aidocx: 知識擷取小幫手
概念
樹狀排列的目錄 X 問題清單 ==> AI產生的書籍
特點
- 自定義想了解的知識點或目錄
- 自定義想要批次詢問AI的問題
- 自動排程詢問AI並且產生電子書
用途
- 學生或自學者，針對自己的需求客製化教材來提高學習效果和效率。
- 教育工作者或教育機構，快速編撰教材並方便更新內容。
- AI或機器學習專業人員，希望探索如何應用AI來創建教育訓練教材。
下載與使用說明
範例結果
AI理解的知識庫，就是以aidocx抽取的知識集
說明
隨著人工智慧技術的發展，AI可以自動從大量的資料中提取出相關的知識點體系。而結合這種人工智慧技術和樹狀排列的知識點，我們可以得到一個自動產生技術書籍的系統。
這種自動化生成技術書籍的系統，可以大大提高技術人員的學習效率。使用者可以通過瀏覽這些自動產生的書籍，快速地掌握所需的知識。同時，這種系統也可以快速地根據技術的變化和發展，自動更新知識庫和書籍內容，保持書籍的新鮮度和實用性。
這樣的技術也可以應用在企業內部的知識管理系統中，幫助企業快速建立完整的知識體系，並自動生成對應的培訓材料和教材。這樣可以大大減少企業內部培訓的時間和成本，提高員工的培訓效率和學習成效。
aidocx就是這樣一個工具，只要你輸入以樹狀排列的知識點清單(markdown格式)，加上每個知識點預計詢問的問題(yaml格式)，就可以自動產生一本技術書籍。
使用前提
經由使用各家廠商所提供的API介面呼叫AI，因此在使用前需要先申請相對應的API Key。
以OpenAI的ChatGPT為例，可使用此網址進行申請: 申請網址
使用方式
1. 下載aidocx
2. 新增input.md: 輸入想要了解的知識點清單
- 知識點1
- 知識點1.1
- 知識點1.2
- 知識點1.3
- 知識點2
- 知識點3
知識點清單範例
- 機器學習
- 監督式學習
- 分類
- 迴歸
- 非監督式學習
- 聚類
- 降維
- 深度學習
- 神經網絡
- 啟動函數
- 損失函數
- 反向傳播
3. 新增config.yaml: 調整每個知識點想要問的問題
apiProvider: OpenAI
apiModal: gpt-3.5-turbo-0301
initRole: Assuming you are an "IT" expert, answer my questions.
questions:
- key: preview
desc: 習題預習
template: 給我5題{{ .keyword}}的中文問題
- key: explain
desc: 說明知識
template: 以中文說明{{ .keyword}}並舉例
- key: keypoint
desc: 條列重點
template: 以中文條列{{ .keyword}}的重點
- key: test
desc: 知識測驗
template: 以中文給我5題{{ .keyword}}的中等難度問題，並在後面列出答案
- 執行apidoc，獲得epub
注意: 按照知識點乘上問題數目，總問題越多，執行時間會越久。
aidocx -t epub \
-o output.epub \
-apikey-openai "-paste-your-api-key" \
input.md
使用費用估計
aidocx 是一個免費的工具，但它需要呼叫廠商提供的 API，比如 Microsoft 或 Google。而廠商會針對相應的 API key 進行收費的。以 ChatGPT3 為例，1000 個 token 的費用為 0.002 美元，更多詳情可參考 OpenAI 的定價頁面。
一個問題，包括題目和答案的字數總和最多為 4096 個 token，所以一個問題的最高成本是 0.008192 美元。如果您有 100 個知識點，並且每個知識點有 5 個問題，那麼預計花費的金額為 4.096 美元。
需要注意的是，4096 是 GPT-3 一個問題的上限，實際上正常回答的字數並不會這麼多。根據經驗，平均而言，實際回答的字數可能在上限值的 1/4 到 1/2 之間，具體數字還取決於問題的複雜度。如果您使用 GPT-4，則費用會更高，但您可以得到更長的回答。