라마 튜터: 개인 맞춤형 과외를 제공하는 AI 도구로, 라마 3.1을 기반으로 구축된 오픈 소스 AI 개인 튜터 프로젝트입니다.

일반 소개

라마 튜터는 사용자에게 개인화된 학습 경험을 제공하도록 설계된 라마 3.1을 기반으로 구축된 오픈 소스 AI 개인 튜터 프로젝트입니다. 다음과 같은 여러 기술 스택을 통합하여 함께 AI, Next.js 및 테일윈드 CSS를 사용하는 라마 튜터는 실시간 상호작용이 가능하며 사용자의 학습 주제 및 교육 수준 입력에 따라 맞춤형 튜토리얼 콘텐츠를 생성하여 지식을 더 빨리 습득할 수 있도록 도와줍니다.

온라인 체험: https://llamatutor.com/

기능 목록

• 개인 맞춤형 상담학습 주제 및 교육 수준에 대한 사용자 입력을 기반으로 맞춤형 튜터링 콘텐츠를 생성합니다.
• 다분야 지원농구, 머신러닝, 개인 금융, 미국 역사 등 다양한 주제를 다루고 있습니다.
• 오픈 소스 프로젝트완전한 오픈 소스로 사용자가 자유롭게 코드를 보고 수정할 수 있습니다.
• 실시간 검색최신 학습 리소스를 제공하기 위해 서퍼 검색 API와 통합.
• 데이터 분석헬리콘을 관찰 가능성 분석에 사용하여 사용자가 학습 진행 상황을 이해하는 데 도움을 줍니다.

도움말 사용

설치 프로세스

1. 클론 창고프로젝트 리포지토리를 포크하거나 복제하여 GitHub에 저장하세요.
2. 계정 만들기Together AI, SERP API 또는 Azure(Bing 검색 API) 및 Helicone에서 계정을 만듭니다.
3. 구성 환경.env 파일을 생성하고(.example.env 참조) API 키를 바꿉니다.
4. 종속성 설치: 실행 npm install 프로젝트 종속성을 설치합니다.
5. 프로젝트 시작: 실행 npm run dev 로컬 개발 서버를 시작합니다.

기능 작동 가이드

1. 개인화된 학습 경험::
   • 사용자가 학습 요구 사항을 입력하면 시스템에서 요구 사항에 따라 맞춤형 학습 콘텐츠를 생성합니다.
   • AI를 통한 즉각적인 Q&A로 사용자가 학습 관련 궁금증을 해결할 수 있도록 도와줍니다.
2. 실시간 대화형 교육::
   • 이 시스템은 사용자 입력에 따라 실시간으로 대화형 콘텐츠를 생성하여 즉각적인 피드백을 제공합니다.
   • 사용자는 대화 상자를 통해 AI 튜터와 상호 작용하여 즉각적인 도움을 받을 수 있습니다.
3. 오픈 소스 프로젝트::
   • 개발자는 GitHub 리포지토리에 액세스하여 코드를 보고 기여할 수 있습니다.
   • 이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 자유롭게 사용하고 수정할 수 있습니다.
4. 멀티 기술 스택 지원::
   • 이 프로젝트는 강력한 자연어 처리 기능을 제공하는 Llama 3.1을 핵심 AI 모델로 사용합니다.
   • LLM 추론에 Together AI, Next.js 및 Tailwind CSS를 사용하여 프런트엔드 인터페이스를 구축합니다.
   • Serper API 또는 Bing Search API를 통해 검색 결과에 액세스하여 학습을 강화하세요.
5. 데이터 분석::
   • 웹사이트 분석에 Plausible을 사용하여 사용자 행동에 대한 데이터를 수집하고 사용자 경험을 최적화하세요.
   • 개발자는 분석 보고서를 확인하여 사용자 사용 현황을 파악하고 목표에 맞게 개선할 수 있습니다.