mcqgen

تطبيق مولد MCQ باستخدام واجهة برمجة تطبيقات LangChain وHuggingFace Hub

MCQ Generator with Streamlit هو تطبيق ويب يسمح للمستخدمين بتحميل ملفات PDF أو ملفات نصية، وتحديد عدد الأسئلة، والموضوع، والنغمة، وإنشاء أسئلة متعددة الاختيارات (MCQs) بناءً على المدخلات المقدمة. يستخدم التطبيق نماذج لغة مفتوحة المصدر Hugging Face API لمعالجة اللغة الطبيعية ويقدم تعليقات حول مدى تعقيد الاختبار الذي تم إنشاؤه.

لتشغيل هذا التطبيق:

• قم بتنزيل هذا الريبو وقم بتثبيت مكتبات المتطلبات الأساسية باستخدام الأمر pip install -r require.txt
• قم بتشغيل الأمرstreamlit runstreamlitapp.py لتشغيل التطبيق.
• ملاحظة: ستحتاج إلى تقديم HUGGING_FACE_TOKEN الخاص بك في ملف mcqGen.py.

سمات

• تحميل الملف: يمكن للمستخدمين تحميل ملفات PDF أو ملفات نصية تحتوي على النص الذي سيتم إنشاء أسئلة MCQ منه.
• المدخلات الديناميكية: يمكن للمستخدمين تحديد عدد الأسئلة والموضوع ونغمة الأسئلة MCQs التي تم إنشاؤها.
• تعليقات في الوقت الفعلي: توفر تعليقات في الوقت الفعلي حول مدى تعقيد الاختبار الذي تم إنشاؤه وتقترح تحسينات.
• العرض الجدولي: يعرض الأسئلة المتعددة الأسئلة التي تم إنشاؤها بتنسيق جدولي لسهولة القراءة.

المتطلبات الأساسية

• بايثون 3.x
• مكتبة ستريمليت
• مكتبة لانجشين
• HUGGING_FACE_TOKEN

تثبيت

1. استنساخ المستودع:

   git clone https://github.com/4darsh-Dev/mcqgen.git

2 تثبيت التبعيات المطلوبة:

pip install -r requirements.txt

3. إعداد متغيرات البيئة:

   • قم بإنشاء ملف .env في الدليل الجذر.

   • أضف مفتاح OpenAI API الخاص بك إلى ملف .env:

     HF_API_TOKEN=YOUR_TOKEN_HERE

4. تثبيت الحزمة المحلية في البيئة الافتراضية:

   python setup.py install

تجريبي

قريباً...

الاستخدام

1. قم بتشغيل تطبيق Streamlit:

   streamlit run main.py

2. الوصول إلى التطبيق في متصفح الويب الخاص بك.

3. قم بتحميل ملف PDF أو ملف نصي، وحدد عدد الأسئلة والموضوع والنبرة، ثم انقر فوق الزر "إنشاء أسئلة متعددة الأسئلة".

4. عرض الأسئلة MCQs التي تم إنشاؤها وتعليقات المراجعة المقدمة.

التسجيل

• يتم تخزين كافة السجلات في دليل logs .
• تتم تسمية كل ملف سجل بطابع زمني يشير إلى وقت إنشائه.