AI Powered Study Planand Book Summarization

Plan de estudio con IA y resumen de libros

Este repositorio contiene dos poderosas soluciones impulsadas por la IA: una plantilla de ingeniería rápida para generar planes de estudio personalizados y un sistema de resumen jerárquico para condensar largos libros en resúmenes completos. Ambas soluciones aprovechan los modelos de lenguaje avanzados y las técnicas de ingeniería rápida para ofrecer resultados personalizados y eficientes.

Tabla de contenido

• Plan de estudio con IA y resumen de libros
  • Tabla de contenido
  • Descripción general
  • Aviso de plan de estudio personalizado
    • Instalación
    • Uso
    • Detalles indicadores
    • Técnicas de ingeniería rápida
  • Sistema de resumen
    • Características clave
    • Uso
    • Detalles de implementación
    • Desafíos y soluciones
    • Siguientes pasos
  • Que contribuye
  • Licencia

Descripción general

Este proyecto combina dos poderosas soluciones de IA: un aviso de plan de estudio personalizado y un sistema de resumen de libros. El aviso de plan de estudio personalizado genera planes de estudio personalizados para los estudiantes en función de sus necesidades, fortalezas y aspiraciones únicas. El sistema de resumen, por otro lado, condensa largos libros en resúmenes integrales, abordando la restricción límite de token de GPT-4.

Aviso de plan de estudio personalizado

Instalación

Para usar este aviso, deberá tener las siguientes dependencias instaladas:

• Python 3.10
• Langchain
• Operai GPT-4, Groq
• Converter PDF FPDF

Puede instalar los paquetes requeridos con PIP:

pip install -r requirements.txt

Uso

1. Clone este repositorio a su máquina local.
2. Importe los módulos necesarios y cargue la plantilla de solicitud.
3. Proporcione los datos del estudiante requeridos como variables de entrada.
4. Genere el plan de estudio personalizado utilizando la plantilla de inmediato y su modelo de lenguaje preferido.

Para obtener instrucciones de uso más detalladas, consulte la sección Detalles de solicitud.

Detalles indicadores

Los detalles de solicitud, incluidas las variables de entrada, los componentes clave y las técnicas de ingeniería indicada, se explican en el archivo SemNT.IPYNB.

Técnicas de ingeniería rápida

El aviso de plan de estudio personalizado incorpora las siguientes técnicas de ingeniería rápida:

• Descomposición de la tarea
• Instrucciones descriptivas
• Generación de ejemplo
• Toma de tierra
• Restricciones de salida
• Aclaración de propósito

Para obtener más información sobre estas técnicas y cómo se implementan en el mensaje, consulte el archivo SemNT.IPYNB.

Sistema de resumen

Características clave

• Resumen jerárquico: utiliza un enfoque de resumen de niveles múltiples para manejar textos largos dentro del límite del token.
• Integración de chatgpt y groq: emplea chatgpt para resúmenes iniciales de capítulos y groq para resúmenes completos finales.
• Segmentación de texto: divide el libro en unidades más pequeñas para un procesamiento eficiente y generación de resumen.
• Manejo de archivos: guarda resúmenes de capítulos individuales y los combina para formar un resumen final para facilitar el acceso.

Uso

1. Entrada: Proporcione el libro largo en un formato compatible (por ejemplo, PDF, texto plano).
2. Ejecución: ejecute el script Python proporcionado para iniciar el proceso de resumen.
3. Salida: acceda al resumen completo completo generado por el sistema.

Detalles de implementación

• Resumen del capítulo: utiliza chatgpt para resumir cada capítulo individualmente.
• Resumen completo: emplea Groq para generar un resumen cohesivo combinando los resúmenes del capítulo.
• Gestión de archivos: organiza resúmenes en archivos separados para una fácil recuperación y referencia.

Desafíos y soluciones

• Restricción de límite de token: mitigado descomponiendo el libro en unidades más pequeñas y resumiéndolas progresivamente.
• Coherencia y consistencia: Asegurado mediante una cuidadosa integración de resúmenes de capítulos en el resumen completo completo.
• Límites de velocidad de API: Manejado mediante la implementación de mecanismos de limitación de la velocidad y optimización del uso de API.

Siguientes pasos

• Explore más técnicas de optimización para mejorar la eficiencia y la calidad de la resumen.
• Incorpore mecanismos de retroalimentación de los usuarios para refinar y mejorar el proceso de resumen.
• Extienda el soporte para formatos de documentos adicionales e integración con servicios de almacenamiento externos.

Que contribuye

Las contribuciones a este proyecto son bienvenidas. Si tiene alguna sugerencia, informes de errores o solicitudes de funciones, abra un problema o envíe una solicitud de extracción.

Licencia

Este proyecto tiene licencia bajo la licencia MIT.