La piattaforma educativa Personalize aiuta le persone a creare e personalizzare percorsi di apprendimento
Descrizione
Innanzitutto, durante la procedura di creazione della roadmap, l'API Gemini viene utilizzata per generare un riassunto del corso in base agli argomenti cercati dagli utenti. Per ogni elemento di contenuto dello schema, utilizziamo l'API Ricerca Google per cercare risorse (testo, video) combinate con determinati algoritmi di ranking per suggerire materiali agli utenti.
Inoltre, l'API Gemini svolge un ruolo importante nella generazione automatica di domande in base ai contenuti della lezione. Per risolvere il problema delle allucinazioni dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), utilizziamo la generazione basata sul recupero (RAG) per recuperare le informazioni pertinenti a questa lezione.
Infine, per creare la personalizzazione, memorizziamo i risultati del test per ogni lezione e li utilizziamo come dati per Gemini per analizzare il processo di apprendimento dell'utente, ad esempio identificando le aree in cui l'utente non ha compreso appieno il materiale e consigliando sessioni di revisione.
Realizzato con
Web/Chrome
API Ricerca personalizzata
Team
Di
XPath
Da
Vietnam
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Mancano le informazioni di cui ho bisogno","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Troppo complicato/troppi passaggi","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsoleti","outOfDate","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Problema relativo a esempi/codice","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],[],[],[],null,["# XPath\n\n[More Apps](/competition/vote) \n\nXPath\n=====\n\nPersonalize edu-platform helps people build \\& customize learning paths \nVote \nVoted!\nWhat it does\n\nFirst, during the process of creating the roadmap, the Gemini API is used to generate an outline for the course based on the topics users search for. For each content item in the outline, we use the Google Search API to search for resources (text, video) combined with certain ranking algorithms to suggest materials to users. \n\nAdditionally, the Gemini API plays an important role in automatically generating questions based on the lesson content. To address the hallucination issue of large language models (LLMs), we employ Retrieval-Augmented Generation (RAG) to retrieve information relevant to this lesson. \n\nFinally, to create personalization, we store the test results for each lesson and use them as data for Gemini to analyze the user's learning process, including identifying areas where the user has not fully grasped the material and recommending review sessions. \nBuilt with\n\n- Web/Chrome\n- Custom Search API \nTeam \nBy\n\nXPath \nFrom\n\nVietnam \n[](/competition/vote)"]]
