随着人工智能技术的飞速发展，AI已经开始深刻地影响和重塑教育行业。近年来，智能辅导系统、自适应学习平台等AI驱动的教育应用不断涌现，为学习者提供更加个性化、高效的学习体验。
据投资机构预测，全球AI+教育市场规模将从2021年的60亿美元增长到2030年的220亿美元，年复合增长率超过**15%**。可以说，AI正在为教育领域带来一场前所未有的变革。
今天的话题是来自知名开源作者 Hassan的项目解读，为大家介绍的是如何使用Together AI的开源大模型Llama 3.1、Next.js和Bing API构建一个智能教育辅导系统：LlamaTutor。它能根据用户选择的主题和教育水平自动获取学习资源并提供个性化的实时交互式辅导。
它不仅开源，还已经有了9万用户的使用规模，为学习者提供个性化的互动辅导体验。
[项目概述]
LlamaTutor 的主界面包括一个文本输入框，用户可以在其中输入想学习的主题，还有一个下拉框供用户选择学习内容的教育程度。系统通过 Bing API 或 Serper API 从网络获取多个相关网页，提取内容，并利用 Together AI LLM 创建交互式辅导对话。整个过程是实时的，用户可以针对某个知识点提出进一步的追问，获取深入的学习帮助。
当前版本：0.5 **Github Star #**：1.4K Fork # 200+ 维护状态：活跃开发中
「技术架构」
LlamaTutor 的构建使用了以下技术栈：
前端：Next.js + React + Tailwind CSS 组合，用于搭建简洁易用的用户界面。 后端 API：Together AI SDK 处理 LLM 推理，确保教育辅导对话的高效性。 第三方服务：Bing API 用于获取学习资源，此外还集成了 Serper（搜索 API）、Helicone（用于观测）、Plausible（网站分析）。
「核心实现步骤」
了解了 LlamaTutor 的技术架构后，让我们再来看看它是如何一步步实现的。
前端界面搭建：在 Next.js 中搭建前端界面，提供主题输入框和教育程度选择下拉框，使用 React state 来管理表单状态，保持交互流畅。 资源获取流程：当用户提交想学习的主题时，系统通过调用 Bing API 获取六个相关网页。使用 jsdom 和 readability 库来解析网页内容，并利用 Promise.all 并行处理多个资源获取请求，从而提升效率。 AI 对话实现：结合获取的学习资源，使用 Together AI SDK 构建系统提示词，并根据用户的教育程度定制化辅导内容。通过 Together AI SDK 实现流式对话，保证实时更新消息，提供互动和追问的机会。 交互体验优化：支持用户追问和进一步学习某个知识点，AI 辅导工具根据上下文及时调整内容，流式响应的设计提供了更加自然的用户体验。
想要了解如何从零搭建这个智能教育助手，可以参考官方文档：https://docs.together.ai/docs/ai-tutor。文档中提供了非常详细的步骤。
项目代码开源代码地址：https://github.com/Nutlope/llamatutor
#「关键四大特点」
快速并保持个性化，根据用户的主题和教育水平快速提供个性化辅导 支持通过小测验进行互动学习 根据话题始终获取最新的学习资源 完全免费并开源
[体验链接]
https://llamatutor.together.ai/
比如我就问了一个大学的问题，什么是量子力学，包含哪些内容，水平是研究生
[总结]
LlamaTutor 是一个非常有潜力的开源项目，它为我们展示了如何结合 Llama 3.1 开源大模型、Next.js 以及 Bing API 来构建一个具有高交互性、个性化的教育辅导系统。不管是开发者还是教育从业者，相信都可以从中获得宝贵的经验和启发。
目前，LlamaTutor 还处于早期开发阶段（v0.5），但它已经吸引了大量用户的关注和使用。接下来，该项目还将持续迭代，引入更多先进的 AI 技术，提供更加智能化的教育辅导服务。有兴趣可以自己尝试本地部署并调试，假如有能力和时间，可以考虑成为项目贡献者，AI+教育，绝对是能出独角兽的赛道。
