План изучения ИИ и суммирование книги
Этот репозиторий содержит два мощных решения, основанных на искусственном интеллекте: быстрый инженерный шаблон для создания персонализированных планов обучения и иерархическую систему суммирования для конденсации длинных книг в всеобъемлющие резюме. Оба решения используют современные языковые модели и быстрые технологии для обеспечения индивидуальных и эффективных результатов.
Оглавление
- План изучения ИИ и суммирование книги
- Оглавление
- Обзор
- Персонализированная подсказка плана обучения
- Установка
- Использование
- Краткие данные
- Быстрые техники инженерных технологий
- Система суммирования
- Ключевые функции
- Использование
- Детали реализации
- Проблемы и решения
- Следующие шаги
- Внося
- Лицензия
Обзор
Этот проект сочетает в себе два мощных решения для искусственного интеллекта: персонализированная подсказка плана обучения и система суммирования книг. Персонализированная подсказка плана обучения генерирует адаптированные планы обучения для студентов на основе их уникальных потребностей, сильных сторон и стремлений. Система суммирования, с другой стороны, конденсирует длинные книги в всеобъемлющие резюме, устраняя ограничение токена ограничения GPT-4.
Персонализированная подсказка плана обучения
Установка
Чтобы использовать эту подсказку, вам нужно будет установить следующие зависимости:
- Python 3.10
- Лангхейн
- Openai GPT-4, Groq
- PDF конвертер FPDF
Вы можете установить необходимые пакеты с помощью PIP:
pip install -r requirements.txt
Использование
- Клонировать этот репозиторий на местную машину.
- Импортируйте необходимые модули и загрузите шаблон приглашения.
- Предоставьте требуемые данные студента в качестве входных переменных.
- Создайте персонализированный план обучения, используя шаблон приглашения и модель предпочтительного языка.
Для получения более подробных инструкций по использованию, пожалуйста, обратитесь к разделу о приглашении.
Краткие данные
Информация о кратких сведениях, включая входные переменные, ключевые компоненты и методы быстрого разработки, объясняются в файле reffice.ipynb.
Быстрые техники инженерных технологий
Персонализированное приглашение плана обучения включает в себя следующие оперативные методы инженерных технологий:
- Разложение задачи
- Описательные инструкции
- Пример поколения
- Заземление
- Выходные ограничения
- Цель разъяснения
Для получения дополнительной информации об этих методах и о том, как они реализованы в приглашении, пожалуйста, обратитесь к файлу QUIPT.IPYNB.
Система суммирования
Ключевые функции
- Иерархическое суммирование: использует многоуровневый подход к суммированию для обработки длинных текстов в пределах токена.
- Интеграция CHATGPT и GROQ: использует CHATGPT для первоначальных резюме главы и GROQ для окончательного комплексного резюме.
- Сегментация текста: разделяет книгу на более мелкие единицы для эффективной обработки и резюме.
- Обработка файлов: сохраняет отдельные резюме главы и объединяет их, чтобы сформировать окончательное резюме для легкого доступа.
Использование
- Ввод: Предоставьте длинную книгу в совместимом формате (например, PDF, простой текст).
- Выполнение: запустите предоставленный скрипт Python, чтобы инициировать процесс суммирования.
- Вывод: Доступ к окончательному комплексному резюме, сгенерированной системой.
Детали реализации
- Суммизация главы: использует Chatgpt, чтобы суммировать каждую главу индивидуально.
- Комплексное резюме: использует Groq для генерации сплоченного резюме, объединив резюме главы.
- Управление файлами: организует резюме в отдельные файлы для удобного поиска и ссылки.
Проблемы и решения
- Ограничение ограничения токена: смягчен, разбив книгу на более мелкие единицы и постепенно суммируя их.
- Когерентность и последовательность: обеспечить тщательную интеграцию резюме глава в окончательное комплексное резюме.
- Ограничения скорости API: обрабатываются путем реализации механизмов ограничения скорости и оптимизации использования API.
Следующие шаги
- Изучите дальнейшие методы оптимизации, чтобы повысить эффективность и качество суммирования.
- Включите механизмы обратной связи с пользователями, чтобы уточнить и улучшить процесс суммирования.
- Расширить поддержку дополнительных форматов документов и интеграцию с внешними службами хранения.
Внося
Вклад в этот проект приветствуются. Если у вас есть какие -либо предложения, отчеты об ошибках или запросы на функции, откройте проблему или отправьте запрос на привлечение.
Лицензия
Этот проект лицензирован по лицензии MIT.
