使用 Streamlit 和 OpenAI 构建您自己的 AI 导师
社区文章 发布于 2025 年 2 月 5 日
本文演示了如何使用 Streamlit 和 OpenAI 强大的语言模型创建多功能的 AI 辅导应用程序。该应用程序提供了一系列功能，从回答与课程相关的问题到生成代码、修复 bug、提供数学解决方案，甚至在生物、化学和物理等科目中提供特定主题的帮助。我们还将探讨如何集成外部应用程序以实现语音聊天、图像聊天、翻译、图像生成、图形教程和文本到图表生成。
演示：点击查看演示
主要功能
- 课程查询助手： 上传课程资料（PDF），然后提问。AI 将根据上传文档的上下文提供答案。
- 代码生成器： 描述您需要的代码，AI 将为您生成。支持保存和下载生成的代码。
- AI 聊天机器人导师： 与 AI 导师进行对话式聊天，以获得各种科目的帮助。
- AI 学习笔记和摘要： 上传课程资料，AI 将生成简洁的学习笔记和摘要。
- 代码 Bug 修复器： 粘贴有 bug 的代码，AI 将尝试识别并修复问题。
- 数学助手： 提出数学问题，AI 将提供分步解决方案。
- 特定学科助手： 在生物、化学和物理领域获得有针对性的帮助。
- 外部应用集成： 无缝链接到外部应用程序，以实现语音聊天、图像聊天、英日翻译、文本到图像生成、图形教程和文本到图表生成。
使用的技术
- Streamlit： 一个用于快速轻松创建交互式 Web 应用程序的 Python 库。
- OpenAI API： 访问 OpenAI 强大的语言模型，包括 GPT-4 和 GPT-3.5-turbo。
- PyPDF2： 一个用于在 Python 中处理 PDF 文件的库。
- FAISS： 一个用于稠密向量高效相似性搜索和聚类的库。
- NumPy： 一个用于 Python 数值计算的库。
- Scikit-learn： 一个用于 Python 机器学习的库。
- PIL (Pillow)： 一个用于 Python 图像处理的库。
代码解析
此应用程序的 Python 代码围绕几个关键函数构建：
extract_text_from_pdf(pdf_file)： 从 PDF 文件中提取文本。get_embeddings(text)： 使用 OpenAI 的嵌入模型生成文本嵌入。search_similar(query_embedding, index, stored_texts)： 使用 FAISS 搜索相似文本块。generate_code_from_prompt(prompt)： 根据提示生成代码。save_code_to_file(code, filename)： 将代码保存到文件。generate_summary(text)： 生成给定文本的摘要。fix_code_bugs(buggy_code)： 尝试修复代码中的 bug。generate_math_solution(query)： 生成数学问题的解决方案。
Streamlit 应用程序使用这些函数创建交互式用户界面并处理用户输入。它还包含自定义 CSS 和 JavaScript 以实现样式和动画。
应用程序设置
安装库
pip install streamlit PyPDF2 openai faiss-cpu numpy scikit-learn pillow获取 OpenAI API 密钥： 注册 OpenAI 帐户并获取您的 API 密钥。
克隆存储库（可选）： 如果代码在存储库（例如 GitHub）上可用，请克隆它。
运行 Streamlit 应用程序
streamlit run your_app_name.py
应用程序使用
输入 OpenAI API 密钥： 在指定字段中输入您的 OpenAI API 密钥。
选择模式： 从侧边栏中选择所需的模式（例如，“课程查询助手”、“代码生成器”等）。
遵循说明： 每种模式都有特定的使用说明。例如，在“课程查询助手”中，您将上传 PDF 文件，然后提出问题。
扩展应用程序
此应用程序可以通过以下方式进一步扩展：
- 添加更多模式： 实现新功能，例如语言翻译、论文写作辅助或交互式测验。
- 改进用户界面： 使用更多交互式元素和可视化效果增强 UI。
- 与其他 API 集成： 连接到其他 API，以完成图像识别、语音合成或数据分析等任务。
- 部署应用程序： 将 Streamlit 应用程序部署到云平台，使其可供其他人访问。
结论
本文提供了使用 Streamlit 和 OpenAI 构建您自己的 AI 导师的综合指南。代码的模块化设计使其易于定制和扩展新功能和集成。通过利用 AI 的强大功能，该工具可以成为所有年龄段学生和学习者的宝贵资产。