CrewaiでAI搭載の学習アシスタントを構築します

このチュートリアルは、Crewai、OpenaiのGPTモデル、およびSerper APIを使用してインテリジェントな学習アシスタントを構築することを示しています。このAIを搭載したシステムは、パーソナライズされた学習資料、クイズ、およびプロジェクトの提案を生成し、教育コンテンツの作成プロセスを合理化します。 Crewaiのエージェントベースのフレームワークを活用することにより、コンテンツ生成を自動化し、AI駆動型の教育をより効率的かつスケーラブルにします。

学習目標：

構造化されたタスクのAIエージェントを作成する際のCrewaiの能力を理解してください。

CREWAIフレームワーク内でAPIキーとAIモデルを構成します。
• ユーザー入力に基づいて学習リソース、クイズ、プロジェクトのアイデアを生成するエージェントを開発します。
プロジェクト提案ツールなどのカスタムツールを実装して、学習体験を強化します。
• CREWAIを利用して、パーソナライズされたスケーラブルな教育リソースの作成を構成および自動化します。
• この記事は、データサイエンスブログの一部です
• 目次：

CREWAI でAIを搭載した学習アシスタントを構築します 前提条件

ステップ1：依存関係のインストール

ステップ2：APIキーのセットアップ

ステップ3：ライブラリのインポート

• ステップ4：OpenAIモデルの初期化
  • ステップ5：出力モデルの定義
  • ステップ6：カスタムプロジェクトの提案ツールの作成
  • ステップ7：ツールの初期化
  • ステップ8：エージェントの定義
  • ステップ9：タスクの作成
  • ステップ10：乗組員の作成とワークフローの実行
  • 結論
  • よくある質問
  • AI搭載の学習アシスタントの構築このガイドでは、CREWAIを使用してAIを搭載した学習アシスタントを構築し、パーソナライズされた教育コンテンツの作成を自動化する方法について詳しく説明しています。 OpenaiのGPTモデルとSerper APIを利用して、学習素材、クイズ、プロジェクトのアイデアを生成し、より魅力的で適応性のある学習環境を促進できるエージェントを開発します。
前提条件：
python 3.8以降

openai APIキー a serper api key

ステップ1：依存関係のインストール：

必要なPythonパッケージをインストールします：

• ステップ2：APIキーのセットアップ：
APIキーを環境変数として設定します。 プレースホルダーを実際のキーに置き換えます：

OpenAIおよびSERPER APIキーを取得するための手順は、元の記事で提供されています。 ステップ3：ライブラリのインポート：

必要なモジュールをインポート：

!pip install crewai
!pip install crewai_tools

ステップ4：openaiモデルの初期化：

GPT-4O言語モデルの初期化：

import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-api-key"
os.environ["SERPER_API_KEY"] = "your-serper-api-key"

!pip install crewai
!pip install crewai_tools

ステップ5：出力モデルの定義：

構造化された出力のpydanticモデルを定義します：

import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "your-openai-api-key"
os.environ["SERPER_API_KEY"] = "your-serper-api-key"

ステップ6：カスタムプロジェクトの提案ツールの作成：

プロジェクトのアイデアを生成するためのカスタムツールを作成します：

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

ステップ7：ツールの初期化：

SerperおよびCustom Projectの提案ツールを初期化します：

llm = LLM(model="gpt-4o")

ステップ8：エージェントの定義：

材料、クイズ、プロジェクトのアイデアを学習するためのエージェントを定義します：

class LearningMaterial(BaseModel):
    topic: str
    resources: List[str]

class Quiz(BaseModel):
    questions: List[str]
    feedback: Dict[str, str]

class ProjectIdea(BaseModel):
    topic: str
    expertise: str
    project_ideas: List[str]

ステップ9：タスクの作成： 各エージェントのタスクを作成します：

# ... (ProjectSuggestionInput and ProjectSuggestionTool code from original article) ...

ステップ10：乗組員の作成とワークフローの実行：

乗組員を作成して、ワークフローを実行します：

search_tool = SerperDevTool()
project_tool = ProjectSuggestionTool()

結論：

このチュートリアルは、Crewai、Openai、およびSerper APIを使用して強力なAI駆動型学習アシスタントを構築する方法を紹介しました。 構造化されたワークフロー、エージェントベースのアプローチ、およびカスタムツールにより、効率的でパーソナライズされた学習体験が可能になります。 このフレームワークは、インタラクティブで適応的な教育リソースを作成するためのスケーラブルなソリューションを提供します。

キーテイクアウト：

CREWAIは、AIを搭載した教育コンテンツの作成を簡素化します OpenAIおよびSERPER APIとのシームレスな統合は、パーソナライズを強化します 構造化されたワークフローは、効率と組織を改善します

カスタムツールを有効にします

CREWAIは、スケーラブルなAI主導の学習を促進します
• よくある質問：
元の記事のFAQはここに含まれています。 （完全なリストについては、元の記事を参照してください。）
• （注：コードスニペットは簡潔に省略されていますが、元の記事では入手できます。この応答は、元の意味と画像の配置を維持しながら、テキストの再構築と言い換えに焦点を当てています。

以上がCrewaiでAI搭載の学習アシスタントを構築しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。