Membina API Aplikasi Pendidik Bahasa Inggeris

Post blog ini memperincikan projek yang memanfaatkan Gemini AI Google untuk membina aplikasi pendidik Inggeris pintar. Aplikasi ini menganalisis teks, mengenal pasti kata -kata yang mencabar, menyediakan sinonim, antonyms, contoh penggunaan, dan menjana soalan pemahaman dengan jawapan.

Objektif Pembelajaran Utama:

• Mengintegrasikan Google Gemini AI ke Python API.
• Menggunakan API Aplikasi Pendidik Bahasa Inggeris untuk meningkatkan aplikasi pembelajaran bahasa.
• Membina alat pendidikan adat dengan API.
• Melaksanakan analisis teks pintar menggunakan AI yang maju.
• Pengendalian ralat yang teguh dalam interaksi AI.

(Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.)

Jadual Kandungan:

• Objektif pembelajaran
• API menjelaskan
• Rehat API
• Pydantic & Fastapi
• Gambaran keseluruhan Google Gemini
• Persediaan Projek
• Pelaksanaan kod API
• Pemprosesan Teks Pintar (Modul Perkhidmatan)
• API Endpoints
• Pengekstrakan perbendaharaan kata
• Pengekstrakan Soalan & Jawapan
• Dapatkan ujian kaedah
• Pembangunan masa depan
• Pertimbangan & Keterbatasan Praktikal
• Kesimpulan
• Soalan Lazim

API menjelaskan:

Antara muka pengaturcaraan aplikasi (API) bertindak sebagai jambatan antara aplikasi perisian, yang membolehkan komunikasi lancar dan akses kepada fungsi tanpa perlu memahami kod asas.

Rehat API:

REST (Perwakilan Negeri Perwakilan) adalah gaya seni bina untuk aplikasi rangkaian menggunakan kaedah HTTP standard (GET, POST, PUT, PATCH, DELETE) untuk berinteraksi dengan sumber.

Ciri-ciri utama termasuk komunikasi tanpa kerakyatan, antara muka seragam, seni bina pelayan klien, sumber yang dapat disembur, dan reka bentuk sistem berlapis. REST API biasanya menggunakan data URL dan JSON.

Pydantic & Fastapi:

Pydantic meningkatkan pengesahan data Python menggunakan petunjuk dan peraturan jenis, memastikan integriti data. FastAPI, rangka kerja web berprestasi tinggi, melengkapkan Pydantic, menawarkan dokumentasi API automatik, kelajuan, keupayaan tak segerak, dan pengesahan data intuitif.

Gambaran Keseluruhan Google Gemini:

Google Gemini adalah teks pemprosesan, kod, audio, dan imej pemprosesan model AI multimodal. Projek ini menggunakan model gemini-1.5-flash untuk pemprosesan teks cepatnya, pemahaman bahasa semulajadi, dan penyesuaian output berasaskan prompt yang fleksibel.

Persediaan Projek & Konfigurasi Alam Sekitar:

Persekitaran Conda dibuat untuk reproducibility:

 Conda create -n educator-api-env python = 3.11
Conda mengaktifkan pendidik-api-env
PIP Pasang "Fastapi [Standard]" Google-Generativeai Python-Dotenv

Projek ini menggunakan tiga komponen utama: models.py (struktur data), services.py (pemprosesan teks berkuasa AI), dan main.py (titik akhir API).

Pelaksanaan kod API:

Fail .env menyimpan kunci API Google Gemini dengan selamat. Model Pydantic ( WordDetails , VocabularyResponse , QuestionAnswerModel , QuestionAnswerResponse ) memastikan konsistensi data.

Modul Perkhidmatan: Pemprosesan Teks Pintar:

Kelas GeminiVocabularyService dan QuestionAnswerService mengendalikan pengekstrakan perbendaharaan kata dan penjanaan soalan/jawapan masing -masing. Kedua -duanya menggunakan fungsi send_message_async() Gemini dan termasuk pengendalian ralat yang mantap (JSondeCodeError, ValueError). Permintaannya dibuat dengan teliti untuk mendapatkan respons JSON berstruktur yang dikehendaki dari Gemini.

Titik akhir API:

Fail main.py mentakrifkan titik akhir pos ( /extract-vocabulary , /extract-question-answer ) untuk memproses teks dan mendapatkan titik akhir ( /get-vocabulary , /get-question-answer ) untuk mendapatkan hasil dari penyimpanan dalam memori (vocabulary_storage, qa_storage). Cors middleware dimasukkan untuk akses silang asal.

Ujian & Pembangunan Lanjut:

Arahan disediakan untuk menjalankan aplikasi FastAPI menggunakan fastapi dev main.py Tangkapan skrin menggambarkan dokumentasi dan proses ujian API menggunakan UI Swagger. Cadangan pembangunan masa depan termasuk penyimpanan yang berterusan, pengesahan, ciri analisis teks yang dipertingkatkan, antara muka pengguna, dan pengurangan kadar.

Pertimbangan & Keterbatasan Praktikal:

Jawatan ini membincangkan kos API, masa pemprosesan untuk teks besar, kemas kini model yang berpotensi, dan variasi dalam kualiti output AI-dihasilkan.

Kesimpulan:

Projek ini berjaya mewujudkan API yang fleksibel untuk analisis teks pintar menggunakan Google Gemini, Fastapi, dan Pydantic. Takeaways utama menyerlahkan kuasa API yang didorong oleh AI, kemudahan penggunaan Fastapi, dan potensi API Aplikasi Pendidik Inggeris untuk pembelajaran yang diperibadikan.

Soalan Lazim:

Alamat keselamatan API, penggunaan komersial, prestasi, dan keupayaan API Aplikasi Pendidik Inggeris. Kenyataan kesimpulan mengulangi kejayaan projek dan menyediakan pautan ke repositori kod. (Nota: URL imej dianggap betul dan berfungsi dalam konteks asal.)

Atas ialah kandungan terperinci Membina API Aplikasi Pendidik Bahasa Inggeris. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!