GTUtor

GTUtor: 動的な複数の主題によるチャット システム

GTUtor は、グジャラート工科大学 (GTU) の学生向けに特別に設計されたインテリジェントな個別指導システムです。 Google の Gemini Pro AI の能力とドキュメントベースの知識システムを組み合わせて、複数の主題にわたって正確でコンテキストを認識した応答を提供します。

特徴

• 複数主題のサポート: 独立した知識ベースを使用して複数の主題を作成および管理します。
• ?ドキュメントの統合: PDF ドキュメントをアップロードするか、URL を提供してナレッジ ベースを強化します
• インテリジェント チャット インターフェイス: 履歴追跡機能を備えた動的な会話システム
• ?コンテキストを意識した応答: ドキュメントの知識と Gemini Pro の機能を組み合わせます
• データベース管理: 各主題の文書データベースを管理するための組み込みツール
• ? GTU に重点を置いた: GTU のカリキュラムとコースに合わせて特別に調整
• ?永続ストレージ: チャット履歴と件名データを自動的に保存します。
• ?コピー機能: 質問と回答を簡単にコピーできます

インストール

1. リポジトリのクローンを作成します。

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

2. 仮想環境を作成してアクティブ化します。

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

3. 必要な依存関係をインストールします。

pip install -r requirements.txt

4. プロジェクト ルートに.envファイルを作成し、Gemini API キーを追加します。

 GEMINI_API_KEY=your_api_key_here

トライアルデータベースと以前のチャットを使用せずに新しいセットアップが必要な場合は、「gtutor_data」フォルダーを削除し、app.py を実行すると新しいフォルダーが作成されます。

必要な依存関係

• 流光に照らされた
• リクエスト
• pypdf
• グーグルジェネレーティブアイ
• クロマデブ
• Python-dotenv
• 一時ファイル
• 値下げ
• クリップボード

使用法

1. Streamlit アプリケーションを起動します。

streamlit run app.py

2. Web ブラウザ経由でアプリケーションにアクセスします (通常はhttp://localhost:8501 )。

3. ドロップダウン メニューから件名を選択または作成します

4. PDF ドキュメントをアップロードするか、PDF URL を提供して、主題のナレッジ ベースを構築します

5. チャット インターフェイスで質問を開始する

機能の詳細

被験者の管理

• 新しい主題を作成する
• 既存の件名を削除する
• 被験者データベースをクリアする
• 件名ごとの文書数を追跡する

文書管理

• PDFファイルをアップロード（10MBまで）
• URL経由でドキュメントを追加
• 自動テキスト抽出とチャンク化
• 文書データの永続的な保存

チャットインターフェース

• リアルタイムの質問応答
• チャット履歴の追跡
• 質問と回答をコピーする
• 個別のメッセージを削除する
• 新しい会話を始める
• ユーザー/ボットのアバターによる UI の強化

回答の生成

• アップロードされたドキュメントを使用したコンテキスト認識型の応答
• 必要に応じて Gemini Pro の知識にフォールバック
• 構造化されフォーマットされた応答
• GTU カリキュラムに重点を置いたアカデミックな雰囲気

プロジェクトの構造

 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

技術的な実装

• ドキュメント処理: 自動チャンクによる PDF テキスト抽出にpypdf使用します。
• Vector Database : 効率的なテキストの保存と取得のためにchromadbを実装
• UI フレームワーク: 応答性の高い Web インターフェイス用にstreamlitを使用して構築
• AI 統合: Google の Gemini Pro API を利用してインテリジェントな応答を実現
• データの永続性: チャット履歴と件名データ用の JSON ベースのストレージ
• マークダウンのサポート: 応答のテキスト形式の強化

貢献する

貢献は大歓迎です!お気軽にプルリクエストを送信してください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。

謝辞

• Gemini Pro API 用の Google Generative AI
• Web フレームワーク用の Streamlit
• ベクトルデータベース実装用の ChromaDB

サポート

サポートや質問が必要な場合は、GitHub リポジトリで問題を開くか、メンテナに連絡してください。