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tutor gpt

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導師-GPT

Tutor-GPT 是由 Plastic Labs 開發的法學碩士學習伴侶。它動態地推理您的學習需求並更新自己的提示以最好地為您服務。

我們進行了心理理論實驗，它現在不僅僅是一個識字導師，它還是一個廣泛的學習伴侶。在這裡閱讀更多關於它如何運作的資訊。

Tutor-GPT 由 Honcho 提供支持，可建立強大的用戶表示並為每個用戶創建個人化體驗。

tutor-gpt的託管版本稱為 Bloom，這是對本傑明布魯姆 (Benjamin Bloom) 的二西格瑪問題 (Two Sigma Problem) 的致敬。

或者，您可以按照以下說明執行自己的機器人實例。

專案結構

coach-gpt 專案分為多個不同的模組，這些模組為不同的客戶端劃分了後端邏輯。

agent/ - 這包含核心邏輯和提示架構
bot/ - 這包含不和諧機器人的實現
api/ - 這包含一個公開agent/邏輯的 FastAPI API 接口
www/ - 這包含一個可以連接到 API 介面的NextJS Web 前端
supabase/ - 包含設定本地 SUPABASE 所需的 SQL 腳本

除了 NextJS 應用程式之外，該專案的大部分都是使用 python 開發的。對於 python， uv用於依賴管理，對於 Web 介面，我們使用pnpm 。

bot/和api/模組都使用agent/作為依賴項，並使用uv將其載入為本地包

注意有關 Web 介面的更多資訊可在 www/README 中找到，該 README 主要包含有關 coach-gpt 後端和 coach 核心邏輯的信息

agent 、 bot和api模組皆使用uv工作區進行管理。

安裝

本節介紹如何設定運行 Tutor-GPT 的 python 環境。這將允許您運行不和諧機器人、運行 FastAPI 應用程式或開發agent程式碼。

以下命令將安裝執行 coach-gpt 專案所需的所有依賴項。我們建議使用 uv 為專案設定虛擬環境。

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

然後，您需要在適當的目錄中執行uv sync ，具體取決於您想要執行的專案的哪個部分。例如，要執行 FastAPI 應用程序，您需要導航到目錄並重新運行同步

 cd api/
uv sync

您應該看到一條訊息，指示依賴項已解決和/或安裝（如果之前尚未安裝）。

碼頭工人

或（建議的方式）該專案可以使用 docker 建置和運行。安裝 docker 並確保其正在運行，然後再繼續。

Web 前端與程式碼庫的其餘部分分開建置和運行。以下是建立 coach-gpt 專案核心的命令，其中包括運行不和諧機器人或 FastAPI 端點所需的依賴項。

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

同樣，要建立 Web 介面，請執行以下命令

用法

Tutor-gpt 的每個介面都需要不同的環境變數才能正常運作。 bot/和api/模組都包含一個.env.template文件，您可以將其用作起點。複製.env.template並將其重命名為.env

以下是環境變數更詳細的解釋

常見的

OPENAI_API_KEY — 使用 OpenAI 相容 API 的 Openrouter 的 API 金鑰
MODEL — 要使用的 openrouter 模型

快速API

NextJS 與 fastAPI

URL — 前端 Next.js 應用程式的 URL 端點
HONCHO_URL — 您正在使用的 Honcho 實例的基本 URL
HONCHO_APP_NAME — 用於 Tutor-GPT 的 honcho 應用程式的名稱

選用附加功能

SENTRY_DSN_API — 用於可選錯誤報告的 Sentry DSN

不和諧

BOT_TOKEN — 這是不和諧的機器人代幣。您可以在 pycord 文件中找到有關如何建立機器人並產生令牌的說明。
THOUGHT_CHANNEL_ID — 這是機器人輸出想法的不一致通道。在您的伺服器中建立頻道，並透過右鍵單擊該頻道並複製連結來複製 ID。頻道 ID 是連結中的最後一串數字。

Docker/容器化

您也可以選擇使用 docker 容器在本機上運行應用程式。以下是使用不在 docker 容器內的.env檔案在本地運行不和諧機器人的命令。請小心不要將.env添加到 docker 容器中，因為這是不安全的並且可能會洩露您的秘密。

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

要執行 webui，您需要分別執行後端FastAPI和前端NextJS容器。在兩個單獨的終端實例中執行以下命令以使兩個應用程式運行。目前的行為將利用本地儲存庫中的.env檔案並運行機器人。

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