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dsRagAnything/Test/Ocr/3、整理后的结果.md

@@ -0,0 +1,54 @@
+1. 
+题目序号：1
+题目内容：已知集合 \(A=\left\{x \mid -5 < x^{3} < 5\right\}, B=\left\{-3,-1,0,2,3\right\}\)，则 \(A \cap B=\)
+选项：
+A. \(\{-1,0\}\) 
+B. \(\{2,3\}\) 
+C. \(\{-3,-1,0\}\) 
+D. \(\{-1,0,2\}\)
+答案：A
+解析：\(A \cap B=\{-1,0\}\)，选 A。
+
+2. 
+题目序号：2
+题目内容：若 \(\frac{2}{z-1}=1+i\)，则 \(z=\)
+选项：
+A. \(-1-i\) 
+B. \(-1+i\) 
+C. \(1-i\) 
+D. \(1+i\)
+答案：C
+解析：
+
+3. 
+题目序号：3
+题目内容：已知向量 \(\vec{a}=(0,1)\)，\(\vec{b}=(2,x)\)，若 \(\vec{b} \perp (\vec{b}-4\vec{a})\)，则 \(x=\)
+选项：
+A. \(-2\) 
+B. \(-1\) 
+C. \(1\) 
+D. \(2\)
+答案：D
+解析：\(\vec{b}-4\vec{a}=(2,x-4)\)，\(\vec{b} \perp (\vec{b}-4\vec{a})\)，\(\therefore \vec{b}(\vec{b}-4\vec{a})=0\)，\(\therefore 4+x(x-4)=0\)，\(\therefore x=2\)，选 D。
+
+4. 
+题目序号：4
+题目内容：已知 \(\cos(\alpha+\beta)=m\)，\(\tan \alpha \tan \beta=2\)，则 \(\cos(\alpha-\beta)=\)
+选项：
+A. \(-3m\) 
+B. \(-\frac{m}{3}\) 
+C. \(\frac{m}{3}\) 
+D. \(3m\)
+答案：A
+解析：\(\left\{\begin{array}{l}\cos \alpha \cos \beta-\sin \alpha \sin \beta=m \\\frac{\sin \alpha \sin \beta}{\cos \alpha \cos \beta}=2\end{array}\right.\)，\(\therefore \left\{\begin{array}{l}\sin \alpha \sin \beta=-2m \\\cos \alpha \cos \beta=-m\end{array}\right.\)，\(\cos(\alpha-\beta)=\cos \alpha \cos \beta+\sin \alpha \sin \beta=-m-2m=-3m\)，选 A。
+
+5. 
+题目序号：5
+题目内容：已知圆柱和圆锥的底面半径相等，侧面积相等，且它们的高均为 \(\sqrt{3}\)，则圆锥的体积为
+选项：
+A. \(2\sqrt{3}\pi\) 
+B. \(3\sqrt{3}\pi\) 
+C. \(6\sqrt{3}\pi\) 
+D. \(9\sqrt{3}\pi\)
+答案：B
+解析：设它们底面半径为 \(r\)，圆锥母线 \(l\)，\(\therefore 2\pi r\sqrt{3}=\pi rl\)，\(\therefore l=\sqrt{3}\)，则圆锥的体积为 \(\frac{1}{3}\pi r^{2}h\)。

dsRagAnything/Test/Ocr/T2_FanYi.py

@@ -1,26 +0,0 @@
-import os
-from openai import OpenAI
-
-try:
-    client = OpenAI(
-        # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx",
-        api_key='sk-f6da0c787eff4b0389e4ad03a35a911f',
-        base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
-    )
-    # 读取md文件内容
-    with open("2、识别出结果.md", "r", encoding="utf-8") as f:
-        text = f.read()
-
-    completion = client.chat.completions.create(
-        # 模型列表：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models
-        model="qwen-plus",
-        messages=[
-            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
-            {"role": "user",
-             "content": "我将提供一份markdown格式的试卷，帮我整理出每道题的题目序号，内容，答案，解析，并最终输出一共整理了多少道题。内容如下：" + text},
-        ],
-    )
-    print(completion.choices[0].message.content)
-except Exception as e:
-    print(f"错误信息：{e}")
-    print("请参考文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/error-code")

dsRagAnything/Test/Ocr/T2_Translation.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+import os
+from openai import OpenAI
+
+try:
+    client = OpenAI(
+        # 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx",
+        api_key='sk-f6da0c787eff4b0389e4ad03a35a911f',
+        base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
+    )
+    # 读取md文件内容
+    with open("2、识别出结果.md", "r", encoding="utf-8") as f:
+        text = f.read()
+
+    prompt = """
+    我将提供一份markdown格式的试卷，请帮我整理出每道题的以下内容：
+    1. 题目序号
+    2. 题目内容（自动识别并添加$或$$包裹数学公式）
+    3. 选项（如果有）
+    4. 答案
+    5. 解析
+    
+    要求：
+    - 一道题一道题输出，不要使用表格
+    - 自动检测数学表达式并用$或$$正确包裹
+    - 确保公式中的特殊字符正确转义
+    - 除题目内容外，不要输出其它无关信息
+    
+    内容如下：
+    """
+    prompt += text
+    completion = client.chat.completions.create(
+        model="deepseek-v3",
+        messages=[
+            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
+            {"role": "user",
+             "content": prompt},
+        ],
+    )
+    print(completion.choices[0].message.content)
+    # 将上面的返回内容写入到文件  3、整理后的结果.md 中
+    with open("3、整理后的结果.md", "w", encoding="utf-8") as f:
+        f.write(completion.choices[0].message.content)
+        print("保存成功！")
+except Exception as e:
+    print(f"错误信息：{e}")
+    print("请参考文档：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/error-code")