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/2311.17696v4
• Date: Wed, 04 Dec 2024 06:33:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:05:21.865348
• 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, Kan Chen, Shupei Cheng, Chujie Wen,
• Abstract要約: OpenAI Assistants APIにより、AI Tutorは、ファイルやチャット履歴を簡単に埋め込み、保存、検索、管理できる。 AI Tutorのプロトタイプは、ソースの引用で関連性があり正確な回答を生成する能力を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.691616152194348
• License:
• Abstract: This paper proposes a low-code solution to build an AI tutor that leverages advanced AI techniques to provide accurate and contextually relevant responses in a personalized learning environment. The OpenAI Assistants API allows AI Tutor to easily embed, store, retrieve, and manage files and chat history, enabling a low-code solution. Large Language Models (LLMs) and Retrieval-Augmented Generation (RAG) technology generate sophisticated answers based on course-specific materials. The application efficiently organizes and retrieves relevant information through vector embedding and similarity-based retrieval algorithms. The AI Tutor prototype demonstrates its ability to generate relevant, accurate answers with source citations. It represents a significant advancement in technology-enhanced tutoring systems, democratizing access to high-quality, customized educational support in higher education.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、高度なAI技術を活用して、パーソナライズされた学習環境において、正確かつ文脈的に関連する応答を提供するAIチューターを構築するためのローコードソリューションを提案する。 OpenAI Assistants APIにより、AI Tutorはファイルやチャット履歴の埋め込み、保存、検索、管理が容易になり、ローコードソリューションが可能になる。 大規模言語モデル (LLM) と検索拡張生成 (RAG) 技術は、コース固有の資料に基づいて洗練された回答を生成する。 アプリケーションは、ベクトル埋め込みおよび類似性に基づく検索アルゴリズムを介して、関連情報を効率的に整理し、検索する。 AI Tutorのプロトタイプは、ソースの引用で関連性があり正確な回答を生成する能力を示している。 これは、高等教育における高品質でカスタマイズされた教育支援へのアクセスを民主化し、技術強化された教育システムにおいて大きな進歩を示している。

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