Llama Tutor : un outil d'IA pour fournir un tutorat personnalisé, un projet de tuteur personnel d'IA open source construit sur Llama 3.1

Introduction générale

Llama Tutor est un projet open source de tuteur personnel d'IA construit sur Llama 3.1, conçu pour fournir aux utilisateurs une expérience d'apprentissage personnalisée. En intégrant de multiples technologies telles que Ensemble AI, Next.js et Tailwind CSS, Llama Tutor est capable d'interagir en temps réel et de générer des tutoriels sur mesure en fonction des sujets d'apprentissage et du niveau d'éducation de l'utilisateur, afin de l'aider à maîtriser ses connaissances plus rapidement.

Expérience en ligne : https://llamatutor.com/

Liste des fonctions

• Conseils personnalisésLes services de tutorat : Générer un contenu de tutorat personnalisé sur la base des informations fournies par l'utilisateur sur les sujets d'apprentissage et les niveaux d'éducation.
• Soutien multidisciplinaireLes thèmes abordés sont variés : basket-ball, apprentissage automatique, finances personnelles, histoire des États-Unis, etc.
• projet open sourceLe logiciel est entièrement libre, les utilisateurs peuvent librement consulter et modifier le code.
• Recherche en temps réelIntégration avec l'API de recherche Serper pour fournir des ressources d'apprentissage actualisées.
• l'analyse des donnéesHelicone : utiliser Helicone pour les analyses d'observabilité afin d'aider les utilisateurs à comprendre les progrès de l'apprentissage.

Utiliser l'aide

Processus d'installation

1. entrepôt de clones: fork ou clone des dépôts de projets sur GitHub.
2. Créer un compteCréer des comptes sur Together AI, SERP API ou Azure (Bing Search API) et Helicone.
3. Environnement de configurationCréer le fichier .env (voir .example.env) et remplacer la clé API.
4. Installation des dépendances: Run npm install Installer les dépendances du projet.
5. Lancement de projets: Run npm run dev Démarrer le serveur de développement local.

Guide d'utilisation des fonctions

1. Expérience d'apprentissage personnalisée: :
   • Les utilisateurs peuvent saisir leurs besoins d'apprentissage et le système génère un contenu d'apprentissage personnalisé en fonction de ces besoins.
   • Des questions-réponses instantanées grâce à l'IA pour aider les utilisateurs à résoudre leurs problèmes d'apprentissage.
2. Enseignement interactif en temps réel: :
   • Le système génère un contenu interactif en temps réel sur la base des données fournies par l'utilisateur, ce qui permet d'obtenir un retour d'information instantané.
   • Les utilisateurs peuvent interagir avec le tuteur IA par le biais d'une boîte de dialogue pour obtenir une aide instantanée.
3. projet open source: :
   • Les développeurs peuvent accéder aux dépôts GitHub pour consulter et contribuer au code.
   • Le projet est placé sous la licence MIT, qui permet une utilisation et une modification libres.
4. Prise en charge de piles multitechnologiques: :
   • Le projet utilise Llama 3.1 comme modèle d'IA de base, offrant de puissantes capacités de traitement du langage naturel.
   • Utilisation de Together AI pour l'inférence LLM, Next.js et Tailwind CSS pour construire l'interface frontale.
   • Améliorez votre apprentissage en accédant aux résultats de recherche via l'API Serper ou l'API Bing Search.
5. l'analyse des données: :
   • Utiliser Plausible pour l'analyse du site web afin de collecter des données sur le comportement des utilisateurs et d'optimiser leur expérience.
   • Les développeurs peuvent consulter des rapports d'analyse pour comprendre l'utilisation des utilisateurs et apporter des améliorations ciblées.