Spaces:
Sleeping
Sleeping
import gradio as gr | |
def create_info_tab(): | |
"""Crea il tab con le informazioni sul chatbot""" | |
with gr.Tab("Info"): | |
gr.Markdown(""" | |
### EduRag\_beta (Chatbot basato su RAG) | |
Questo chatbot utilizza la tecnologia RAG per migliorare le conversazioni tramite il recupero e la generazione di informazioni basate su documenti caricati e su database preconfigurati. È progettato per supportare diverse attività educative, formative o di consulenza attraverso l'interazione con un Large Language Model (LLM) personalizzabile. | |
#### Funzionalità principali: | |
1. **Selezione delle conoscenze e del modello LLM** | |
- Gli utenti possono selezionare un database specifico di conoscenze da cui il chatbot recupera informazioni (ad esempio, "Orientamento") e scegliere un agente con istruzioni specifiche per personalizzare il tipo di conversazione (es. “tutor”). | |
- I modelli disponibili sono due: **OpenAI gpt-4o-mini** e un modello locale gestito tramite LM Studio. Il modello locale può variare a seconda di quello che si ha disponibile nel sistema. | |
2. **Interfaccia di conversazione** | |
- L'utente può interagire con il chatbot digitando domande o richieste nella finestra dedicata. | |
- Il chatbot risponde utilizzando le informazioni disponibili nei documenti caricati o nel database selezionato. | |
3. **Caricamento documenti** | |
- Gli utenti possono caricare documenti in formato PDF, DOCX o TXT per arricchire le conoscenze del chatbot. Il contenuto dei documenti caricati viene inserito direttamente nella storia della conversazione, permettendo al sistema di utilizzarlo per rispondere in modo contestualizzato. | |
4. **Gestione della conversazione** | |
- È possibile scaricare una copia della conversazione avvenuta con il chatbot in formato testo per conservarne una traccia. | |
- L'interfaccia permette di generare un file audio della chat, utile per chi preferisce ascoltare le conversazioni anziché leggerle. | |
5. **Gestione documenti e database** | |
- La sezione "Gestione Documenti" consente di visualizzare, caricare, modificare ed eliminare i documenti che fanno parte dei diversi database di conoscenza a disposizione del chatbot. | |
- La sezione "Gestione Database" permette di caricare, eliminare e modificare il nome dei database di conoscenza da cui il chatbot attinge le informazioni. | |
6. **Nuove funzionalità** | |
- Il chatbot è predisposto per futuri aggiornamenti e nuove funzionalità, ampliando le sue capacità. Alcune di queste funzionalità, come la gestione avanzata dei database di conoscenza, sono attualmente in fase di sviluppo e non ancora operative. | |
#### Agenti disponibili nel sistema: | |
1. **Tutor**: Agisce come un tutor didattico di nome Valter, offrendo spiegazioni chiare e supporto personalizzato per facilitare l’apprendimento degli utenti. | |
2. **Scientist**: Si comporta come uno scienziato esperto, analizzando i contesti da una prospettiva scientifica e fornendo risposte dettagliate e basate su un approccio analitico. | |
3. **Expert**: Fornisce risposte tecniche e specifiche, concentrandosi sull'approfondimento di tematiche complesse in vari settori. | |
4. **Teacher**: Assume il ruolo di un insegnante paziente, spiegando concetti in modo semplice e comprensibile, adottando un tono pedagogico. | |
5. **Orientatore**: Si presenta come un tutor orientatore serio e professionale, specializzato nel guidare gli studenti delle scuole verso scelte consapevoli per il loro percorso formativo e professionale. Fornisce supporto empatico, dettagliato e stimola la riflessione autonoma dello studente. | |
6. **Coach didattico**: Assiste gli insegnanti nella pianificazione delle lezioni. Collabora attivamente con loro per creare piani didattici personalizzati che includano diverse tecniche di insegnamento, assicurando il raggiungimento degli obiettivi di apprendimento. | |
""") | |
return {} | |