Fetebird

Ý nghĩa

Fetebird cách mạng hoá việc chấm bài bằng cách khai thác sức mạnh của Gemini API(gemini-1.5-flash-001) và kiến trúc Tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG). Ứng dụng này giúp đơn giản hoá quy trình đánh giá, cung cấp cho nhà giáo dục những thông tin chi tiết có giá trị về khả năng hiểu biết của học viên, đồng thời vẫn đảm bảo tính linh hoạt và khả năng thích ứng.
Chức năng cốt lõi
Cơ sở dữ liệu câu trả lời tham khảo – Về cơ bản, Fetebird duy trì một cơ sở dữ liệu gồm các câu trả lời tham khảo đã được xác minh, mỗi câu trả lời được vectơ hoá để so sánh hiệu quả. Ban đầu, cơ sở dữ liệu này có thể chỉ chứa giải pháp của giáo viên, nhưng sẽ mở rộng linh động khi có nhiều bài nộp của học viên được xem xét và phê duyệt.
Tích hợp API Gemini – Ứng dụng tận dụng API Gemini (gemini-1.5-flash-001) và thư viện Java Langchain4j để tương tác với một mô hình ngôn ngữ lớn. Điều này cho phép Fetebird thực hiện các hoạt động đánh giá phức tạp và đưa ra phản hồi chi tiết.
Kiến trúc RAG – Khi giáo sư bắt đầu đánh giá AI, Fetebird sẽ sử dụng kiến trúc RAG. Công cụ này truy xuất các câu trả lời tham khảo có liên quan từ cơ sở dữ liệu và trình bày các câu trả lời đó cho mô hình Gemini cùng với câu trả lời mà học viên gửi.
Kỹ thuật câu lệnh: Hệ thống và câu lệnh cho người dùng được tạo cẩn thận sẽ hướng dẫn quá trình đánh giá của mô hình. Công cụ này xem xét câu trả lời tham khảo và bài làm của học viên để đưa ra ý kiến phản hồi toàn diện, nêu bật điểm mạnh, điểm yếu và những khía cạnh cần cải thiện.