🧠 Construire un copain d’étude AI: un guide pratique pour développer un simple compagnon d’apprentissage

Auteur (s): Henthh Sanisetty

Publié à l’origine sur Vers l’IA.

Image générée par l’IA

À l’ère de la transformation numérique, l’éducation subit une évolution significative. Les méthodes d’étude traditionnelles sont augmentées et, dans certains cas, remplacées par des outils intelligents qui répondent aux styles et besoins d’apprentissage individuels. Ce projet sert de démonstration pratique de la façon dont l’IA peut être exploitée pour traiter efficacement le contenu éducatif. Ce copain d’étude AI est conçu pour:

Résumez le matériel éducatif des PDF et des vidéos YouTube.Pénérer les quiz et les cartes flash pour renforcer l’apprentissage. Profitez une architecture modulaire qui peut être étendue.

Dans ce guide, nous allons le construire à partir de zéro à l’aide de l’API GROQ pour une inférence ultra-rapide à l’aide de modèles comme Llama 3 et Mistral, Langchain, Faiss et Transformers de phrase pour RAG, rational pour un frontal prêt pour la production.

Ce module se concentre sur l’extraction du texte des documents PDF, permettant à l’outil de traiter et de résumer efficacement le contenu textuel. Dans ce module, nous utilisons PYMUPDF pour parcourir chaque page du PDF pour extraire du texte.

Importer fitz # pyMupdfdef extract_text_from_pdf (uploaded_file): «  » « extrait et renvoie le texte complet à partir d’un fichier PDF à l’aide de pyMupdf. » «  » text = «  » avec fitz.open (stream = uploaded_file.read (), fileType = « pdf ») en tant que document: pour page dans Doc: Text +)

Le module de récupération de la transcription YouTube est conçu pour extraire les transcriptions textuelles des vidéos YouTube, permettant ultérieure… Lisez le blog complet gratuitement sur Medium.

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