AI Powered Study Planand Book Summarization

Plano de estudo e resumo de livros movidos pela IA

Este repositório contém duas poderosas soluções orientadas pela IA: um modelo de engenharia imediata para gerar planos de estudo personalizados e um sistema de resumo hierárquico para condensar livros longos em resumos abrangentes. Ambas as soluções aproveitam os modelos avançados de linguagem e as técnicas de engenharia rápidas para fornecer saídas personalizadas e eficientes.

Índice

• Plano de estudo e resumo de livros movidos pela IA
  • Índice
  • Visão geral
  • Prompt de plano de estudo personalizado
    • Instalação
    • Uso
    • Detalhes imediatos
    • Técnicas prontas de engenharia
  • Sistema de resumo
    • Principais recursos
    • Uso
    • Detalhes da implementação
    • Desafios e soluções
    • PRÓXIMOS PASSOS
  • Contribuindo
  • Licença

Visão geral

Este projeto combina duas poderosas soluções de IA: um prompt de plano de estudo personalizado e um sistema de resumo de livros. O prompt de plano de estudo personalizado gera planos de estudo personalizados para os alunos com base em suas necessidades, pontos fortes e aspirações exclusivos. O sistema de resumo, por outro lado, condensa longos livros em resumos abrangentes, abordando a restrição de limite do token do GPT-4.

Prompt de plano de estudo personalizado

Instalação

Para usar este prompt, você precisará instalar as seguintes dependências:

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

Você pode instalar os pacotes necessários usando PIP:

pip install -r requirements.txt

Uso

1. Clone este repositório para sua máquina local.
2. Importe os módulos necessários e carregue o modelo de prompt.
3. Forneça os dados necessários do aluno como variáveis ​​de entrada.
4. Gere o plano de estudo personalizado usando o modelo rápido e seu modelo de idioma preferido.

Para obter instruções de uso mais detalhadas, consulte a seção Detalhes de prompt.

Detalhes imediatos

Os detalhes rápidos, incluindo variáveis ​​de entrada, componentes -chave e técnicas de engenharia rápidas, são explicadas no arquivo prompt.ipynb.

Técnicas prontas de engenharia

O prompt de plano de estudo personalizado incorpora as seguintes técnicas de engenharia imediata:

• Decomposição de tarefas
• Instruções descritivas
• Exemplo de geração
• Aterramento
• Restrições de saída
• Esclarecimento de propósito

Para obter mais informações sobre essas técnicas e como elas são implementadas no prompt, consulte o arquivo prompt.ipynb.

Sistema de resumo

Principais recursos

• Resumo hierárquico: utiliza uma abordagem de resumo de vários níveis para lidar com textos longos dentro do limite de token.
• Integração ChatGPT e Groq: emprega o ChatGPT para resumos iniciais de capítulos e o GROQ para resumos abrangentes finais.
• Segmentação de texto: divide o livro em unidades menores para processamento eficiente e geração de resumo.
• Manuseio de arquivos: salva resumos individuais de capítulos e os combina para formar um resumo final para facilitar o acesso.

Uso

1. Entrada: forneça o longo livro em um formato compatível (por exemplo, pdf, texto simples).
2. Execução: execute o script Python fornecido para iniciar o processo de resumo.
3. Saída: Acesse o resumo abrangente final gerado pelo sistema.

Detalhes da implementação

• Resumo do capítulo: utiliza o Chatgpt para resumir cada capítulo individualmente.
• Resumo abrangente: emprega o GROQ para gerar um resumo coeso, combinando os resumos do capítulo.
• Gerenciamento de arquivos: organiza resumos em arquivos separados para facilitar a recuperação e a referência.

Desafios e soluções

• Restrições de limite de token: Mitigado dividindo o livro em unidades menores e resumindo -as progressivamente.
• Coerência e consistência: garantido através da cuidadosa integração dos resumos de capítulos no resumo abrangente final.
• Limites da taxa de API: tratados pela implementação de mecanismos de limitação da taxa e otimizando o uso da API.

PRÓXIMOS PASSOS

• Explore outras técnicas de otimização para melhorar a eficiência e a qualidade do resumo.
• Incorpore mecanismos de feedback do usuário para refinar e melhorar o processo de resumo.
• Estenda o suporte para formatos adicionais de documentos e integração com serviços de armazenamento externo.

Contribuindo

As contribuições para este projeto são bem -vindas. Se você tiver alguma sugestão, relatórios de bug ou solicitações de recursos, abra um problema ou envie uma solicitação de tração.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença do MIT.