AI Powered Study Planand Book Summarization

Rencana studi bertenaga AI dan peringkasan buku

Repositori ini berisi dua solusi yang digerakkan AI yang kuat: templat rekayasa cepat untuk menghasilkan rencana studi yang dipersonalisasi dan sistem peringkasan hierarkis untuk meringkas buku-buku panjang ke dalam ringkasan yang komprehensif. Kedua solusi memanfaatkan model bahasa canggih dan teknik rekayasa cepat untuk memberikan output yang dirancang dan efisien.

Daftar isi

• Rencana studi bertenaga AI dan peringkasan buku
  • Daftar isi
  • Ringkasan
  • Prompt rencana studi yang dipersonalisasi
    • Instalasi
    • Penggunaan
    • Detail cepat
    • Teknik teknik yang cepat
  • Sistem peringkasan
    • Fitur utama
    • Penggunaan
    • Detail Implementasi
    • Tantangan dan solusi
    • Langkah selanjutnya
  • Berkontribusi
  • Lisensi

Ringkasan

Proyek ini menggabungkan dua solusi AI yang kuat: prompt rencana studi yang dipersonalisasi dan sistem peringkasan buku. Prompt rencana studi yang dipersonalisasi menghasilkan rencana studi yang disesuaikan untuk siswa berdasarkan kebutuhan unik, kekuatan, dan aspirasi mereka. Sistem peringkasan, di sisi lain, memadatkan buku-buku panjang menjadi ringkasan yang komprehensif, membahas batasan batas token GPT-4.

Prompt rencana studi yang dipersonalisasi

Instalasi

Untuk menggunakan prompt ini, Anda harus menginstal dependensi berikut:

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

Anda dapat menginstal paket yang diperlukan menggunakan PIP:

pip install -r requirements.txt

Penggunaan

1. Kloning repositori ini ke mesin lokal Anda.
2. Impor modul yang diperlukan dan muat templat prompt.
3. Berikan data siswa yang diperlukan sebagai variabel input.
4. Hasilkan rencana studi yang dipersonalisasi menggunakan templat prompt dan model bahasa pilihan Anda.

Untuk instruksi penggunaan yang lebih terperinci, silakan merujuk ke bagian Detail Prompt.

Detail cepat

Detail cepat, termasuk variabel input, komponen utama, dan teknik rekayasa prompt, dijelaskan dalam file prompt.ipynb.

Teknik teknik yang cepat

Prompt rencana studi yang dipersonalisasi menggabungkan teknik rekayasa cepat berikut:

• Dekomposisi tugas
• Instruksi deskriptif
• Contoh generasi
• Landasan
• Kendala keluaran
• Klarifikasi Tujuan

Untuk informasi lebih lanjut tentang teknik -teknik ini dan bagaimana mereka diimplementasikan di prompt, silakan merujuk ke file prompt.ipynb.

Sistem peringkasan

Fitur utama

• Ringkasan Hierarkis: Memanfaatkan pendekatan ringkasan multi-level untuk menangani teks panjang dalam batas token.
• Integrasi ChatGPT dan GROQ: Mempekerjakan chatgpt untuk ringkasan bab awal dan GROQ untuk ringkasan komprehensif akhir.
• Segmentasi Teks: Membagi buku menjadi unit yang lebih kecil untuk pemrosesan yang efisien dan pembuatan ringkasan.
• Penanganan File: Menyimpan ringkasan bab individual dan menggabungkannya untuk membentuk ringkasan akhir untuk akses mudah.

Penggunaan

1. Input: Berikan buku panjang dalam format yang kompatibel (misalnya, pdf, teks biasa).
2. Eksekusi: Jalankan skrip Python yang disediakan untuk memulai proses peringkasan.
3. Output: Akses ringkasan komprehensif akhir yang dihasilkan oleh sistem.

Detail Implementasi

• Ringkasan Bab: Memanfaatkan chatgpt untuk meringkas setiap bab secara individual.
• Ringkasan Komprehensif: Mempekerjakan Groq untuk menghasilkan ringkasan yang kohesif dengan menggabungkan ringkasan bab.
• Manajemen File: Mengorganisir ringkasan ke dalam file terpisah untuk pengambilan dan referensi yang mudah.

Tantangan dan solusi

• Kendala Batas Token: Dimitigasi dengan memecah buku menjadi unit yang lebih kecil dan secara progresif merangkumnya.
• Koherensi dan Konsistensi: dipastikan melalui integrasi ringkasan bab yang cermat ke dalam ringkasan komprehensif akhir.
• Batas laju API: ditangani dengan mengimplementasikan mekanisme pembatas laju dan mengoptimalkan penggunaan API.

Langkah selanjutnya

• Jelajahi teknik optimasi lebih lanjut untuk meningkatkan efisiensi dan kualitas peringkasan.
• Menggabungkan mekanisme umpan balik pengguna untuk memperbaiki dan meningkatkan proses ringkasan.
• Perluas dukungan untuk format dokumen tambahan dan integrasi dengan layanan penyimpanan eksternal.

Berkontribusi

Kontribusi untuk proyek ini dipersilakan. Jika Anda memiliki saran, laporan bug, atau permintaan fitur, buka masalah atau kirimkan permintaan tarik.

Lisensi

Proyek ini dilisensikan di bawah lisensi MIT.