Fetebird

作用

Fetebird 利用 Gemini API(gemini-1.5-flash-001) 和检索增强生成 (RAG) 架构的强大功能，对作业评分进行了革命性改进。它可以简化评估流程，为教育工作者提供有关学生理解程度的宝贵洞见，同时保持灵活性和适应性。
核心功能
参考答案数据库 - Fetebird 的核心是维护一个经过验证的参考答案数据库，每个答案都经过了矢量化处理，以便高效比较。最初，此数据库可能仅包含教师的解题方案，但随着越来越多的学生提交内容被审核并获得批准，它会动态扩展。
Gemini API 集成 - 该应用利用 Gemini API (gemini-1.5-flash-001) 和 Langchain4j Java 库与大型语言模型进行交互。这样一来，Fetebird 便可执行复杂的评估并提供详细的反馈。
RAG 架构 - 当教授发起 AI 评估时，Fetebird 会采用 RAG 架构。它会从数据库中检索相关参考答案，并将其与学生提交的内容一起呈现给 Gemini 模型。
提示工程：精心设计的系统和用户提示可指导模型进行评估。该工具会综合参考答案和学生的作业，提供全面的反馈，突出显示优势、缺点和需要改进的地方。