tutor ai llm toolkit

导师-AI-每个老师的基于NLP的工具包

欢迎来到Tutor-Ai，这是一个准备生产的SaaS平台，旨在帮助教师使用高级OCR技术有效地管理课堂测验和成绩。该基于Django的应用程序促使测验促使模板并集成了Google Vision以自动化手写提交的评估。 Tutor-AI托管在Google Cloud上，旨在为教育工作者进行扩展和无缝体验。

目录

• 特征
• 技术堆栈
• 安装
  • 先决条件
  • 克隆存储库
  • 设置环境
  • 迁移数据库
  • 运行开发服务器
  • 访问应用程序
• 用法
• 贡献
• 执照
• 接触

特征

• 及时进行测验：创建，自定义和管理测验，并通过我们的直观及时迅速模板系统轻松地进行测验。
• 与Google Vision进行OCR分级：利用Google Vision的OCR功能自动对手写提交，节省时间并确保准确性。
• 安全可扩展的：在Google Cloud上托管，为您的课堂需求提供了强大，可扩展和安全的平台。
• 学生提交管理：通过有组织的存储和检索轻松跟踪和管理学生的测验提交。
• 用户友好的界面：专注于简单性和可用性，使教师可以轻松地导航和有效地使用所有功能。

技术堆栈

• 后端： Django
• 前端： HTML，CSS，JavaScript，Bootstrap
• OCR： Google Vision API
• 托管： Google Cloud
• 数据库： SQLITE（用于开发），Google Cloud SQL（用于生产）

安装

先决条件

• python> = 3.8
• PIP（Python软件包安装程序）
• Google云帐户
• Google Vision API密钥

克隆存储库

git clone https://github.com/hadithedetonator/tutor-ai-llm-toolkit.git
cd tutor-ai-llm-toolkit

设置环境

1. 创建虚拟环境：

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate   # On Windows use `venvScriptsactivate`

2. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt

迁移数据库

 python manage.py migrate app
python manage.py migrate accounts
python manage.py migrate

运行开发服务器

python manage.py runserver

访问应用程序

打开浏览器并导航到http：// localhost：8000。

用法

• 注册/登录：教师可以注册或登录其帐户。
• 创建测验，作业，考试：使用及时的模板系统来创建和管理测验，考试，甚至是中期 /期末考试。
• 学生提交：学生可以提交手写答案。
• 自动分级： Google Vision OCR流程并分级提交。
• 评论和备注：教师可以审查分级提交的AI报告并提供最终标记。

贡献

欢迎捐款！请按照以下步骤做出贡献：

1. 分叉项目
2. 创建您的功能分支（ git checkout -b feature/AmazingFeature ）
3. 提交您的更改（ git commit -m 'Add some AmazingFeature' ）
4. 推到分支机构（ git push origin feature/AmazingFeature ）
5. 打开拉请请求

如有任何疑问或讨论，您可以通过[email protected]与我联系。

执照

根据MIT许可分发。有关更多信息，请参见许可证。

接触

Abdul Hadi [email protected]