工具概覽
AI-Powered Syllabus Assistant 是一個完全本地執行的 AI 應用，幫助大學生快速查詢和理解課程大綱文件中的資訊。它結合檢索增強生成（RAG）、通過 Ollama 執行的 Llama 3，以及通過 AUTOMATIC1111 執行的 Stable Diffusion，不使用任何雲端 AI API。該系統要解決的問題是：大學課程大綱包含評分方案、出勤要求、考核結構、考試政策和校歷等重要資訊，而在冗長的 PDF 文件中手動查詢特定資訊很耗時。
應用允許學生上傳課程大綱 PDF，並用自然語言提問。系統會檢索相關的大綱章節，交給本地託管的 Llama 3 模型生成回答。對於結構化的學術政策問題，系統還會用本地託管的 Stable Diffusion 模型生成視覺化摘要。文字回答和生成的影像會一併顯示在 Streamlit 介面中。
系統使用基於嵌入和 ChromaDB 的語義搜尋，以及通過 Ollama 的本地 Llama 3 文本生成。它提供基於大綱內容、可追溯來源的回答。侷限包括：在僅有 CPU 的系統上 Stable Diffusion 生成可能很慢，影像生成模型可能無法可靠地渲染準確的文字資訊或數值；回答質量取決於上傳大綱的質量和結構，本地 AI 模型也需要足夠的系統資源。生成的影像只是補充性摘要；以大綱為依據的文字回答仍是事實資訊的主要來源。
定價
價格與限制可能變動，請以官網為準，並確認幣別、付款週期、最低席位數和用量上限。
應用場景
- 學生用 AI-Powered Syllabus Assistant 上傳課程大綱 PDF，並用自然語言提問。
- 學生用該系統在提問時檢索最相關的大綱片段。
- 學生用該系統獲得由 Llama 3 生成、以大綱為依據的文字回答。
- 學生用該系統為結構化的學術政策問題生成視覺化摘要。
- 學生用該系統在 Streamlit 介面中同時檢視文字回答和生成的影像。
- 學生用該系統獲得基於大綱內容、可追溯來源的回答。
功能特色
處理大學課程大綱內容
完全在本地裝置上執行
通過 RAG 檢索相關內容
通過 Ollama 使用 Llama 3
使用 ChromaDB 支援檢索
在本地使用 Stable Diffusion
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