当下通用大模型在教育科研场景存在明显短板：无专业学术数据源支撑、易生成虚假参考文献、无法贴合基础教育课标场景。维普推出垂直细分教研 SaaS 平台「维普露禾」，以自有基础教育期刊数据库为底座，结合行业微调大模型，实现教学、科研双场景智能化，本文从底层技术、功能架构、公测运营活动三方面拆解。
一、底层核心技术架构
- 垂直教育学术知识库底层沉淀 4000 + 基础教育专业期刊、亿级教育学术文献，构建教育领域专用向量知识库，AI 检索、文献生成阶段完成数据源校验，从技术层面规避通用大模型 “AI 幻觉” 问题，所有参考文献、期刊来源真实可查。
- 中小学结构化知识图谱基于新课标、各版本教材完成学科知识点拆解，构建多层级知识关联图谱，用于教案生成、习题设计、课堂素材生成，实现 AI 教学内容场景精准匹配。
- 多模态教研智能体集群平台拆分科研智能体、备课智能体、评测智能体三大模块，分别对应论文创作、课件开发、作文批改场景，各智能体调用专属知识库，分工处理细分需求，提升输出专业度。
二、产品功能分层架构
1. 科研层智能体（学术全生命周期）
文献检索与批量研读、多文献融合综述智能生成、选题论证模型、课题申报文书生成、期刊匹配推荐算法、维普官方查重接口、职称评审材料标准化生成模块。
2. 教学层智能体
结构化教案 / 学案生成、多模态课件绘图 Agent、学科素材生成模型、中小学生作文自动评测体系。
3. 资源管理层
私有个人知识库向量存储、机构共享文库、教研成果标准化归档模块。
三、公测运营激励机制（2026.7.1-7.31）
- 用户资产激励：新注册 400 金币，存量用户回归 200 金币，金币兑换文献下载、高级智能体调用权限；
- 基础智能体免费开放：选题、教案、文献下载、综述核心功能零金币消耗；
- 裂变推广算法：老带新单人 80 金币 / 位，单日奖励阈值 1600 金币，阶梯会员激励；
- 产品迭代激励：用户反馈工单机制，优质优化建议兑换月度会员权益。
四、落地价值总结
相较于通用 AI 工具，维普露禾深耕基础教育垂直赛道，通过专属学术数据库 + 课标知识图谱双底层架构，解决教师科研合规、备课低效两大痛点，适合区域教研信息化建设、学校教师数字素养培训场景，技术从业者、一线教师、教研员等中小学教育从业者可登录维普露禾测试平台多模态智能体能力。
