智能助教是扣子官方提供的教育类智能体模板。助教模板分为学习陪伴和作业批改两种场景,分别适用于学生角色和教师角色,你可以根据需求选择对应的模板,并将其改造为其他学科或其他教育阶段的智能助教。
一、模板介绍
在智能学伴/助教的落地过程中,存在着痛点和挑战。例如针对学生提问的回答精准性不足,生成的内容、批改的质量不高,时常过于简略。智能学伴和智能助教作为教育行业的创新应用,具有广泛的潜在场景需求,其核心优势在于利用大模型能力,自动化、智能化和高效服务学生学习场景,减轻教师工作量,增加学生学习效率。
- 对于学生:问题解决、提问场景的知识获取提效。对于教师:重复性工作的生成提效,例如教案写作、备课准备、作业批改场景。
扣子官方发布智能助教模板供你参考。在教育场景中,智能助教模板可应用于中小学、大学、成人教育等不同阶段,适用于语言学习、科学、数学等多个学科,具有广泛的适用性。
单击以下链接,体验伴学助手:
智能助教(学习陪伴):作为学生的学习伙伴,可以自动查询题库,并用循循善诱的方式引导学生完成知识点的学习。
智能助教(作业批改):作为教师的助手,服务于智能助教场景,助力教师轻松备课与高效批阅作业,减轻教学压力。
二、实现流程
学习陪伴模板
学习陪伴模板中,智能体作为教师身份为用户解答学习疑问,优先从知识库中匹配问题,在知识库召回失败时,调用大模型回答学生的问题。学生可以选择智能体回答问题的方式,例如直接回答或引导性回答。
此模板的实现流程如下:
此模板主要依赖回答问题的工作流。工作流各个功能模块的节点设置如下:
模块 | 实现方式 |
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识别问题 | 用户提出问题后,智能体自动调用工作流处理。智能体支持用户提问时输入文件、图片或文本,并自动解析输入内容,回答用户问题,其中第一步就是根据用户输入的内容识别问题。此功能模块的实现流程如下: 1. 开始节点:接收用户输入的文件、图片或文本内容。 2. 选择器节点:判断用户的输入类型,并流转到对应的分支处理。例如图片文件流转到图片分支,读取图片内容。 3. 插件节点:解析用户输入的多模态内容,例如读取图片、PDF 等内容。 4. 模型节点:根据用户输入的文本和插件解析后的文本,总结用户的真实问题。 |
匹配答案 | 根据模型节点总结的用户问题,在知识库中检索答案。如果从知识库中可召回内容,则调用模型节点,包装召回的内容,并回答用户;如果知识库中没有匹配的答案,则调用模型,使用模型的公共知识回复用户。 通过模型的公共知识回复用户时,答案完全由 AI 自动生成,不一定完整、准确。 |
回答问题 | 通过问答节点让用户选择智能体回答问题的方式,可以选择直接回答或引导性回答。 + 当用户选择直接回答时,通过结束节点直接输出模型生成的答案。 + 当用户选择引导性回答时,调用循环节点,引导用户逐步思考出正确的答案。 |
作业批改模板
作业批改模板中,智能体作为助教身份,可以帮助教师生成教案、课件,或批量批改学生作业。此模板的实现流程如下:
此模板的两个核心功能分别通过两个独立的工作流完成。工作流节点设置如下:
- 生成课件或教案的工作流:
模块 | 实现方式 |
---|---|
生成大纲 | 通过用户描述或输入的资料,收集相关信息,并生成大纲。如果用户对大纲不满意,支持重新生成大纲,直到大纲符合用户需求。 其中生成大纲由模型节点完成,重新生成大纲的步骤由循环节点完成。循环节点中会持续生成大纲,直到得到用户认可才会终止循环。用户提出的修改意见,也会通过分支直接输入到重试流程中。 |
生成课件或教案内容 | 调用插件在公开平台中搜索相关的资料,并结合资料和大纲,生成课件或教案内容。 其中,搜索资料和生成文章的功能均通过循环节点实现,生成文章时循环节点可以依次生成大纲中每个模块的具体段落,扩写效果比单个大模型节点更好。 |
输出课件或教案的文件 | 通过问答节点引导用户选择文章的保存格式,通过代码节点将文件内容格式化后,调用插件节点生成文件即可。 |
- 批改作业的工作流:
模块 | 实现方式 |
