AI Powered Study Planand Book Summarization

AI驱动的学习计划和书籍摘要

该存储库包含两个强大的AI驱动解决方案：一个及时的工程模板，用于生成个性化的学习计划和一个层次结构摘要系统，用于将冗长的书籍凝结成全面的摘要。两种解决方案都利用高级语言模型和促使工程技术来提供量身定制和高效的输出。

目录

• AI驱动的学习计划和书籍摘要
  • 目录
  • 概述
  • 个性化学习计划提示
    • 安装
    • 用法
    • 及时的详细信息
    • 迅速的工程技术
  • 摘要系统
    • 关键功能
    • 用法
    • 实施详细信息
    • 挑战和解决方案
    • 下一步
  • 贡献
  • 执照

概述

该项目结合了两个强大的AI解决方案：个性化的学习计划提示和一个书籍摘要系统。个性化的学习计划提示会根据学生的独特需求，优势和愿望为学生生成量身定制的学习计划。另一方面，摘要系统将冗长的书籍凝结成全面的摘要，以解决GPT-4的令牌极限限制。

个性化学习计划提示

安装

要使用此提示，您需要安装以下依赖项：

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

您可以使用PIP安装所需的软件包：

pip install -r requirements.txt

用法

1. 将此存储库克隆到您的本地计算机。
2. 导入必要的模块并加载提示模板。
3. 提供所需的学生数据作为输入变量。
4. 使用及时的模板和首选的语言模型生成个性化的学习计划。

有关更详细的用法说明，请参阅“提示详细信息”部分。

及时的详细信息

提示详细信息，包括输入变量，密钥组件和提示工程技术，在stress.ipynb文件中说明。

迅速的工程技术

个性化的学习计划提示包含以下及时的工程技术：

• 任务分解
• 描述性说明
• 示例生成
• 接地
• 输出约束
• 目的澄清

有关这些技术及其在提示中如何实现的更多信息，请参阅提示。IPYNB文件。

摘要系统

关键功能

• 层次汇总：利用多级摘要方法来处理令牌限制内的冗长文本。
• CHATGPT和GROQ集成：使用Chatgpt进行初始章节摘要，而GROQ进行最终综合摘要。
• 文本细分：将书分为较小的单元，以进行有效的处理和摘要生成。
• 文件处理：节省各个章节摘要并将它们结合在一起，以形成最终摘要，以方便访问。

用法

1. 输入：以兼容格式提供冗长的书（例如PDF，纯文本）。
2. 执行：运行提供的Python脚本以启动摘要过程。
3. 输出：访问系统生成的最终综合摘要。

实施详细信息

• 章节摘要：利用Chatgpt单独总结每个章节。
• 综合摘要：使用Groq通过组合章节摘要来产生凝聚力摘要。
• 文件管理：将摘要组织到单独的文件中，以便于检索和参考。

挑战和解决方案

• 令牌限制的约束：通过将书分解为较小的单元并逐步总结它们来减轻限制。
• 连贯性和一致性：通过将章节摘要仔细整合到最终的全面总结中确保。
• API速率限制：通过实施限制限制机制并优化API使用来处理。

下一步

• 探索进一步的优化技术，以提高汇总的效率和质量。
• 结合用户反馈机制，以完善和改进汇总过程。
• 扩展对其他文档格式的支持，并与外部存储服务集成。

贡献

欢迎对该项目的贡献。如果您有任何建议，错误报告或功能请求，请打开问题或提交拉动请求。

执照

该项目已根据MIT许可获得许可。