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tutor gpt

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导师-GPT

Tutor-GPT 是由 Plastic Labs 开发的法学硕士学习伴侣。它动态地推理您的学习需求并更新自己的提示以最好地为您服务。

我们进行了心理理论实验，它现在不仅仅是一个识字导师，它还是一个广泛的学习伴侣。在这里阅读更多关于它如何工作的信息。

Tutor-GPT 由 Honcho 提供支持，可构建强大的用户表示并为每个用户创建个性化体验。

tutor-gpt的托管版本被称为 Bloom，这是对本杰明·布鲁姆 (Benjamin Bloom) 的二西格码问题 (Two Sigma Problem) 的致敬。

或者，您可以按照以下说明运行您自己的机器人实例。

项目结构

coach-gpt 项目分为多个不同的模块，这些模块为不同的客户端划分了后端逻辑。

agent/ - 这包含核心逻辑和提示架构
bot/ - 这包含不和谐机器人的实现
api/ - 这包含一个公开agent/逻辑的 FastAPI API 接口
www/ - 这包含一个可以连接到 API 接口的NextJS Web 前端
supabase/ - 包含设置本地 SUPABASE 所需的 SQL 脚本

除了 NextJS 应用程序之外，该项目的大部分都是使用 python 开发的。对于 python， uv用于依赖管理，对于 Web 界面，我们使用pnpm 。

bot/和api/模块都使用agent/作为依赖项，并使用uv将其加载为本地包

注意有关 Web 界面的更多信息可在 www/README 中找到，该 README 主要包含有关 coach-gpt 后端和 coach 核心逻辑的信息

agent 、 bot和api模块均使用uv工作区进行管理。

安装

本节介绍如何设置运行 Tutor-GPT 的 python 环境。这将允许您运行不和谐机器人、运行 FastAPI 应用程序或开发agent代码。

以下命令将安装运行 coach-gpt 项目所需的所有依赖项。我们建议使用 uv 为项目设置虚拟环境。

git clone https://github.com/plastic-labs/tutor-gpt.git && cd tutor-gpt
uv sync # set up the workspace
source .venv/bin/activate # activate the virtual environment

然后，您需要在适当的目录中运行uv sync ，具体取决于您想要运行的项目的哪个部分。例如，要运行 FastAPI 应用程序，您需要导航到目录并重新运行同步

 cd api/
uv sync

您应该看到一条消息，指示依赖项已解决和/或安装（如果之前尚未安装）。

码头工人

或者（推荐的方式）该项目可以使用 docker 构建和运行。安装 docker 并确保其正在运行，然后再继续。

Web 前端与代码库的其余部分分开构建和运行。以下是构建 coach-gpt 项目核心的命令，其中包括运行不和谐机器人或 FastAPI 端点所需的依赖项。

git clone https://github.com/plastic-labs/tutor-gpt.git
cd tutor-gpt
docker build -t tutor-gpt-core .

同样，要构建 Web 界面，请运行以下命令

用法

Tutor-gpt 的每个接口都需要不同的环境变量才能正常运行。 bot/和api/模块都包含一个.env.template文件，您可以将其用作起点。复制.env.template并将其重命名为.env

下面是环境变量更详细的解释

常见的

OPENAI_API_KEY — 使用 OpenAI 兼容 API 的 Openrouter 的 API 密钥
MODEL — 要使用的 openrouter 模型

快速API

NextJS 和 fastAPI

URL — 前端 Next.js 应用程序的 URL 端点
HONCHO_URL — 您正在使用的 Honcho 实例的基本 URL
HONCHO_APP_NAME — 用于 Tutor-GPT 的 honcho 应用程序的名称

可选附加功能

SENTRY_DSN_API — 用于可选错误报告的 Sentry DSN

不和谐

BOT_TOKEN — 这是不和谐的机器人令牌。您可以在 pycord 文档中找到有关如何创建机器人并生成令牌的说明。
THOUGHT_CHANNEL_ID — 这是机器人输出想法的不一致通道。在您的服务器中创建一个频道，并通过右键单击该频道并复制链接来复制 ID。频道 ID 是链接中的最后一串数字。

Docker/容器化

您还可以选择使用 docker 容器在本地运行应用程序。以下是使用不在 docker 容器内的.env文件在本地运行不和谐机器人的命令。请小心不要将.env添加到 docker 容器中，因为这是不安全的并且可能会泄露您的秘密。

docker run --env-file .env tutor-gpt-core python bot/app.py

要运行 webui，您需要分别运行后端FastAPI和前端NextJS容器。在两个单独的终端实例中运行以下命令以使两个应用程序运行。当前的行为将利用本地存储库中的.env文件并运行机器人。

docker run -p 8000:8000 --env-file .env tutor-gpt-core python -m uvicorn api.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 # FastAPI Backend
docker run tutor-gpt-web