VirtuTA
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대학 과정을위한 완전히 기능적인 전자/가상 교육 보조원을 구축하기위한 혁신적인 프로젝트 인 Virtuta에 오신 것을 환영합니다. Virtuta는 학생 쿼리에 대한 즉각적이고 정확하며 상황을 인식하여 교육 경험을 향상 시키도록 설계되었습니다. 이 프로젝트는 기계 학습, 자연어 처리 및 AI의 최신 발전을 활용하여 학업 환경에서 학생과 강사를 지원합니다.
끊임없이 진화하는 교육 환경에서 효과적이고 효율적인 교육 도구에 대한 수요는 결코 더 크지 않았습니다. VirtuTA 학생 쿼리에 대한 답변에서 자세한 피드백 및 지원 제공에 이르기까지 다양한 작업을 처리 할 수있는 가상 교육 보조원을 제공함으로써 이러한 요구를 충족시키는 것을 목표로합니다. 이 프로젝트는 수많은 실험실 과제와 도메인 별 기능에서 얻은 추가 전문 지식을 통해 우리가 연마 한 기술의 정점입니다.
우리의 플랫폼은 다양한 교육 도구와 데이터 소스를 통합하여 원활한 사용자 경험을 제공합니다. 이 프로젝트는 교육 환경에서 최첨단 기술을 탐색하고 구현하기위한 더 큰 이니셔티브의 일부입니다.
비디오를 보려면 아래 이미지를 클릭하십시오
이번 학기의 최종 프로젝트는 Virtuta라고 불리는 전자/가상 교육 비서를위한 완전한 작업 솔루션을 개발하는 것을 목표로합니다. 우리의 접근 방식은 체계적이고 증분 개발 프로세스에 뿌리를두고있어 기능적 일뿐 만 아니라 다양한 교육 요구에 적응할 수있는 플랫폼을 구축 할 수 있습니다.
DSCI 560 : 데이터 과학 전문 실습 최종 프로젝트
자동화 된 로그인 및 실시간 데이터 수집 : Virtuta는 광장 및 웹 기반 포럼과 같은 플랫폼에 자동화 된 로그인을 지원하여 실시간 데이터 수집 및 상호 작용을 보장합니다.
컨텍스트 인식 응답 : 당사 시스템은 고급 임베딩 알고리즘을 사용하여 사용자 쿼리를 가장 관련성이 높은 답변과 일치시켜 정적 및 동적 컨텐츠를 통합합니다.
멀티 모달 응답 : Virtuta에는 이미지와 비디오가 응답에 포함되어 설명력과 조수의 참여를 향상시킬 수 있습니다.
외부 도구와 통합 : 어시스턴트는 언어 처리 기능을 향상시키기 위해 OpenAI 및 HuggingFace와 같은 도구와 통합 할 수 있습니다.
물류 지원 : 코스 물류와 관련된 적시 업데이트 및 응답을 제공하여 학생들이 정보를 제공하고 조직하도록 도와줍니다.
자동화 된 커뮤니케이션 : Virtuta는 일반적인 쿼리에 대한 자동 응답을 제공하고 토론 포럼을 촉진하며 맞춤형 지원을 제공하여 학생과 강사 간의 상호 작용을 간소화합니다.
과제 관리 : 생성, 배포, 채점 및 피드백 조항을 포함하여 과제 관리.
컨텐츠 제공 : 강의 슬라이드, 판독 값 및 멀티미디어 컨텐츠와 같은 코스 자료를 언제 어디서나 학습 할 수 있도록 쉽게 업로드하고 구성하십시오.
학생 지원 : Q & A 세션, 학습 가이드,지도 및 추가 자원 권장 사항을 통한 개인화 된 지원.
분석 및 통찰력 : 학생 상호 작용 및 성능 데이터를 분석하여 교수 전략을 개선하고 학생의 진행을 추적하기위한 귀중한 통찰력을 생성합니다.
핵심 기능 외에도 Virtuta는 RAG ( Related-Augmented Generation ) 원칙에서 영감을 얻은 에이전트 워크 플로를 통합합니다. 이 워크 플로는 강력한 데이터 검색 및 생성 기술을 통합하여 Virtuta의 기능을 향상시켜 보조자가 정확하고 상황에 맞는 응답을 제공 할 수 있도록합니다.
