>기술 주변기기 >일체 포함 >Crewai와 함께 AI 기반 학습 보조원 구축

Crewai와 함께 AI 기반 학습 보조원 구축

Jennifer Aniston
Jennifer Aniston원래의
2025-03-05 11:25:14190검색

Building an AI-Powered Learning Assistant with CrewAI 이 튜토리얼은 Crewai, OpenAi의 GPT 모델 및 Serper API를 사용하여 지능 학습 조수를 구축하는 것을 보여줍니다. 이 AI 구동 시스템은 개인화 된 학습 자료, 퀴즈 및 프로젝트 제안을 생성하여 교육 콘텐츠 제작 프로세스를 간소화합니다. Crewai의 에이전트 기반 프레임 워크를 활용하여 컨텐츠 생성을 자동화하여 AI 중심 교육을보다 효율적이고 확장 가능하게 만듭니다. 학습 목표 :

구조화 된 작업을위한 AI 에이전트를 만드는 데있어 Crewai의 기능을 이해합니다. Crewai 프레임 워크 내에서 API 키 및 AI 모델을 구성하십시오. 사용자 입력을 기반으로 학습 리소스, 퀴즈 및 프로젝트 아이디어를 생성하는 에이전트를 개발하십시오. 학습 경험을 향상시키기 위해 프로젝트 제안 도구와 같은 사용자 정의 도구를 구현합니다. Crewai를 활용하여 개인화되고 확장 가능한 교육 자원을 구조화하고 자동화합니다.

이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.

목차 :

Crewai 로 AI 기반 학습 보조원 구축 전제 조건 1 단계 : 의존성 설치 2 단계 : API 키 설정 3 단계 : 라이브러리 가져 오기 4 단계 : 개방형 모델 초기화 5 단계 : 출력 모델 정의 6 단계 : 사용자 정의 프로젝트 제안 도구 생성
  • 7 단계 : 도구 초기화 8 단계 : 에이전트 정의
  • 9 단계 : 작업 생성 10 단계 : 승무원 생성 및 워크 플로우
  • 결론 자주 묻는 질문
  • AI 기반 학습 보조원 구축
  • 이 안내서는 CrewAI를 사용하여 AI 기반 학습 비서를 구축하여 개인화 된 교육 콘텐츠의 생성을 자동화하는 방법을 자세히 설명합니다. OpenAI의 GPT 모델과 Serper API를 활용하여 학습 자료, 퀴즈 및 프로젝트 아이디어를 생성 할 수있는 에이전트를 개발하여보다 매력적이고 적응 가능한 학습 환경을 조성합니다. 전제 조건 :

    파이썬 3.8 이상 OpenAi API 키 SEPER API 키 1 단계 : 종속성 설치 :

    필요한 파이썬 패키지를 설치하십시오 :

    2 단계 : API 키 설정 : API 키를 환경 변수로 설정하십시오. 자리 표시자를 실제 키로 교체하십시오

    OpenAI 및 Serper API 키를 얻기위한 지침은 원본 기사에 제공됩니다. 3 단계 : 라이브러리 가져 오기 :

      필수 모듈 가져 오기 : 4 단계 : Openai 모델 초기화 : GPT-4O 언어 모델을 초기화하십시오
      !pip install crewai
      !pip install crewai_tools
      5 단계 : 출력 모델 정의 :

      구조화 된 출력에 대한 Pydantic 모델을 정의하십시오 : 6 단계 : 맞춤 프로젝트 제안 도구 만들기 :

      프로젝트 아이디어를 생성하기위한 사용자 정의 도구를 만듭니다 :

      7 단계 : 도구 초기화 :

      Serper 및 Custom Project 제안 도구를 초기화하십시오
      import os
      
      os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-api-key"
      os.environ["SERPER_API_KEY"] = "your-serper-api-key"
      8 단계 : 에이전트 정의 :

      학습 자료, 퀴즈 및 프로젝트 아이디어에 대한 에이전트 정의 : 9 단계 : 작업 생성 : 각 에이전트에 대한 작업을 만듭니다 :

      10 단계 : 승무원 생성 및 워크 플로우 달리기 : 승무원을 만들고 워크 플로를 실행하십시오 :

      from typing import List, Dict, Type
      from crewai import Agent, Crew, Task, LLM
      from pydantic import BaseModel, Field
      from crewai_tools import SerperDevTool
      from crewai.tools import BaseTool
      결론 :

      이 튜토리얼은 Crewai, OpenAI 및 Serper API를 사용하여 강력한 AI 중심 학습 어시스턴트를 구축하는 방법을 보여주었습니다. 구조화 된 워크 플로, 에이전트 기반 접근법 및 사용자 정의 도구를 사용하면 효율적이고 개인화 된 학습 경험이 가능합니다. 이 프레임 워크는 대화식 및 적응 형 교육 자원을 만들기위한 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 키 테이크 아웃 :

      Crewai는 AI 기반 교육 컨텐츠 제작을 단순화합니다 OpenAI 및 Serper API와의 원활한 통합은 개인화를 향상시킵니다 구조화 된 워크 플로우는 효율성과 조직을 향상시킵니다 사용자 정의 도구가 맞춤형 권장 사항을 활성화합니다 Crewai는 확장 가능한 AI 중심 학습을 촉진합니다

      자주 묻는 질문 :
      llm = LLM(model="gpt-4o")
      원래 기사의 FAQ는 여기에 포함되어 있습니다. (전체 목록은 원본 기사를 참조하십시오.)

      (참고 : 코드 스 니펫은 간결하게 생략되었지만 원본 기사에서 사용할 수 있습니다.이 응답은 원래 의미와 이미지 배치를 유지하면서 텍스트를 구조 조정하고 역설하는 데 중점을 둡니다.)

    위 내용은 Crewai와 함께 AI 기반 학습 보조원 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

    성명:
    본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.