論文の概要: How to Build an AI Tutor that Can Adapt to Any Course and Provide Accurate Answers Using Large Language Model and Retrieval-Augmented Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17696v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 15:02:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 20:55:46.714437
• Title: How to Build an AI Tutor that Can Adapt to Any Course and Provide Accurate Answers Using Large Language Model and Retrieval-Augmented Generation
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルと検索拡張生成を用いた任意のコースに適応し、正確な回答を提供するAIチュータの作り方
• Authors: Chenxi Dong
• Abstract要約: 本稿では,最先端のLarge Language Model (LLM)を用いて,どの科目でもパーソナライズされた学習を提供する,革新的なWebアプリケーションであるAI Tutorを紹介する。 学生が質問を行うと、最も関連性の高い情報を取得し、証拠を引用して詳細な会話応答を生成する。 私たちは、AI Tutorの汎用性をさまざまなテーマに示す、フル機能のWebインターフェースとビデオデモを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence is transforming education through data-driven, personalized learning solutions. This paper introduces AI Tutor, an innovative web application that provides personalized tutoring in any subject using state-of-the-art Large Language Model (LLM). AI Tutor ingests course materials to construct an adaptive knowledge base tailored to the course. When students pose questions, it retrieves the most relevant information and generates detailed, conversational responses citing supporting evidence. The system is powered by advanced large language models and Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques for accurate, natural question answering. We present a fully-functional web interface and video demonstration that showcase AI Tutor's versatility across diverse subjects and its ability to produce pedagogically cogent responses. While an initial prototype, this work represents a pioneering step toward AI-enabled tutoring systems that can democratize access to high-quality, customized educational support.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は、データ駆動でパーソナライズされた学習ソリューションを通じて教育を変革している。 本稿では,最先端のLarge Language Model (LLM)を用いて,どの科目でもパーソナライズされた学習を提供する,革新的なWebアプリケーションであるAI Tutorを紹介する。 AI Tutorはコース素材を取り込み、コースに合わせて適応的な知識ベースを構築する。 学生が質問を行うと、最も関連性の高い情報を取得し、証拠を引用して詳細な会話応答を生成する。 このシステムは、高度な大規模言語モデルと、正確で自然な質問応答のためのRAG(Retrieval-Augmented Generation)技術によって実現されている。 我々は、AI Tutorの多目的性と、教育学的にコジェントな応答を生成する能力を示す、フル機能のWebインターフェースとビデオデモを紹介する。 初期のプロトタイプだが、この研究は、高品質でカスタマイズされた教育サポートへのアクセスを民主化できるAI対応のチューターシステムへの先駆的な一歩だ。

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