Google Gemini 구동하는 Langchain 사용하여 multimodal RAG 만들었습니다. 컨텍스트 인식을 위해 Mongo Atlas Vector Search 컨텐츠 기반 및 물류 기반 쿼리를 검색하는 2 개의 벡터 스토어를 사용합니다. Virtuta는 슬라이드, 타임 스탬프, 비디오 링크 및 소스의 스냅 샷으로 상세하고 포괄적 인 답변을 생성합니다. 또한 컨텐츠 기반 쿼리를 위해 YouTube API를 쿼리하여 학생들이 찾고있는 개념을 설명하는 최고의 비디오를 제공합니다.
이 에이전시 워크 플로우는 많은 대학에서 사용하는 인기있는 포럼 학생과 교사 인 Piazza, 에 직접 통합됩니다. Piazza API를 활용하여 답변되지 않고 해결되지 않은 질문을 쿼리하여 스레드 내에서 직접 답변을 제공합니다.
우리는 당신이 Virtuta를 탐구하고 교육 경험에 혁명을 일으키기위한이 흥미 진진한 여정에 우리와 함께합니다. 우리가 Virtuta를 최첨단 가상 교육 보조원으로 만들기 위해 노력하면서 귀하의 의견과 기여는 매우 중요합니다.
메모
광장 교실 초대장 : 여기를 클릭하십시오. 프로젝트가 현재 유지되지 않기 때문에 교실은 활성화 될 수 있습니다.
저장소를 복제하십시오 :이 저장소를 로컬 컴퓨터로 복제하십시오.
프로젝트 디렉토리로 이동 : 터미널 또는 명령 프롬프트를 열고 프로젝트의 루트 디렉토리로 이동하십시오.
콘다 환경 만들기 : 다음 명령을 실행하여 제공된 env.yml 파일을 사용하여 콘다 환경을 만듭니다.
conda env create -f env.yml환경 활성화 : 다음을 사용하여 콘다 환경을 활성화하십시오.
conda config --set auto_activate_base false # To not activate "base" env by default
conda activate gemini환경 업데이트 : 이미 Conda 환경이 생성 된 경우 아래 명령을 사용하여 업데이트하고 새로운 종속성을 설치했습니다.
conda env update --file env.yml --prune또는
프로젝트 디렉토리로 이동 : 터미널 또는 명령 프롬프트를 열고 프로젝트의 루트 디렉토리로 이동하십시오.
가상 환경 생성 : 다음 명령을 실행하여 requirements.txt 사용하여 가상 환경을 만듭니다 .txt :
python -m venv gemini가상 환경 활성화 :
gemini S cripts a ctivate source gemini/bin/activate 비밀 디렉토리 만들기 : 프로젝트의 루트 디렉토리에있는 동안 secrets 이라는 디렉토리를 만듭니다.
GCP 서비스 계정 파일 배치 : GCP (Google Cloud Platform) 서비스 계정 파일을 secrets 디렉토리로 이동하십시오. 적절하게 명명되었는지 확인하십시오.
환경 변수를 복사 및 채우십시오 :
example.env 파일을 복사하여 .env 로 이름을 바꿉니다..env 파일을 열고 다음 변수를 설정하십시오.GCLOUD_SERVICE_ACCOUNT_KEY_PATH : secrets 디렉토리와 관련된 GCP 서비스 계정 파일로가는 경로.PROJECT_ID : GCP 프로젝트 ID.PROJECT_LOCATION : GCP 프로젝트의 위치.MONGODB_URI : mongodb 인스턴스 또는 데이터베이스의 URI.이제 AI 가상 교육 어시스턴트를 운영 할 준비가되었습니다 !!
Virtuta는 학생들이 교육 콘텐츠 및 지원 시스템과 어떻게 상호 작용하는지 혁명을 일으킬 준비가되어 있습니다. 우리는 고급 AI 기술을 강력한 교육 프레임 워크와 통합하여 매우 효과적이고 매력적이며 지원적인 학습 환경을 제공하는 것을 목표로합니다. 주간 진행 업데이트 및 최종 프로젝트 데모를 계속 지켜봐 주시기 바랍니다!
Virtuta 에 관심을 가져 주셔서 감사합니다!
MS in Applied Data Science | USC | AuthorMS in Applied Data Science | USCMS in Applied Data Science | USC 이 프로젝트는 Southern California University의 Applied Data Science 프로그램의 전담 학생 팀의 협력 노력입니다. Mihika Gaonkar , Prathamesh Lonkar , Mithesh Ramachandran , Hritik Bansal 및 Suma Sree Gottipati 에게 데모 비디오에 대한 공헌에 특별한 감사를드립니다.
이 저장소는 MIT 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다. 자세한 내용은 라이센스 파일을 참조하십시오.
