Học cùng Ari: Thiết lập gia sư AI cục bộ cho việc học với giấy bút

Ari làm gì

Ari là gia sư AI cục bộ được thiết kế để học bằng bút và giấy. Bạn có thể thảo luận một môn học với Ari, nhận chương trình học hoặc các bài học riêng lẻ, làm bài tập trên giấy, đặt câu hỏi trong khi học và gửi bài đã hoàn thành để chấm điểm.

Ari đặc biệt phù hợp với các môn như toán và vật lý, trong đó việc tự tay giải bài có thể hỗ trợ việc học sâu hơn. Vì chạy cục bộ, Ari có thể sử dụng thông tin đăng nhập Codex cục bộ và hạn mức gói đăng ký của bạn mà không cần khóa API.

Quy trình học hoạt động như thế nào

1. Mở Trò chuyện với Ari và mô tả điều bạn muốn học.
2. Thảo luận về dàn ý học tập được đề xuất và điều chỉnh dàn ý thông qua cuộc trò chuyện.
3. Chọn Tạo bài học hoặc Tạo chương trình học.
4. Mở Bàn học và làm các bài tập trên giấy.
5. Đặt câu hỏi bất cứ khi nào bạn cần trợ giúp.
6. Gửi bài để chấm điểm khi bạn đã sẵn sàng.
7. Lưu phần tự đánh giá để Ari có thể điều chỉnh theo tiến độ của bạn.

Ví dụ, bạn có thể hỏi: “Dạy tôi nhiếp ảnh từ đầu, với các buổi học 20 phút.” Người học mới bắt đầu bằng một cuộc trò chuyện ngắn để thiết lập ngữ cảnh.

Điều kiện tiên quyết

Để chạy Ari cục bộ, hãy cài đặt:

• Node.js 24 hoặc mới hơn
• Git
• FFmpeg
• Tài khoản ChatGPT

Cầu nối camera tích hợp chỉ hoạt động trên Mac. Camera của trình duyệt và chức năng tải ảnh lên không yêu cầu cầu nối camera.

Cài đặt và chạy Ari

Sao chép kho lưu trữ và cài đặt các phần phụ thuộc:

git clone https://github.com/nichochar/ari.git
cd ari
npm ci

Cài đặt phiên bản Codex CLI được chỉ định trên toàn hệ thống:

npm install -g @openai/codex@0.163.0

Cấu hình Codex để lưu thông tin xác thực cục bộ, sau đó đăng nhập qua trình duyệt:

codex -c 'cli_auth_credentials_store="file"' login

Sau khi đăng nhập, Ari có thể sử dụng thông tin đăng nhập Codex cục bộ và hạn mức gói đăng ký của bạn. Thiết lập này không yêu cầu khóa API.

Tạo tệp môi trường, build ứng dụng và khởi động ứng dụng:

cp .env.example .env
npm run build
npm start

Mở http://127.0.0.1:3001 trong trình duyệt.

Cấu hình model

Các model của Ari có thể được cấu hình trong .env. Hãy đảm bảo tài khoản của bạn có quyền truy cập vào mọi model đã chọn. Nếu model được cấu hình không khả dụng với tài khoản, hãy chọn model mà tài khoản của bạn hỗ trợ trước khi sử dụng Ari.

Sử dụng camera và ảnh

Một camera đặt phía trên trang giấy cho phép Ari nhìn thấy phần bài bạn đang viết. Cầu nối camera tích hợp hoạt động trên Mac, trong khi quyền truy cập camera của trình duyệt và chức năng tải ảnh lên có thể được sử dụng mà không cần cầu nối này.

Bản xem trước camera trực tiếp vẫn ở cục bộ. Khi bạn chủ động gửi bài, ảnh đã gửi và ngữ cảnh học tập liên quan sẽ được gửi đến OpenAI để hỗ trợ gia sư.

Cá nhân hóa Ari

Ari sử dụng hai tệp cá nhân hóa chính trong ~/.ari/workspace/:

• TUTOR.md định nghĩa phong cách và tính cách giảng dạy của Ari.
• USER.md lưu trữ thông tin về người học.

Thư mục memories/ chứa các ghi chú chi tiết. Ari đọc hai tệp chính trong mỗi lượt và truy xuất các ghi chú khác khi cần. Các tệp này tự động phát triển, nhưng bạn cũng có thể chỉnh sửa trực tiếp hoặc điều chỉnh chúng bằng cách trò chuyện với Ari.

Sử dụng Settings để chỉnh sửa hoặc khôi phục các tài liệu chính, duyệt memories và quản lý cá nhân hóa. Các ghi chú và phần tự đánh giá hiện có của người học được tự động nhập.

Xem trước quy trình bắt đầu riêng biệt

Để kiểm thử trải nghiệm bắt đầu với một người học mới riêng biệt mà không đặt lại tiến độ hiện có, hãy chạy:

npm run onboarding

Bản xem trước này chạy trên cổng 3002. Dừng bằng:

PORT=3002 npm run stop

Tìm hiểu về dữ liệu cục bộ

Các cuộc trò chuyện, tiến độ, tài liệu đã tải lên và ảnh đã gửi được lưu trên máy tính của bạn trong .local/, thư mục này được Git bỏ qua. Dữ liệu cá nhân hóa được lưu trong ~/.ari/workspace/.

Ari là ứng dụng cục bộ dành cho một người dùng. Hãy giữ ứng dụng trên localhost. Mặc dù bản xem trước camera trực tiếp vẫn ở cục bộ, bài đã chủ động gửi và ngữ cảnh học tập liên quan sẽ được gửi đến OpenAI để hỗ trợ gia sư.

Sao lưu và khôi phục dữ liệu học tập

Tạo bản sao lưu bằng:

npm run backup

Bản sao lưu bao gồm dữ liệu học tập, lịch sử hội thoại gốc và các tệp cá nhân hóa, nhưng không bao gồm thông tin xác thực. Hãy giữ tệp SQLite cùng các thư mục đi kèm của tệp này.

Bản sao lưu dữ liệu cá nhân hóa cũng bao gồm một thư mục .workspace tương ứng chứa TUTOR.md, USER.md, memories và dấu nhận dạng workspace. Kho lưu trữ không bao gồm .env, thông tin xác thực, bản sao lưu hoặc dữ liệu học tập cá nhân.

Để khôi phục bản sao lưu, hãy dừng Ari và khôi phục tệp SQLite, thư mục đi kèm .codex nếu có, cùng nội dung .workspace về vị trí ban đầu. Vị trí workspace được lưu trong cơ sở dữ liệu, vì vậy hãy giữ nguyên dấu nhận dạng workspace.

Nếu lệnh sao lưu báo rằng các ghi chú khác với các phiên bản đã ghi nhận, hãy mở Settings để làm mới những chỉnh sửa đó rồi thử sao lưu lại.

Các lệnh phát triển

Để phát triển, khởi động giao diện bằng:

npm run dev

Giao diện phát triển chạy trên cổng 5173. Chạy bộ kiểm thử bằng:

npm test

Tạo bản build production bằng:

npm run build

Hướng dẫn về thương hiệu và logo có tại design/README.md.

Kết luận

Ari kết hợp việc giải bài viết tay với một gia sư AI có thể tạo kế hoạch học tập, trả lời câu hỏi, chấm bài đã nộp và thích ứng thông qua các bản phản ánh cùng ngữ cảnh người học được lưu trữ. Sau khi cấu hình Node.js, Git, FFmpeg và Codex, bạn có thể chạy gia sư cục bộ và xây dựng quy trình học tập dựa trên giấy, máy ảnh và hoạt động luyện tập có hướng dẫn.