Lernit

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迅速なエンジニアリングを使用したEDTECHプラットフォーム。 ？これは何ですか？大規模な言語モデル（LLM）は、変革的テクノロジーとして浮上しており、開発者が以前はできなかったアプリケーションを構築できるようにしています。ただし、これらのLLMを単独で使用することは、本当に強力なアプリを作成するには不十分であることがよくあります。実際のパワーは、それらを他の計算ソースまたは知識ソースと組み合わせることができます。

GPTベースの質問および回答システム用のフラスコアプリケーション

これは、Face APIを抱きしめるFace APIと統合して、ユーザーの入力に基づいて複数選択の質問を生成し、正確な回答と誤った回答の両方を提供するフラスコベースのWebアプリケーションです。このプロジェクトでは、Flaskを使用してWebフレームワークとLangchainを使用して、FaceのGPT-3モデルを処理します。

特徴

• ユーザー認証：ユーザーインタラクションのログインページとサインアップページ。
• GPT統合：GPT-3を使用して、回答で複数選択の質問を生成します。
• 複数のGPT-3モデル：異なるプロンプトテンプレートを統合して、質問に対して正しい回答と誤った回答の両方を生成します。
• Webインターフェイス：GPTモデルと対話し、生成された質問と回答を表示するためのクリーンなユーザーインターフェイスを提供します。
• API統合：質問と回答を動的に生成するための投稿リクエストを処理します。

プロジェクトのセットアップ

このプロジェクトをローカルに実行するには、次の手順に従ってください。

前提条件

• Python 3.7以上
• フラスコ
• 抱きしめるフェイスAPI（flan-t5モデル）
• ラングチェーン
• Dotenv（環境変数管理用）

インストール

1. リポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/yourusername/Flask-GPT-Application.git

2. プロジェクトディレクトリに移動します。

    cd Flask-GPT-Application

3. 必要な依存関係をインストールします。

   pip install -r requirements.txt

4. 抱きしめる顔APIキーを使用して.envファイルを設定します。

    HUGGINGFACE_API_KEY = your_api_key_here

アプリケーションの実行

1. Flaskアプリを実行します：

   python app.py

2. Webブラウザのhttp://127.0.0.1:5000にアクセスしてください。

APIエンドポイント

• 取得/ ：ホームページ
• 取得/login ：ログインページ
• 取得/signup ：サインアップページ
• get /youtube ：YouTubeページ
• 取得/features ：機能ページ
• 取得/resources ：リソースページ
• POST /gpt ：ユーザーの検索用語に基づいて複数の選択の質問を生成します。
• POST /gpt3 ：別のプロンプトに基づいて一意の複数選択質問を生成する別のエンドポイント。

/gptの例のリクエスト：

• 方法：投稿
• ボディ（フォームデータ）：

   search: "Science"
  

応答の例：

{
  "question" : " Q: Generate random unique hard Multiple choice questions with answers on Science topic? " ,
  "answers" : [
    { "text" : " Answer A " , "correct" : true },
    { "text" : " Answer B " , "correct" : false },
    { "text" : " Answer C " , "correct" : false },
    { "text" : " Answer D " , "correct" : false }
  ]
}

使用されたテクノロジー

• フラスコ：Webアプリケーションを構築するためのPython Webフレームワーク。
• Langchain ：言語モデルチェーンを構築するためのフレームワーク。
• 抱きしめる顔：最先端の機械学習モデルへのアクセスを提供するプラットフォーム（ここではflan-t5-xxlで使用）。
• HTML/CSS ：フロントエンド設計用。

貢献

1. リポジトリをフォークします。
2. 新しいブランチを作成します（ git checkout -b feature-name ）。
3. 変更を加えてください。
4. 変更をコミットします（ git commit -am 'Add new feature' ）。
5. ブランチにプッシュ（ git push origin feature-name ）。
6. 新しいプルリクエストを作成します。

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、ライセンスファイルを参照してください。

謝辞

• 言語モデルを提供するための顔を抱き締める。
• 言語モデルのフラスコアプリケーションへの統合を簡素化するためのLangchain。