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大语言在教育领域的垂直应用

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kjhuanhao/EduGPT

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EduGPT (Demo)

该项目从教师和学生的角色出发,结合大语言模型开发的AI应用,为教育降本增效的AI应用,让教育更加智能化,让学习更加高效化

项目介绍

项目特色

  • 教师智能成绩分析,可上传成绩单,生成各类图表以及与数据的智能分析
  • 学生在线刷题工具,根据大模型生成的题库,可在线刷题,拥有获取提示、获取题目答案、学生答案分析等功能
  • 智能题目生成,可以根据简单的描述,智能生成题目
  • 智能网课总结,输入在线网课的链接,智能生成文字总结,且可以对网课内容进行提问
  • 学习计划制定插件
  • 语文作文评分插件
  • 学习视频推荐插件(调用B站API)
  • 启发式学习插件,提高学生的思辨能力☀️

我们为什么要做这样一个项目

起因是报名参加了百度飞桨的2023大模型应用创新挑战赛 同时我们也是两名学生,于是敲定主题,做教育相关的AI应用,由于两个人都不是计算机专业的学生,一个会计的一个英专的,所以花费了不少功夫去学习大语言开发,终于在大概两周内 初步完成了这个项目的demo,本项目取得了最佳创意奖的成绩

项目展示

  • 首页 Snipaste_2023-07-22_16-08-08.png
  • 成绩分析 Snipaste_2023-07-21_23-19-15.png
  • 网课总结 Snipaste_2023-07-21_23-57-14.png
  • 题目生成 Snipaste_2023-07-21_23-41-16.png
  • 刷题 Snipaste_2023-07-21_23-42-19.png
  • 学习视频推荐 Snipaste_2023-07-21_23-46-52.png

项目结构

  • common: 通用的工具类
  • entity: 实体类
  • exception: 异常类
  • prompt: 封装prompt信息
  • resources: 资源文件
  • service: 业务层,负责app与其他方法的交互
  • util: 工具类

项目运行环境

  • python 3.11

项目启动

首先请确保你安装了本项目的运行环境

pip install -r requirements.txt

然后执行以下命令启动

python3 app.py

项目缺点

  1. 由于本项目没有去微调大模型,原因是微调场景不足,而是调用api去开发,所以是存在不可避免的小问题,当然本项目已经足够体现部分大模型在教育方向的潜力
  2. 由于gradio的一些问题,使得我们受到了很多限制,流式传输在本地测试有一些问题问题,我们只能暂时舍弃,后续进行实现

未来计划

  • 兼容前端,后端api化,去除gradio
  • 智能网课总结支持自定义上传文件,和实时转录
  • 数字人
  • 增加AI生成PPT的功能
  • ...

参考资料&项目

关于项目成员

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