VirtuTA
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大学コースの完全に機能する電子/仮想ティーチングアシスタントを構築するための革新的なプロジェクトであるVirtutaへようこそ。 Virtutaは、学生の質問に即時、正確で、コンテキストを意識した応答を提供することにより、教育体験を強化するように設計されています。このプロジェクトは、機械学習、自然言語加工、およびAIの最新の進歩を活用して、学業環境で学生とインストラクターをサポートしています。
教育の絶え間なく進化している状況では、効果的で効率的な教育ツールの需要はかつてないほど大きくなりました。 VirtuTA 、学生の質問への回答から詳細なフィードバックとサポートの提供まで、さまざまなタスクを処理できる仮想ティーチングアシスタントを提供することにより、この需要を満たすことを目指しています。このプロジェクトは、多数の実験室の割り当てとドメイン固有の機能で得た追加の専門知識を通じて、私たちが磨いたスキルの集大成です。
当社のプラットフォームは、さまざまな教育ツールとデータソースを統合して、シームレスなユーザーエクスペリエンスを提供します。このプロジェクトは、教育環境で最先端の技術を探求し、実装するためのより大きなイニシアチブの一部です。
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この学期の最終プロジェクトは、Virtutaと呼ばれる電子/仮想教育アシスタント向けの完全な作業ソリューションを開発することを目的としています。私たちのアプローチは、構造化された漸進的な開発プロセスに根ざしており、機能的であるだけでなく、さまざまな教育ニーズに合わせてスケーラブルで適応可能なプラットフォームを構築することを保証します。
DSCI 560：データサイエンスの専門家実習最終プロジェクト
自動ログインとリアルタイムのデータ収集：Virtutaは、PiazzaやWebベースのフォーラムなどのプラットフォームへの自動ログインをサポートし、リアルタイムのデータ収集と相互作用を確保します。
コンテキスト対応応答：当社のシステムは、高度な埋め込みアルゴリズムを利用して、静的コンテンツと動的コンテンツを組み込んだ、最も関連性の高い回答とユーザークエリを一致させます。
マルチモーダル応答：Virtutaは、その応答に画像とビデオを含めることができ、アシスタントの説明力と関与を強化できます。
外部ツールとの統合：アシスタントは、OpenaiやHuggingfaceなどのツールと統合して、言語処理機能を強化できます。
ロジスティックサポート：コースロジスティクスに関連するタイムリーな更新と応答を提供し、学生が情報を提供し、組織化するのを支援します。
自動化されたコミュニケーション： Virtutaは、一般的なクエリに自動化された応答を提供し、ディスカッションフォーラムを促進し、パーソナライズされた支援を提供することにより、学生とインストラクター間の相互作用を合理化します。
割り当て管理：作成、配布、グレーディング、フィードバックの提供など、割り当てをシームレスに管理します。
コンテンツ配信：講義スライド、測定値、マルチメディアコンテンツなどのコース資料を簡単にアップロードおよび整理して、いつでもどこでもアクセスできるようになります。
学生のサポート： Q＆Aセッション、学習ガイド、個別指導、および追加のリソース推奨を通じてパーソナライズされたサポート。
分析と洞察：学生の相互作用とパフォーマンスデータを分析して、教育戦略を改善し、学生の進歩を追跡するための貴重な洞察を生み出します。
コア機能に加えて、Virtutaには、関連性の高い世代（RAG）の原則に触発されたエージェントワークフローが組み込まれています。このワークフローは、強力なデータ検索と生成の手法を統合し、アシスタントが正確で文脈的に関連する応答を提供することにより、Virtutaの機能を強化します。
Google Geminiを搭載したLangchainを使用してmultimodal RAGを作成しました。コンテキストの認識のために、 Mongo Atlas Vector Searchでコンテンツベースのクエリとロジスティクスベースのクエリを検索する2つのベクトルストアを利用します。 Virtutaは、スライド、タイムスタンプ、ビデオへのリンク、ソースからのスナップショットを使用して、詳細かつ包括的な回答を生成します。さらに、コンテンツベースのクエリのYouTube APIをクエリして、学生が求めている概念を説明する最高のビデオを提供します。
このエージェントワークフローはPiazza,に直接統合されています。 Piazza APIを活用して、未回答の未解決の質問と未解決の質問を照会し、スレッド内で直接回答を提供します。
Virtutaを探索し、教育体験に革命をもたらすこのエキサイティングな旅に参加することをお勧めします。あなたのフィードバックと貢献は、Virtutaを最先端の仮想ティーチングアシスタントにするよう努めているため、非常に貴重です。
注記
ピアッサ教室の招待状：ここをクリックしてください。プロジェクトが現在維持されていないため、教室がアクティブである場合とそうでない場合があります
リポジトリのクローン：このリポジトリをローカルマシンにクローンします。
Project Directoryに移動します：ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、プロジェクトのルートディレクトリに移動します。
Conda環境を作成する：次のコマンドを実行して、提供されたenv.ymlファイルを使用してコンドラ環境を作成します。
conda env create -f env.yml環境のアクティブ化：を使用してコンドラ環境をアクティブにします。
conda config --set auto_activate_base false # To not activate "base" env by default
conda activate gemini環境の更新：既にConda環境が作成されている場合は、以下のコマンドを使用して更新し、新しい依存関係をインストールしてください
conda env update --file env.yml --pruneまたは
Project Directoryに移動します：ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、プロジェクトのルートディレクトリに移動します。
仮想環境の作成：次のコマンドを実行して、 requirements.txtを使用して仮想環境を作成します。txt：
python -m venv gemini仮想環境を有効にします：
gemini S cripts a ctivate source gemini/bin/activateSecrets Directoryの作成：プロジェクトのルートディレクトリにある間、 secretsという名前のディレクトリを作成します。
GCPサービスアカウントファイルを配置：Google Cloud Platform（GCP）サービスアカウントファイルをsecretsディレクトリに移動します。適切に名前が付けられていることを確認してください。
環境変数をコピーして入力します。
example.envファイルをコピーし、 .envに変更します。.envファイルを開き、次の変数を設定します。GCLOUD_SERVICE_ACCOUNT_KEY_PATH ： secretsディレクトリに対するGCPサービスアカウントファイルへのパス。PROJECT_ID ：GCPプロジェクトID。PROJECT_LOCATION ：GCPプロジェクトの場所。MONGODB_URI ：mongodbインスタンスまたはデータベース用のuri。これで、AI仮想ティーチングアシスタントを実行する準備ができました!!
Virtutaは、学生が教育コンテンツとサポートシステムとどのように相互作用するかに革命をもたらす態勢を整えています。高度なAI技術を強力な教育フレームワークと統合することにより、非常に効果的で魅力的で支援的な学習環境を提供することを目指しています。毎週の進捗状況の更新と最終的なプロジェクトのデモンストレーションにご期待ください！
Virtutaに興味を持ってくれてありがとう！
MS in Applied Data Science | USC | AuthorMS in Applied Data Science | USCMS in Applied Data Science | USC このプロジェクトは、南カリフォルニア大学のMS Applied Data Scienceプログラムの献身的な学生のチームによる共同の取り組みです。 Mihika Gaonkar 、 Prathamesh Lonkar 、 Mithesh Ramachandran 、 Hritik Bansal 、 Suma Sree Gottipatiに感謝します。
このリポジトリは、 MITライセンスの下でライセンスされています。詳細については、ライセンスファイルを参照してください。
