Платформа Personalize edu помогает людям создавать и настраивать пути обучения
Что он делает
Во-первых, в процессе создания дорожной карты API Gemini используется для создания плана курса на основе тем, которые ищут пользователи. Для каждого элемента контента в плане мы используем API поиска Google для поиска ресурсов (текст, видео) в сочетании с определенными алгоритмами ранжирования, чтобы предлагать материалы пользователям.
Кроме того, API Gemini играет важную роль в автоматическом создании вопросов на основе содержания урока. Чтобы решить проблему галлюцинаций больших языковых моделей (LLM), мы используем Retrieval-Augmented Generation (RAG) для извлечения информации, относящейся к этому уроку.
Наконец, для персонализации мы сохраняем результаты тестов по каждому уроку и используем их в качестве данных для Gemini, чтобы проанализировать процесс обучения пользователя, в том числе выявить области, в которых пользователь не полностью усвоил материал, и рекомендовать сеансы повторения материала.
Построено с
Веб/Хром
API пользовательского поиска
Команда
К
XPath
От
Вьетнам
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","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)"]]