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读取作业内容 | 支持用户上传文件或图片,工作流通过插件节点识别并读取用户输入的文件或图片,并通过消息节点展示给用户。将这些信息提供给大模型节点进行信息整理与汇总。 代码的节点的作用是为了兼容链接、图片读取失败的异常处理,并在异常时返回“读取错误”的信息。 |
批改作业 | 通过循环节点批改作业。循环节点中包含批改作业的模型节点及输出评语的消息节点。 |
三、使用学习陪伴模板
你可以复制这个模板,并将其改造为其他学科的伴学助手。对于学习陪伴模板,重点在于知识库的题库范围,以及AI输出的prompt控制,此处的调整能显著影响智能体的输出风格和输出质量。本文档演示基于模板改造一个中学数学伴学助手的操作步骤。
步骤一:复制模板
- 打开模板,然后单击复制。选择工作流所属空间,然后单击复制并继续编辑。
步骤二:修改工作流
如需改造学习陪伴智能体,你需要重新上传知识库文档,并调整模型节点的提示词,使模型输出的问题答案更符合你的需求。例如修改学习陪伴智能体的学科为中学数学,则需要上传对应教育阶段的数学题库、调整模型节点的人设为数学老师。
节点名称 | 说明 | 示例 |
---|---|---|
题库检索(知识库节点) | 删除此节点中原有的知识库文档,并上传中学数学的题库文档。 | |
润色输出(大模型节点) | 调整模型节点的人设与回复逻辑。例如将“小学语文老师”改为“中学数学老师”。 | |
AI输出(大模型节点) | 调整模型节点的人设与回复逻辑。例如将“小学语文老师”改为“中学数学老师”。 |
修改工作流之后,需要试运行并重新发布工作流。
步骤三:修改智能体人设
重新设置智能体的人设与回复逻辑,例如将“语文”关键词调整为“数学”。
步骤四:测试并发布
完成修改后,你就可以测试智能体效果并发布。
在右侧调试区域,输入问题进行测试。
完成测试后可单击发布,将智能体发布到你需要的任何渠道中使用。
四、使用作业批改模板
你可以复制这个模板,并将其改造为新场景的伴学助手。对于作业批改模板,重点在于知识库的题库范围,以及AI输出的prompt控制,此处的调整能显著影响bot的输出风格和输出质量。
- 生成教案场景,重点区域在于大模型的节点的提示词,修改此处prompt能够显著修改模型生成效果,此处可以新增方法论作为生成引导。批改场景,重点也在于大模型节点的提示词,可以新增方法论,来控制批改的方式。
本文档演示基于模板改造一个中学数学助教的操作步骤。
步骤一:复制模板
- 打开伴学助手模板,然后单击复制。选择工作流所属空间,然后单击复制并继续编辑。
步骤二:改造模板
如需改造作业批改智能体,你需要调整模型节点的提示词,使模型输出的问题答案更符合你的需求。例如修改智能体的学科为中学语文,需要调整模型节点的人设为语文老师。如果对生成的教案或作业批改的效果不满意,也可以调整对应的模型节点提示词,优化模型的生成效果。
调整智能体负责的学科时,需要修改以下设置。
修改点 | 说明 | 示例 |
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工作流 review_task_history | 只需修改工作流的以下设置: + 修改工作流 review_task_history 的名称及描述。名称调整为 review_task_chinese,描述中将“历史”关键词改为“语文”关键词。 + 修改工作流内容批改节点(模型节点)。调整模型的人设与回复逻辑,修改其中的评分标准。评分标准决定了模型节点在评分时遵循的基础规则。你也可以增加一些高分和低分的作业示例以供模型参考,让模型尽可能模拟真实的教师进行作业批改与评价。 | |
智能体设置 | 调整智能体的人设与回复逻辑。例如将“历史老师”改为“语文老师”。 |
修改工作流之后,需要试运行并重新发布工作流。
步骤三:测试并发布
完成修改后,你就可以测试智能体效果并发布。
- 在右侧调试区域,输入问题进行测试。完成测试后可单击发布,将智能体发布到你需要的任何渠道中使用。