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DataWhale 5月 GPT应用开发Hackathon比赛TOP1项目, 拿到107.5/120的最高分! 斩获最佳创新奖和最佳应用奖两个最佳奖项!

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wangxuqi/chatTests

 
 

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ChatTests:AI带你刷题上瘾

DataWhale5月模型应用hackathon TOP1

得分:107.5/120

斩获最佳创新奖和最佳应用奖两个最佳奖项!

项目说明文档:https://hk4llw3wld.feishu.cn/docx/IeoQdvZcQo51Yzx8oJIcHSjqnyg

项目详情见:https://www.bilibili.com/video/BV1DP411i7mT/

项目答辩见:https://www.bilibili.com/video/BV1eo4y1P7oX/

内测体验网站(后续会主要部署在 在问):

https://yfor-chattests.hf.space/index.html#/

https://x3dsk4-5173.csb.app/#/

ChatTests功能说明

目前网站通过 Vue3 + Typescript + Tailwind CSS 框架,调用openAI GPT3.5模型 API, 实现随机出《软件设计师》单选题和连续对话辅导,可在网页上直接记录纯文本笔记并导出。

需使用【在问】路线,或设置自己可用的OpenAI Key,目前仅建议PC端使用,手机端适配正在进行中

已新增:

  1. 出题流输出
  2. 笔记区支持富文本和Markdown即时渲染

已有功能:

  1. 用户可在【刷题区】点击选项并提交,获得正确与否的反馈和解析内容
  2. 有任何不懂的地方,均可在【聊天区】随时与GPT大模型对话获得辅导、或是解压帮助,支持流输出、连续对话与markdown渲染 (PS:目前【刷题区】与【聊天区】独立)
  3. 点击『继续出题』后,需要等待一段时间从GPT获得新的随机题目
  4. 用户在使用网站的任何时候,均可在【笔记框】记录笔记,并导出内容

preview

内测交流群见: image

对投入项目后续优化可带自我介绍戳: image

ChatTest 项目愿景

让考试和题目/问题,回归到辅助学习的核心作用上

搭建通过确定的题目探索边界搭建知识框架的学习平台,提高理论知识学习效率;

让用户掌控考试,利用考试提升个人对领域的理解,而不是被考试掌控

自部署指南

推荐直接fork到自己的仓库,使用codeSandBox进行自动部署。

许可证

本项目使用 MIT 协议

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DataWhale 5月 GPT应用开发Hackathon比赛TOP1项目, 拿到107.5/120的最高分! 斩获最佳创新奖和最佳应用奖两个最佳奖项!

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