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GTUtor

AI-Quellcode

1.0.0

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GTUtor: Dynamisches Chat-System mit mehreren Themen

GTUtor ist ein intelligentes Nachhilfesystem, das speziell für Studenten der Gujarat Technological University (GTU) entwickelt wurde. Es kombiniert die Leistungsfähigkeit von Googles Gemini Pro AI mit einem dokumentenbasierten Wissenssystem, um genaue, kontextbezogene Antworten zu mehreren Themen zu liefern.

Merkmale

Unterstützung mehrerer Themen : Erstellen und verwalten Sie mehrere Themen mit unabhängigen Wissensdatenbanken
? Dokumentenintegration : Laden Sie PDF-Dokumente hoch oder stellen Sie URLs bereit, um die Wissensdatenbank zu erweitern
Intelligente Chat-Schnittstelle : Dynamisches Konversationssystem mit Verlaufsverfolgung
? Kontextbezogene Antworten : Kombiniert Dokumentwissen mit den Funktionen von Gemini Pro
Datenbankverwaltung : Integrierte Tools zur Verwaltung von Dokumentendatenbanken für jedes Thema
? GTU-fokussiert : Speziell auf GTU-Lehrpläne und -Kurse zugeschnitten
? Permanenter Speicher : Speichert automatisch Chatverläufe und Betreffdaten
? Kopierfunktion : Einfaches Kopieren von Fragen und Antworten

Installation

Klonen Sie das Repository:

git clone https://github.com/pruthakjani5/GTUtor.git
cd gtutor

Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung und aktivieren Sie sie:

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venvScriptsactivate

Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten:

pip install -r requirements.txt

Erstellen Sie eine .env Datei im Projektstammverzeichnis und fügen Sie Ihren Gemini-API-Schlüssel hinzu:

 GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

Wenn Sie ein neues Setup ohne die Testdatenbank und frühere Chats benötigen, löschen Sie den Ordner „gtutor_data“. Wenn Sie app.py ausführen, wird ein neuer Ordner erstellt.

Erforderliche Abhängigkeiten

streamlit
Anfragen
pypdf
google-generativeai
Chromadb
python-dotenv
temporäre Datei
Abschlag
Zwischenablage

Verwendung

Starten Sie die Streamlit-Anwendung:

streamlit run app.py

Greifen Sie über Ihren Webbrowser auf die Anwendung zu (normalerweise unter http://localhost:8501 ).
Wählen Sie im Dropdown-Menü einen Betreff aus oder erstellen Sie einen
Laden Sie PDF-Dokumente hoch oder stellen Sie PDF-URLs bereit, um die Wissensdatenbank des Themas aufzubauen
Beginnen Sie, Fragen in der Chat-Oberfläche zu stellen

Funktionen im Detail

Themenmanagement

Erstellen Sie neue Themen
Vorhandene Themen löschen
Übersichtliche Fachdatenbanken
Verfolgen Sie die Anzahl der Dokumente pro Thema

Dokumentenmanagement

PDF-Dateien hochladen (bis zu 10 MB)
Dokumente über URL hinzufügen
Automatische Textextraktion und -aufteilung
Permanente Speicherung von Dokumentdaten

Chat-Schnittstelle

Beantwortung von Fragen in Echtzeit
Verfolgung des Chatverlaufs
Kopieren Sie Fragen und Antworten
Einzelne Nachrichten löschen
Starten Sie neue Gespräche
Verbesserte Benutzeroberfläche mit Benutzer-/Bot-Avataren

Antwortgenerierung

Kontextbezogene Antworten mithilfe hochgeladener Dokumente
Bei Bedarf auf das Wissen von Gemini Pro zurückgreifen
Strukturierte und formatierte Antworten
Akademischer Ton mit Schwerpunkt auf dem GTU-Lehrplan

Projektstruktur

 gtutor/
├── app.py                 # Main application file
├── .env                   # Environment variables
├── requirements.txt       # Project dependencies
└── gtutor_data/          # Data directory
    ├── dbs/              # Subject databases
    ├── chat_histories/   # Conversation histories
    └── subjects.json     # Subject list

Technische Umsetzung

Dokumentenverarbeitung : Verwendet pypdf für die PDF-Textextraktion mit automatischer Aufteilung
Vektordatenbank : Implementiert chromadb für effizientes Speichern und Abrufen von Text
UI-Framework : Entwickelt mit streamlit für eine reaktionsfähige Weboberfläche
KI-Integration : Nutzt die Gemini Pro API von Google für intelligente Antworten
Datenpersistenz : JSON-basierte Speicherung für Chatverläufe und Betreffdaten
Markdown-Unterstützung : Verbesserte Textformatierung für Antworten