DocXense AI Study Helper

DocXense: KI-Studienhelfer

Description :

Doc X ense ist ein vielseitiges Dokumentanalysetool, das auf fortschrittlicher Verarbeitung natürlicher Sprache basiert. Es bietet zwei Schlüsselfunktionen:

1. Beantwortung von Fragen mit RAG-Konfidenzindikatoren: Benutzer laden PDFs hoch, stellen Fragen und erhalten Antworten mit Konfidenzbewertungen, sodass sie die Zuverlässigkeit der Antworten beurteilen können.

2. Themenbasierte Bewertung: Das System analysiert PDFs zu verschiedenen Themen, generiert Fragen und weist jedem Thema Punkte zu. Benutzer interagieren mit dem System, indem sie Antworten auf Fragen oder Eingabeaufforderungen geben. Das System wertet Benutzerantworten dynamisch aus und berücksichtigt dabei Faktoren wie Relevanz, Tiefe und Genauigkeit. Basierend auf der Analyse der Benutzereingaben berechnet DocXense für jeden Benutzer eine personalisierte Bewertung, die sein Verständnis und Engagement widerspiegelt.

Mit einer intuitiven Benutzeroberfläche und einem Fokus auf Genauigkeit und Effizienz bietet DocXense wertvolle Erkenntnisse aus hochgeladenen Dokumenten und geht auf unterschiedliche Benutzeranforderungen ein.

Workflow Diagram ? :

How to Use ? :

1. Greifen Sie auf die Plattform zu: Öffnen Sie die Plattform und suchen Sie die Schaltfläche „Hochladen“.
2. Laden Sie Ihr Dokument hoch: Wählen Sie Ihr Dokument von Ihrem Computer aus.
3. Auf Hochladen warten: Lassen Sie zu, dass das Dokument hochgeladen wird.
4. Wählen Sie Ihre Option: Entscheiden Sie, ob Sie Fragen stellen oder sich selbst testen möchten.
   • Fragen stellen: Geben Sie Ihre Fragen ein, nachdem das Dokument verarbeitet wurde.
   • Testen Sie sich selbst: Beantworten Sie die bereitgestellten Fragen. Die Plattform bewertet jedes Thema.

Setup :

1. Öffnen Sie src/.env und ersetzen Sie es durch Ihr HuggingFace-API-Token und Ihren OpenAI-API-Schlüssel.

 HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN = YOUR_API_KEY
OPENAI_API_KEY = YOUR_API_KEY

2. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Anforderungen herunterzuladen.

pip install -r requirements.txt

3. Führen Sie nach der Installation Folgendes aus, um die Anwendung zu starten.

streamlit run src/main.py

Screenshots :