Interactify — это обучающая платформа на базе искусственного интеллекта, предназначенная для улучшения взаимодействия пользователей с учебными материалами. Используя искусственный интеллект и машинное обучение, эта платформа позволяет пользователям загружать слайды, задавать подробные вопросы и получать разумные объяснения. Он также предлагает индивидуальные учебные ресурсы и функцию истории для отслеживания прогресса.
Этот проект был разработан с использованием Streamlit для внешнего интерфейса и интегрирует модели НЛП через API Gemini для генерации ответов на вопросы пользователей о содержании документа.
Установка Чтобы запустить этот проект локально, выполните следующие действия:
Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/Xtley001/Interactify.git.
Установите зависимости: перейдите в каталог проекта и запустите:
pip install -r require.txt Настройте переменные среды: вам нужно будет настроить ключ Gemini API, установив его в качестве переменной среды.
Запустите приложение. Используйте Streamlit для запуска приложения:
потоковой запуск app.py
Когда приложение запускается локально, вы можете взаимодействовать с различными страницами, выбирая параметры на боковой панели. Вы можете загружать файлы, задавать вопросы и изучать возможности карьерного роста в зависимости от выбранной вами области обучения.
Главная страница Отображает обзор платформы и позволяет пользователям изучать такие функции, как специальные учебные материалы и тесты. Доступны загружаемые руководства и контент, адаптированный для конкретных областей.
Несколько путей карьерного роста. Пользователи могут изучить различные варианты карьеры и навыки, необходимые для каждой области. Эта страница полезна для тех, кто хочет понять карьерный рост и необходимые этапы обучения.
Спросите меня о вашем слайде
Загрузите файлы PDF, DOCX или PPTX, выберите определенные страницы и задайте вопросы о содержании. Модель искусственного интеллекта обрабатывает контент и возвращает содержательные ответы на основе текста файла.
История Страница-заполнитель для отображения истории взаимодействия с пользователем. В будущих версиях будут показаны ранее заданные вопросы и взаимодействия.
Расширенный поиск: функция поиска в загруженных документах по ключевым словам или темам.
Вклады приветствуются! Чтобы внести свой вклад:
Убедитесь, что ваш код соответствует рекомендациям проекта и имеет соответствующие тесты.
Лицензия Этот проект распространяется по лицензии MIT. Дополнительные сведения см. в файле ЛИЦЕНЗИИ.