一.项目介绍

我们团队决定开发一款基于deepseek大模型的背单词安卓app，即在具备基础功能的背单词app中集成DeepSeek API，生成单词故事，集成基于RoLA微调的Stable Diffusion API 为单词生成四格漫画，提高单词记忆的效率。

二.任务书撰写

基于以上想法，在本周我独自完成了项目任务书的撰写，对整个项目的功能进行了详细的设计，对小组成员进行了明确的分工，并通过查阅资料，查阅相关官方文档等，对项目任务点进行了量化与评估。具体如下图：

三.确定技术选型与设计思路：

在本周团队确定了整个项目的技术选型与设计思路，决定采用Android SDK + Kotlin+SQLite的组合，并采用Jetpack Compose进行UI设计。经过团队探讨，我们认为我们团队的技术选型与设计思路是合理可行的，相关博客发出后其文章已被DeepSeek技术社区收录，我们团队的思路得到了认可。

四.数据库设计、搭建与初步优化

4.1 数据库的选择

完成一个项目开发，数据库的选择与搭建至关重要。我们团队选择了SQLite作为此次项目的数据库，并结合Navicat对数据库进行管理与维护。选择SQLite原因如下：（1）SQLite 是一个轻量级、嵌入式的关系型数据库管理系统，支持跨平台应用，适合于小型应用，与我们团队的Android开发非常契合。（2）数据存储在本地，访问速度快，支持大多数标准 SQL 语法、视图、索引等，可以高效快速地进行检索，与我们追求高性能的理念相契合。此外，我们团队选择了Navicat对数据库进行管理。它提供了直观的GUI，并支持多种主流数据库，可以通过 Navicat Cloud 共享连接设置、查询和模型进行团队协作开发，并具备备份与恢复功能，非常便于管理SQLite数据库。

4.2 数据库的初步设计

根据我们团队规划的基础功能，初步设计了如下实体结构：

对于词汇表，我们团队区分了初学者词汇表与中等学习者词汇表，并批量导入了一些单词便于后续开发（此单词量为初步设计，仅用于开发，后续可能会随着进度的推进修改或更换数据集）

4.3 数据库的初步优化

1.由于单词量较大，为了便于检索，我们团队为三个实体表添加了索引，大大加快了数据库检索的速率。

2.为了简化跨表查询并保证数据的安全性，我们团队创建了两个视图，分别是初学者词汇表视图与中级学习者词汇表视图，从而简化复杂查询，提高检索效率与可维护性。