efficiency-driven Custom Chatbot Development: Unleashing LangChain, RAG, and Performance-optimized LLM Fusion [J].Computers，Materials & Continua，2024，80（8）：2423-2442.
  9. [9] 闵瑞，姜丹，王永刚.基于LangChain与大模型的医疗问答系统研究 [J].计算机科学与应用，2025，15（2）：33-43.
  10. [10] LANG G，TRIANTORO T，SHARP J H. Large Language Models as AI-powered Educational Assistants: Comparing GPT-4 and Gemini for Writing Teaching Cases [J].Journal of Information Systems Education，2024，35（3）：390.

作者简介

刘安骞（1980—），男，汉族，辽宁大连人，教师，硕士，研究方向：人工智能、低代码平台、大数据分析、职业教育、机器人。