MCQ-Generator aus PDF
Diese Streamlit-Webapp ermöglicht es Nutzern, eine PDF-Datei hochzuladen, Multiple-Choice-Fragen (MCQs) und Klausurfragen aus dem Inhalt zu extrahieren und die extrahierten Fragen in einer CSV-Datei zu speichern.
https://github.com/user-attachments/assets/b4fdd45f-9cfa-4d07-bb96-8213788a5175
Funktionen
- PDF-Dateien hochladen
- Text aus PDFs extrahieren
- MCQs und Klausurfragen basierend auf dem extrahierten Text generieren
- Generierte Fragen im CSV-Format herunterladen
Anforderungen
- Streamlit
- Pandas
- PyMuPDF
- Langchain
- Python-dotenv
Installation
- Clone Repository:
git clone https://github.com/adham-elaraby/KI-MCQ-Gen.git cd KI-MCQ-gen - Virtuelle Umgebung erstellen und Aktivieren (Shell-abhängig)
python -m venv python_env # Bash source python_env/bin/activate # PowerShell .\python_env\Scripts\Activate.ps1 - Abhängigkeiten installieren
pip install -r requirements.txt
Nutzung
- Fügen Sie Ihren OpenAI-API-Schlüssel in die bereitgestellte
.env-Datei ein:OPENAI_API_KEY=Ihr_openai_api_schlüssel - Starten Sie die Streamlit-App:
streamlit run app.py - Laden Sie eine PDF-Datei hoch.
- Geben Sie die Anzahl der MCQs, das Fach, Ton, Sprache und Referenzfragen an.
- Klicken Sie auf "Fragen generieren", um MCQs und Klausurfragen zu extrahieren und die CSV-Datei herunterzuladen.
Mögliche Verbesserungen (TODOs)
- Fine-Tuning?
- Andere Sprachmodelle
- FSL?
- Vektorisierung (Vector Embeddings) + Upstash
- Tokenisierung mit tiktoken
- Langchain w/ FastAPI + Langserve
- Rate limiting mit Upstash Redis
- API-Key basiertes rate limiting
Quellen und Hilfreiche Rescourcen
nirmals-workspace/Langchain-MCQ-Generation-using-ConversationChain