AI Powered Study Planand Book Summarization

KI-angetanter Studienplan und Buchsasse

Dieses Repository enthält zwei leistungsstarke KI-gesteuerte Lösungen: eine schnelle technische Vorlage zur Generierung personalisierter Studienpläne und ein hierarchisches Zusammenfassungssystem für die Kondensation langer Bücher in umfassende Zusammenfassungen. Beide Lösungen nutzen fortschrittliche Sprachmodelle und schnelle technische Techniken, um maßgeschneiderte und effiziente Outputs zu liefern.

Inhaltsverzeichnis

• KI-angetanter Studienplan und Buchsasse
  • Inhaltsverzeichnis
  • Überblick
  • Personalisierte Studienplanaufforderung
    • Installation
    • Verwendung
    • Aufforderung an Details
    • Schnelle technische Techniken
  • Zusammenfassungssystem
    • Schlüsselmerkmale
    • Verwendung
    • Implementierungsdetails
    • Herausforderungen und Lösungen
    • Nächste Schritte
  • Beitragen
  • Lizenz

Überblick

Dieses Projekt kombiniert zwei leistungsstarke KI -Lösungen: eine personalisierte Studienplanaufforderung und ein Buch zusammengefasst. Der personalisierte Studienplan Eingabeaufforderung erzeugt maßgeschneiderte Studienpläne für Studenten, die auf ihren besonderen Bedürfnissen, Stärken und Bestrebungen basieren. Das Summarizationssystem dagegen verwaltet lange Bücher in umfassende Zusammenfassungen und befassen sich mit der Beschränkung der Token-Grenze von GPT-4.

Personalisierte Studienplanaufforderung

Installation

Um diese Eingabeaufforderung zu verwenden, müssen die folgenden Abhängigkeiten installiert werden:

• Python 3.10
• Langchain
• OpenAI GPT-4, Groq
• PDF -Konverter FPDF

Sie können die erforderlichen Pakete mit PIP installieren:

pip install -r requirements.txt

Verwendung

1. Klonen Sie dieses Repository in Ihre lokale Maschine.
2. Importieren Sie die erforderlichen Module und laden Sie die Eingabeaufforderungsvorlage.
3. Geben Sie die erforderlichen Schülerdaten als Eingabevariablen an.
4. Generieren Sie den personalisierten Studienplan mit der Eingabeaufforderung und Ihrem bevorzugten Sprachmodell.

Weitere detaillierteren Verwendungsanweisungen finden Sie im Abschnitt "Eingabeaufforderung".

Aufforderung an Details

Die Eingabeaufforderungsdetails, einschließlich Eingabevariablen, Schlüsselkomponenten und Eingabeaufforderung Engineering -Techniken, werden in der Eingabeaufforderung.IPynb -Datei erläutert.

Schnelle technische Techniken

Der personalisierte Studienplan Eingabeaufforderung enthält die folgenden schnellen technischen Techniken:

• Aufgabenzersetzung
• Beschreibende Anweisungen
• Beispielgenerierung
• Erdung
• Ausgabebeschränkungen
• Zweckerklärung

Weitere Informationen zu diesen Techniken und wie sie in der Eingabeaufforderung implementiert werden, finden Sie in der Eingabeaufforderung.IPYNB -Datei.

Zusammenfassungssystem

Schlüsselmerkmale

• Hierarchische Zusammenfassung: Verwendet einen Multi-Level-Summaransatz, um lange Texte innerhalb der Token-Grenze zu verarbeiten.
• CHATGPT- und GROQ -Integration: Verwendet ChatGPT für erste Kapitelzusammenfassungen und GROQ für endgültige umfassende Zusammenfassungen.
• Textsegmentierung: Unterteilt das Buch in kleinere Einheiten für die effiziente Verarbeitung und Zusammenfassung der Erzeugung.
• Dateibehandlung: Speichert einzelne Kapitelzusammenfassungen und kombiniert sie, um eine endgültige Zusammenfassung für einfachen Zugriff zu bilden.

Verwendung

1. Eingabe: Geben Sie das langwierige Buch in einem kompatiblen Format an (z. B. PDF, einfacher Text).
2. Ausführung: Führen Sie das bereitgestellte Python -Skript aus, um den Zusammenfassungsprozess zu initiieren.
3. Ausgabe: Zugriff auf die endgültige umfassende Zusammenfassung, die vom System erzeugt wird.

Implementierungsdetails

• Kapitel Zusammenfassung: Verwendet ChatGPT, um jedes Kapitel einzeln zusammenzufassen.
• Umfassende Zusammenfassung: Verwendet COQ, um eine zusammenhängende Zusammenfassung durch Kombination der Kapitelzusammenfassungen zu erstellen.
• Dateiverwaltung: organisiert Zusammenfassungen in separate Dateien, um das einfache Abrufen und die Referenz zu erhalten.

Herausforderungen und Lösungen

• Token -Grenzbeschränkung: gemindert, indem das Buch in kleinere Einheiten unterteilt und schrittweise zusammengefasst wird.
• Kohärenz und Konsistenz: Durch sorgfältige Integration von Kapitelzusammenfassungen in die endgültige umfassende Zusammenfassung sichergestellt.
• API -Ratenlimits: Durch die Implementierung von Ratenlimitmechanismen und Optimierung der API -Nutzung.

Nächste Schritte

• Erforschen Sie weitere Optimierungstechniken, um die Effizienz und Qualität der Zusammenfassung zu verbessern.
• Integrieren Sie Benutzer -Feedback -Mechanismen, um den Zusammenfassungsprozess zu verfeinern und zu verbessern.
• Erweitern Sie die Unterstützung für zusätzliche Dokumentformate und die Integration in externe Speicherdienste.

Beitragen

Beiträge zu diesem Projekt sind willkommen. Wenn Sie Vorschläge, Fehlerberichte oder Feature -Anfragen haben, öffnen Sie bitte ein Problem oder senden Sie eine Pull -Anfrage.

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT -Lizenz lizenziert.