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GTUtor

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GTUtor: sistema de chat dinámico de múltiples temas

GTUtor es un sistema de tutoría inteligente diseñado específicamente para estudiantes de la Universidad Tecnológica de Gujarat (GTU). Combina el poder de Gemini Pro AI de Google con un sistema de conocimiento basado en documentos para proporcionar respuestas precisas y contextuales sobre múltiples temas.

Características

Soporte para múltiples materias : cree y administre múltiples materias con bases de conocimiento independientes
? Integración de documentos : cargue documentos PDF o proporcione URL para mejorar la base de conocimientos
Interfaz de chat inteligente : sistema de conversación dinámica con seguimiento del historial
? Respuestas sensibles al contexto : combina el conocimiento de documentos con las capacidades de Gemini Pro
Gestión de bases de datos : herramientas integradas para gestionar bases de datos de documentos para cada tema.
? Enfocado en GTU : diseñado específicamente para el plan de estudios y los cursos de GTU
? Almacenamiento persistente : guarda automáticamente historiales de chat y datos de sujetos
? Funcionalidad de copia : copia sencilla de preguntas y respuestas

Instalación

Clonar el repositorio:

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

Crea un entorno virtual y actívalo:

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

Instale las dependencias requeridas:

pip install -r requirements.txt

Cree un archivo .env en la raíz del proyecto y agregue su clave API de Gemini:

 GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

Si necesita una nueva configuración sin la base de datos de prueba y los chats anteriores, elimine la carpeta "gtutor_data", ejecutar app.py creará una nueva.

Dependencias requeridas

iluminado
solicitudes
pypdf
google-generativeai
cromadb
python-dotenv
archivo temporal
reducción
portapapeles

Uso

Inicie la aplicación Streamlit:

streamlit run app.py

Acceda a la aplicación a través de su navegador web (normalmente en http://localhost:8501 )
Seleccione o cree un tema desde el menú desplegable
Cargue documentos PDF o proporcione URL de PDF para crear la base de conocimientos del tema.
Comience a hacer preguntas en la interfaz de chat

Características en detalle

Gestión de temas

Crear nuevos temas
Eliminar temas existentes
Borrar bases de datos temáticas
Seguimiento del recuento de documentos por tema

Gestión de documentos

Cargar archivos PDF (hasta 10 MB)
Agregar documentos a través de URL
Extracción y fragmentación automática de texto
Almacenamiento persistente de datos de documentos.

Interfaz de chat

Respuesta a preguntas en tiempo real
Seguimiento del historial de chat
Copiar preguntas y respuestas
Eliminar mensajes individuales
Iniciar nuevas conversaciones
UI mejorada con avatares de usuario/bot

Generación de respuestas

Respuestas contextualizadas utilizando documentos cargados
Recurrir al conocimiento de Gemini Pro cuando sea necesario
Respuestas estructuradas y formateadas
Tono académico con enfoque curricular GTU

Estructura del proyecto

 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

Implementación técnica

Procesamiento de documentos : utiliza pypdf para la extracción de texto PDF con fragmentación automática
Vector Database : implementa chromadb para un almacenamiento y recuperación de texto eficientes
Marco de interfaz de usuario : construido con streamlit para una interfaz web responsiva
Integración de IA : utiliza la API Gemini Pro de Google para respuestas inteligentes
Persistencia de datos : almacenamiento basado en JSON para historiales de chat y datos de sujetos
Compatibilidad con Markdown : formato de texto mejorado para las respuestas