Fetebird

Funktion

Fetebird revolutioniert die Benotung von Aufgaben, indem die Leistung der Gemini API(gemini-1.5-flash-001) und einer Retrieval Augmented Generation (RAG)-Architektur genutzt wird. Es optimiert den Bewertungsprozess und bietet Lehrkräften wertvolle Einblicke in das Verständnis der Schüler und Studenten, während Flexibilität und Anpassungsfähigkeit erhalten bleiben.
Hauptfunktionen
Datenbank mit Referenzantworten: Im Kern verwaltet Fetebird eine Datenbank mit bestätigten Referenzantworten, die jeweils für einen effizienten Vergleich vektorisiert sind. Anfangs enthält diese Datenbank möglicherweise nur die Lösung der Lehrkraft, sie wird aber dynamisch erweitert, wenn mehr Einreichungen von Schülern und Studenten geprüft und genehmigt werden.
Gemini API-Integration: Die App nutzt die Gemini API (gemini-1.5-flash-001) und die Java-Bibliothek Langchain4j, um mit einem großen Sprachmodell zu interagieren. So kann Fetebird komplexe Bewertungen durchführen und detailliertes Feedback geben.
RAG-Architektur: Wenn ein Professor eine KI-Bewertung initiiert, verwendet Fetebird eine RAG-Architektur. Es ruft relevante Referenzantworten aus der Datenbank ab und präsentiert sie dem Gemini-Modell zusammen mit der Einreichung des Schülers.
Prompt-Entwicklung: Sorgfältig formulierte System- und Nutzer-Prompts leiten die Bewertung des Modells. Dabei werden die Referenzantworten und die Arbeit des Schülers/Studenten berücksichtigt, um umfassendes Feedback zu geben und Stärken, Schwächen und Verbesserungsmöglichkeiten hervorzuheben.