這是一個結合了 FastAPI、Vue 3 與 Gemini AI 的現代化多益（TOEIC）學習與模擬測驗平台。本專案旨在提供全方位的多益備考體驗，從 AI 生成題目、聽力語音合成，到個人化弱點分析與社群排行榜，幫助使用者精準提升英語實力。
- AI 命題與解析：
- 利用 Gemini 2.5 Flash 結合 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技術，參考真實考題生成高品質模擬題。
- 每一道題目皆附帶 AI 生成的詳細解析、全文翻譯及重點單字。
- 沉浸式聽力體驗：
- 使用 Edge-TTS 模擬多國口音（美、英、澳、加），提供高品質的聽力試題音檔。
- 個人化弱點分析：
- 雷達圖分析：將作答紀錄分為「文法概念」、「單字運用」、「聽力理解」、「閱讀理解」四大維度。
- 進度追蹤：視覺化展示歷史成績折線圖與預估多益分數。
- AI 錯題練習：
- 系統能針對使用者的錯題，即時從題庫中檢索出相同考點的類似題，進行加強練習。
- 社群互動系統：
- 透過好友代碼建立連結，即時查看好友排行榜，互相激勵。
- API 框架：FastAPI
- 資料庫：Supabase (PostgreSQL)
- 向量資料庫：ChromaDB (用於 RAG 題目生成)
- AI 引擎：Google Gemini API
- 身分驗證：Supabase Auth (JWT)
- 核心框架：Vue 3 (CDN 版本)
- 圖表庫：Chart.js (用於雷達圖與折線圖)
- 樣式：Vanilla CSS
- 通訊：原生 Fetch API
- 聽力生成：
generate_audio.py透過 Edge-TTS 批量轉換 CSV 腳本為 MP3。 - 題目研發：
ToeicLLM.py結合 ChromaDB 向量檢索，自動產出具備多益難度的 Part 5/6/7 試題。 - AI 交叉審查 (LLM-as-a-Judge)：
llm_judge.py引入低溫度 (Temperature=0.0) 的裁判模型，對生成的題目進行邏輯與文法盲測，自動抓出「雙胞胎選項」或「幻覺錯題」。 - 智慧清理機制：
delete_bad_questions.py針對爭議題，透過腳本連動group_id，一鍵從 Supabase 徹底清除無效題組。
toToeicGreat/
├── backend/
│ ├── main.py # 主程式：路由註冊與測驗邏輯
│ ├── database.py # Supabase 用戶端初始化
│ ├── models.py # Pydantic 資料模型定義
│ ├── routers/ # 模組化路由
│ │ ├── auth.py # 用戶認證
│ │ ├── exams.py # 測驗紀錄管理
│ │ ├── quiz.py # 核心出題逻辑
│ │ ├── friends.py # 好友與排行榜
│ │ └── history_practice.py # AI 弱點加強練習
│ ├── listening_questions/ # 聽力前處理
│ │ ├── generate_audio.py # TTS 語音合成
│ │ └── upload_supabase.py # 音檔與資料上傳
│ └── reading_questions/ # 閱讀前處理
│ ├── build_vectordb.py # 建置 ChromaDB
│ ├── ToeicLLM.py # AI 命題系統 (RAG)
│ ├── upload_articles.py # 閱讀文章上傳
│ ├── delete_supabase.py # AI 自動刪除錯題
│ └── llm_judge.py # AI 審題系統
├── frontend/
│ ├── index.html # SPA 入口頁面
│ ├── app.js # Vue 邏輯與介面管理
│ ├── auth.js # 登入與權限檢查
│ └── css/style.css # 系統全局樣式
└── testing/ # 自動化測試腳本
users: 儲存使用者帳號資訊與個人設定。questions: 核心題庫，包含 Part 2、Part 3、Part 5、Part 6、Part -7、題目文字、選項、正確答案、AI 解析、翻譯、單字及音檔路徑。article: 儲存 Part 6 與 Part 7 的閱讀文章內容及其翻譯。exam_attempts: 每次完整測驗的總結紀錄（分數、正確率、總用時）。answer_records: 每道題目的詳細作答情況（使用者答案、是否正確、作答秒數）。friendships: 好友關係與邀請狀態。
在 backend/ 目錄下建立 .env 檔案：
SUPABASE_URL=your_supabase_url
SUPABASE_SECRET_KEY=your_supabase_anon_key
GEMINI_API_KEY=your_google_gemini_api_key在使用平台前，需先填充題庫：
- 生成音檔：執行
python backend/listening_questions/generate_audio.py。 - 上傳資料：執行
python backend/listening_questions/upload_supabase.py及相關閱讀題上傳腳本。 - 建置向量庫：執行
python backend/reading_questions/build_vectordb.py以便後續 AI 命題使用。
- 啟動後端：
cd backend pip install -r requirements.txt uvicorn main:app --reload - 啟動前端：
直接開啟
frontend/index.html或使用靜態伺服器：cd frontend python -m http.server 3000
點擊多多益善網頁服務進入部署於Render平台服務的網頁。 如遇伺服器冷啟動需等待1~3分鐘。
本專案為「程式設計-Python」課程期末專題。