Lernit

เลิร์นนิท

แพลตฟอร์ม EdTech ที่ใช้วิศวกรรมที่รวดเร็ว - นี่คืออะไร? แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMS) กำลังเกิดขึ้นเป็นเทคโนโลยีการเปลี่ยนแปลงทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่พวกเขาไม่สามารถทำได้ก่อนหน้านี้ อย่างไรก็ตามการใช้ LLMs เหล่านี้ในการแยกมักจะไม่เพียงพอสำหรับการสร้างแอพที่ทรงพลังอย่างแท้จริง - พลังที่แท้จริงเกิดขึ้นเมื่อคุณสามารถรวมเข้ากับแหล่งการคำนวณหรือความรู้อื่น ๆ

แอปพลิเคชัน Flask สำหรับระบบคำถามและคำตอบที่ใช้ GPT

นี่คือเว็บแอปพลิเคชันบนขวดที่รวมเข้ากับ Hugging Face API เพื่อสร้างคำถามแบบปรนัยตามการป้อนข้อมูลของผู้ใช้และให้คำตอบที่ถูกต้องและไม่ถูกต้อง โครงการใช้ขวดสำหรับเฟรมเวิร์กและ Langchain เพื่อจัดการกับรุ่น GPT-3 จากการกอดใบหน้า

คุณสมบัติ

• การรับรองความถูกต้องของผู้ใช้ : หน้าเข้าสู่ระบบและลงทะเบียนสำหรับการโต้ตอบของผู้ใช้
• การรวม GPT : ใช้ GPT-3 เพื่อสร้างคำถามแบบปรนัยพร้อมคำตอบ
• หลายรุ่น GPT-3 : รวมเทมเพลตพรอมต์ที่แตกต่างกันเพื่อสร้างคำตอบที่ถูกต้องและไม่ถูกต้องสำหรับคำถาม
• เว็บอินเตอร์เฟส : จัดเตรียมอินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่สะอาดเพื่อโต้ตอบกับโมเดล GPT และดูคำถามและคำตอบที่สร้างขึ้น
• การรวม API : จัดการคำขอโพสต์สำหรับการสร้างคำถามและคำตอบแบบไดนามิก

การตั้งค่าโครงการ

ในการเรียกใช้โครงการนี้ในพื้นที่ให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้:

ข้อกำหนดเบื้องต้น

• Python 3.7 หรือสูงกว่า
• ขวด
• Hugging Face API (รุ่น Flan-T5)
• คนขี้เกียจ
• DOTENV (สำหรับการจัดการตัวแปรสภาพแวดล้อม)

การติดตั้ง

1. โคลนที่เก็บ:

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

2. นำทางไปยังไดเรกทอรีโครงการ:

    cd Flask-GPT-Application

3. ติดตั้งการพึ่งพาที่ต้องการ:

   pip install -r requirements.txt

4. ตั้งค่าไฟล์ .env ด้วยคีย์ API Hugging Face ของคุณ:

    HUGGINGFACE_API_KEY = your_api_key_here

การรันแอปพลิเคชัน

1. เรียกใช้แอพ Flask:

   python app.py

2. เยี่ยมชม http://127.0.0.1:5000 ในเว็บเบราว์เซอร์ของคุณ

จุดสิ้นสุด API

• รับ / : หน้าแรก
• รับ /login : หน้าเข้าสู่ระบบ
• รับ /signup : หน้าลงทะเบียน
• รับ /youtube : หน้า youtube
• รับ /features : หน้าคุณสมบัติ
• รับ /resources : หน้าทรัพยากร
• Post /gpt : สร้างคำถามแบบปรนัยตามคำค้นหาของผู้ใช้
• Post /gpt3 : จุดสิ้นสุดอื่นเพื่อสร้างคำถามแบบหลายตัวเลือกที่ไม่ซ้ำกันตามพรอมต์ที่แตกต่างกัน

ตัวอย่างคำขอ /gpt :

• วิธี: โพสต์
• ร่างกาย (ข้อมูลแบบฟอร์ม):

   search: "Science"
  

ตัวอย่างการตอบสนอง:

{
  "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 }
  ]
}

เทคโนโลยีที่ใช้

• Flask : Python Web Framework สำหรับการสร้างเว็บแอปพลิเคชัน
• Langchain : กรอบการทำงานสำหรับการสร้างเครือข่ายโมเดลภาษา
• Hugging Face : แพลตฟอร์มที่ให้การเข้าถึงโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ทันสมัย ​​(ใช้ที่นี่กับ flan-t5-xxl )
• HTML/CSS : สำหรับการออกแบบส่วนหน้า

การบริจาค

1. แยกที่เก็บ
2. สร้างสาขาใหม่ ( git checkout -b feature-name )
3. ทำการเปลี่ยนแปลงของคุณ
4. กระทำการเปลี่ยนแปลงของคุณ ( git commit -am 'Add new feature' )
5. กดไปที่สาขา ( git push origin feature-name )
6. สร้างคำขอดึงใหม่

ใบอนุญาต

โครงการนี้ได้รับใบอนุญาตภายใต้ใบอนุญาต MIT - ดูไฟล์ใบอนุญาตสำหรับรายละเอียด

กิตติกรรมประกาศ

• กอดใบหน้าเพื่อให้แบบจำลองภาษา
• Langchain สำหรับการรวมตัวของแบบจำลองภาษาเข้ากับแอปพลิเคชันขวดง่ายขึ้น