# know-space

**Repository Path**: knownode-space/know-space

## Basic Information

- **Project Name**: know-space
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-09-14
- **Last Updated**: 2026-09-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README



# KnowSpace - 知识空间

一个智能知识管理与学习辅助系统，支持书籍导入、知识卡片生成、AI问答、练习巩固等功能。

## 功能特性

### 核心功能

| 模块 | 功能描述 |
|------|---------|
| **书架** | 导入并管理已解析的书籍，显示阅读进度 |
| **导入流程** | 支持扫描识别、章节分割、OCR识别、AI解析生成知识卡片 |
| **阅读器** | 章节浏览、知识点高亮、数学公式渲染、批注管理 |
| **AI问答** | 基于书籍内容的智能问答，与专家讨论 |
| **练习** | 根据知识点生成练习题，巩固学习效果 |
| **笔记** | 管理和筛选个人笔记 |
| **知识图谱** | 可视化展示知识点之间的关联关系 |
| **数据报告** | 展示学习统计和掌握情况 |
| **沙盒** | 代码执行环境 |

### 技术亮点

- **智能解析**: AI 自动识别并生成知识点卡片，支持概念、定理、例题等多种类型
- **公式渲染**: 内置 KaTeX 数学公式引擎，支持复杂数学表达式的精美渲染
- **离线优先**: 核心数据本地存储，支持离线使用
- **技能扩展**: 支持自定义 AI 解析技能模板

## 项目结构

```
knowspace/
├── docs/                   # 原型设计文档
├── knowspace_app/          # Flutter 移动端应用
│   ├── lib/                # Dart 源码
│   │   ├── core/           # 核心工具、路由、主题
│   │   ├── data/           # 数据层（数据库、AI服务、导入处理）
│   │   ├── domain/         # 领域模型
│   │   └── features/       # 功能模块页面
│   ├── packages/           # 依赖包
│   │   └── flutter_math_fork/  # 数学公式渲染库
│   ├── android/            # Android 平台配置
│   ├── windows/            # Windows 平台配置
│   └── test/               # 单元测试与 UI 测试
└── server/                 # Python 后端服务
    ├── app.py              # FastAPI 应用主程序
    ├── store.py            # 数据持久化
    ├── llm.py              # AI 模型调用封装
    └── static/             # 静态资源（管理控制台）
```

## 快速开始

### 环境要求

- **移动端**: Flutter 3.x, Android SDK / iOS SDK
- **服务端**: Python 3.10+, httpx

### 移动端运行

```bash
cd knowspace_app

# 安装依赖
flutter pub get

# 运行调试版
flutter run

# 构建发布版
flutter build apk --release   # Android
flutter build ipa             # iOS
```

### 服务端运行

```bash
cd server

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务（Linux/macOS）
./start.sh

# 启动服务（Windows）
start.bat

# 或手动启动
python app.py
```

服务默认运行于 `http://localhost:8000`，提供 REST API 和网页管理控制台。

## 使用流程

1. **导入书籍**
   - 扫描书籍页面或导入文档
   - 系统自动进行 OCR 识别和章节分割
   - 确认目录结构后提交 AI 解析

2. **AI 解析**
   - 服务端调度 AI 模型生成知识卡片
   - 支持概念定义、定理、公式、例题等类型识别

3. **阅读学习**
   - 在书架中打开书籍
   - 阅读章节内容，查看知识点卡片
   - 点击不理解的内容可发起 AI 问答

4. **巩固练习**
   - 进入练习模块测试知识点掌握情况
   - 系统根据学习数据推荐复习内容

## API 接口

| 方法 | 路径 | 说明 |
|------|------|------|
| POST | `/api/tasks` | 提交 AI 解析任务 |
| GET | `/api/tasks` | 查询任务列表 |
| GET | `/api/tasks/{tid}` | 查询任务状态 |
| POST | `/api/books` | 上传书籍 |
| GET | `/api/books` | 列出书籍 |
| GET | `/api/books/{book_id}` | 获取书籍详情 |
| GET | `/api/stats` | 获取使用统计 |

## 许可证

本项目采用 [MIT License](LICENSE) 开源协议。

## 致谢

- [Flutter Math](https://github.com/znjroates) - 数学公式渲染
- [KaTeX](https://katex.org/) - 公式排版引擎