本篇来介绍一款开源 AI 出题和考试工具——Exameow（过了喵）。

朋友们，你是否在公司负责过新人培训？或者经历过假期在家带娃学习？这几个活儿其实都挺痛苦的，但是出题测验更为折磨。

比如一份几十页的产品手册摆在面前，需要先通读一遍，再想单选题、判断题、填空题，最后还要整理答案和解析。题目还没出完，已经先接受了一轮精神考核。

咱们本次介绍的这个项目，就支持把 PDF、Word、PPT 或 Excel 上传进去，选择题型、数量和难度，再调用 AI 模型，就能自动生成题目。它还带题库练习、错题记录、模拟考试和在线考试功能。

更重要的是，整个 Web 服务可以部署在 NAS 上。资料管理、考试数据和服务入口都掌握在自己手里，不用再临时注册一堆在线出题网站。

Exameow 是什么

Exameow 是一款开源 AI 出题和考试工具。完整项目名：heshengtao/exameow，可于GitHub搜索。目前支持 OAI 兼容接口，可接入 OAI、DeepSeek、通义千问、智谱 GLM，以及 Ollama、vLLM 等自托管模型。只需填写 API 地址、API Key 和模型 ID，即可根据成本、速度和隐私需求自由选择 AI 服务。

Exameow 可以读取学习资料或培训文件，并生成以下五种题型：

单选题
多选题
判断题
填空题
简答题

支持的输入格式也比较丰富，包括 PDF、DOCX、PPTX、XLSX、EPUB、TXT、CSV、HTML 和常见图片。

除了自动出题，它还提供顺序练习、随机练习、模拟考试、错题复习、题库导入导出和 AI 简答题评分。管理员可以从题库中组合试卷，设置考试时间和时长，然后生成六位考试码。参与者打开网页输入考试码，就可以直接答题。

目前除了Docker一键部署，还支持Windows、macOS、Linux、Android（iOS 需自行打包）。

部署流程

以威联通NAS为例，通过Docker Compose的方式进行部署。

部署代码如下：

services:
  exameow:
    image: ydxian/exameow:latest # 或者指定为 1.4.1
    container_name: exameow
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "3324:3000"
    volumes:
      - "/share/Container/exameow/data:/app/data"

原作者的 Docker 镜像在 NAS 上会因接口地址写死为 localhost，出现 Failed to fetch无法正常获取/连接模型。我已经修复并重新打包，直接使用我提供的镜像ydxian/exameow:latest即可。仅做了修复，其他未做任何改动。

打开威联通的Container Station，创建新的应用程序。

使用一览

部署完毕后，浏览器输入NAS_IP:3324即可访问项目。

点击顶部栏目「我的」，再点击「算力配置」，输入你的服务商URL以及KEY。

点击「获取模型列表」，然后就可以看到服务商提供的所有可用模型了。根据需求任选其一并保存即可。如果不可用，会提示报错！

然后就可以移动到「出题」部分，上传相关文档，选择题型、难度等，开始生成。

线性代数的知识点和公式索引相关的PDF文档。

稍等一会儿，便可完成生成。可直接下载，或者直接发布考试。

设置考试名称、时间、时长。

分享考试连接。

未开始的状态如下。

答题状态如下。

出过的题目，会出现在题库。

在搜题中也会建好索引，可结合AI辅助。Docker版本的因为硬件配置问题，部分功能受限。

搜题支持模糊匹配。

AI回答。

拍照上传主要是针对已有题库，如果是非题库内容，尤其是包含数学特殊字符，识别起来会容易出错。如果识别没问题，也可用AI直接在线生成答案。因为不是直接发图给AI处理，所以这个功能像是个减配的豆包～

大致的功能就体验到这里。

最后

Exameow 的部署门槛不高，界面和基本流程也比较完整，适合用来整理学习资料、生成练习题和建立错题内容。它更适合处理普通文字资料，不适合直接依赖复杂公式截图进行高准确率识别，不过作为一个开源学习工具值得尝试。

感谢观看，本文完。