Command Palette
Search for a command to run...
オンラインチュートリアル | 香港大学チームがDeepTutorをオープンソース化。DeepTutorは、マルチエージェントコラボレーションを通じて理解、推論、生成を網羅するインタラクティブな学習を可能にするパーソナル学習アシスタントです。
学習者が分厚い教科書や膨大な量の論文を繰り返し調べても重要な知識ポイントを見つけるのに苦労したり、複雑な概念に直感的な説明がなかったり、練習用のリソースが散在していて断片的だったり、研究を行う際に複数のツールを切り替えたりする必要があるなど、長年にわたる学習上の課題が、次世代のAI教育ツールの導入点となりつつある。
最近、香港大学データインテリジェンス研究所（HKUDS）は、個人学習支援ツールであるDeepTutorをオープンソース化した。DeepTutorは、学習者に知識の獲得から研究成果まで、完全なクローズドループソリューションを提供することを目指しています。コンテンツ配信や単一ポイントのQ&Aに焦点を当てた従来のオンライン教育ツールと比較して、DeepTutorはさらに一歩進んで、マルチエージェントアーキテクチャとマルチソースの知識検索機能を深く統合し、理解、推論、生成能力を備えた包括的な学習プラットフォームを構築しています。プロジェクトがオープンソース化された後、GitHubにて わずか39日で1万個の星を突破し、現在では1万7800個の星を獲得している。
技術的な観点から言えば、DeepTutorは単に大規模モデルの機能を追加するだけのものではありません。その代わりに、RAG（検索強化生成）、リアルタイムWeb検索、学術論文データベースなどを含むマルチツールチェーンを活用している。これにより、複雑な学習課題を体系的に分解し、実行することが可能になります。実際の使用においては、ユーザーは難しい問題の解決、学習計画の策定、練習問題の作成、研究レポートの作成など、自分のニーズを自然言語で表現するだけで済みます。このシステムは、意図解析、情報検索、構造化出力を自動的に完了できる。この「タスク中心」のインタラクションアプローチは、従来の機能指向型の学習ツールの論理を変えつつある。
具体的には、DeepTutorは主に以下の主要機能を備えています。
* 大規模なドキュメントに関するQ&A： 教科書、論文、技術文書などをアップロードしてAI知識ベースを構築し、マルチエージェントによる協調ソリューションを実現し、正確な引用を提供する機能をサポートしています。
* 対話型学習の視覚化： 複雑な概念を分かりやすい視覚化ツールに変換し、パーソナライズされた質疑応答や状況に応じた対話をサポートします。
* 知識の定着と演習問題の作成： 学習者の知識レベルに基づいて、的を絞ったクイズや練習問題を生成し、実際の試験形式をシミュレーションするのに役立ちます。
* 綿密な調査と創造的な発想： RAG、ウェブページ、論文検索に基づいてトピックを詳細に調査し、知識のギャップを特定し、潜在的な研究方向性を明らかにする。
DeepTutorをすぐに使い始めて、実際の学習シナリオに適用できるようにするために、HyperAIの公式サイト（hyper.ai）は、チュートリアルセクションで「DeepTutorパーソナル学習アシスタント」を公開しました。環境が整備され、ユーザーにとっての参入障壁が低くなりました。
HyperAIでDeepTutorを手軽に体験しよう
オンラインで実行:
より詳しい情報については、弊社の公式ウェブサイトをご覧ください。
デモの実行
1. hyper.ai のホームページにアクセスしたら、「チュートリアル」ページを選択するか、「その他のチュートリアルを表示」をクリックし、「DeepTutor パーソナル学習アシスタント」を選択して、「このチュートリアルを実行」をクリックします。
2. ページがリダイレクトされたら、右上隅の「複製」をクリックして、チュートリアルを独自のコンテナーに複製します。
注：ページの右上で言語を切り替えることができます。現在、中国語と英語が利用可能です。このチュートリアルでは英語で手順を説明します。
3. 「NVIDIA RTX 5090-4」と「vLLM」のイメージを選択し、「ジョブの実行を続行」をクリックします。
HyperAI は新規ユーザー向けに登録ボーナスを提供しています。わずか $1 で、RTX 5090 のコンピューティング パワー (元の価格は $7) を 20 時間利用でき、リソースは無期限に有効です。
4. リソースが割り当てられるのを待ちます。ステータスが「実行中」に変わったら、「ワークスペースを開く」をクリックしてJupyterワークスペースに入ります。
エフェクト表示
1. ページがリダイレクトされたら、左側のREADMEファイルをクリックし、上部の「実行」をクリックします。
2. プロセスが完了したら、右側の API アドレスをクリックしてデモ ページに移動します。
上記は、導入のハードルが低い導入方法です。 DeepTutorの詳細なチュートリアルHyperAIへようこそ！実践的な体験をお楽しみください！
オンラインで実行:
プロジェクトのオープンソースのアドレス:https://github.com/HKUDS/DeepTutor
