Fragen Sie Ihr eigenes Lehrbuch
und bekommen Sie Ihren Lehrplan zurück.
Fügen Sie Ihre Bücher und Notizen hinzu — oder fotografieren Sie die Seiten eines gedruckten Lehrbuchs. Grout liest sie, indiziert sie lokal und beantwortet Fragen aus diesem Material statt aus dem, was ein Modell im Training aufgenommen hat.
Was das Modul leistet
Eine Dateiverwaltung für KI-Kontext, aufgebaut wie ein Lehrplan.
Fächer, Bücher und Kapitel
Organisieren Sie Ihr Material so, wie ein Lehrplan organisiert ist. Ein Fach enthält Lehrbücher, Notizen und andere Quellen; ein Lehrbuch teilt sich in Kapitel; ein Kapitel enthält seine Seiten.
OCR für fotografierte Seiten
Fotografieren Sie ein Kapitel aus einem gedruckten Buch. Grout liest die Seiten, extrahiert den Text und behält zu jeder Seite ein Vorschaubild daneben.
Semantische Suche über alles
Ihr Material wird in einen lokalen Vektorindex eingebettet. Sie können also in eigenen Worten fragen und bekommen die Stelle, die antwortet — keinen Stichworttreffer.
Antworten, die im Buch verankert sind
Das Kapitel wird dem Modell als Kontext übergeben. Antworten kommen also aus Ihrem Lehrplan statt aus dem, was das Modell im Training aufgenommen hat.
Gedächtnis, das bleibt
Der Assistent hält Langzeitgedächtnis über Sitzungen hinweg in einem lokalen Vektorspeicher. Er weiß also noch, was Sie schon behandelt haben, statt jedes Mal bei null anzufangen.
Kapitel als PDF exportieren
Bauen Sie aus einem Kapitel oder einem ganzen erfassten Buch ein sauberes PDF, zum Wiederholen oder zum Teilen mit der Klasse.
Aus dem eigenen Material erzeugen
Zusammenfassungen, Übungsfragen und Erklärungen, gebaut aus dem Kapitel, das vor Ihnen liegt — also genau aus dem Material, aus dem sich sicher Fragen erzeugen lassen.
Der Index liegt auf Ihrer Festplatte
Embeddings und Vektorspeicher sind lokale Dateien. Ihre Lehrbücher, Ihre Notizen und Ihre Fragen werden nie hochgeladen, um von jemand anderem indiziert zu werden.
Ihr Material hineinbekommen
Einmal pro Fach zu Beginn des Halbjahrs einrichten.
- 1
Ein Fach anlegen
Eines pro Fach, das Sie lernen oder unterrichten — Physik, Geschichte, wie auch immer der Lehrplan es nennt.
- 2
Quellen hinzufügen
PDFs hineinziehen oder die Seiten eines gedruckten Lehrbuchs fotografieren. Notizen und Handouts kommen an dieselbe Stelle.
- 3
In Kapitel aufteilen
Seiten zu Kapiteln gruppieren, damit sich der Assistent auf genau den Teil des Buchs richten lässt, den Sie gerade durcharbeiten.
- 4
Lesen und indizieren lassen
Grout führt OCR auf Bildseiten aus und baut einen lokalen Embedding-Index über den Text. Das passiert auf Ihrem Rechner.
- 5
Fragen zum Kapitel stellen
Fragen Sie in eigenen Worten. Die Antwort ist im gewählten Kapitel verankert, und Sie sehen, aus welchen Seiten sie stammt.
Warum die Verankerung im eigenen Buch zählt
Ein allgemeines Modell weiß eine Menge über Photosynthese. Es weiß nicht, welche Definition Ihr Prüfungsamt erwartet, welche vier Faktoren Ihr Lehrbuch aufzählt oder welches Rechenbeispiel Ihre Lehrkraft als bekannt voraussetzt. Genau darauf sind Prüfungen aber gebaut.
Retrieval löst das. Wird das Kapitel als Kontext mitgeliefert, kommt die Antwort im Vokabular Ihres Lehrplans zurück und in der Darstellung Ihres Lehrbuchs — und genau das brauchen Sie zum Wiederholen, und genau das macht erzeugte Übungsfragen beantwortenswert.
Zwei praktische Konsequenzen
- Erzeugte Fragen werden vertrauenswürdig. Fragen aus Material, das Sie geliefert haben, lassen sich in Sekunden gegen dieses Material prüfen. Fragen aus dem Gedächtnis eines Modells nicht.
- Kapitel kosten weniger Tokens, als Sie denken. Ein Kapitel wird als komprimierter Text übergeben und nicht als ein Bild in voller Auflösung pro Seite. Ein Kapitel mit zehn Seiten ist damit günstig genug, um es auf gewöhnlicher Hardware im Kontext zu halten.
Häufige Fragen
Kann ich mit KI über mein eigenes Lehrbuch chatten?+
Ja. Mit dem AI-Memory-Modul von Grout fügen Sie ein PDF-Lehrbuch hinzu oder fotografieren die Seiten eines gedruckten, teilen es in Kapitel und stellen dann Fragen, die aus diesem Material beantwortet werden. Die Textextraktion, der Embedding-Index und das Modell laufen alle auf Ihrem eigenen Rechner.
Funktioniert das mit einem gedruckten Lehrbuch?+
Ja — genau dafür ist der OCR-Schritt da. Fotografieren Sie die Seiten, und Grout liest sie, behält zu jeder Seite ein Vorschaubild und indiziert den extrahierten Text. Eine digitale Fassung des Buchs brauchen Sie nicht.
Worin unterscheidet sich das davon, ein Kapitel in einen Chatbot zu kopieren?+
In drei Punkten. Ihr Material ist dauerhaft nach Fach, Buch und Kapitel organisiert statt pro Gespräch eingefügt; ein Vektorindex lässt Sie über alles Hinzugefügte suchen statt nur über den eingefügten Ausschnitt; und nichts davon wird hochgeladen — Index und Modell sind beide lokale Dateien auf Ihrer Festplatte.
Funktioniert ein KI-Lehrbuchassistent offline?+
Ja. Das Embedding-Modell, der Vektorindex und das Sprachmodell laufen alle lokal. Sobald Ihr Material hinzugefügt ist, funktioniert das Ganze also mit getrennter Verbindung.
Erfindet es Dinge über mein Lehrbuch?+
Eine Antwort in einem abgerufenen Kapitel zu verankern, senkt Erfindungen deutlich gegenüber einer Frage ans Gedächtnis eines Modells, beseitigt sie aber nicht. Antworten zeigen, auf welche Seiten sie sich stützen, damit Sie nachprüfen können. Bei allem, was wichtig ist, lesen Sie die genannte Seite.
Wie viel Material kann ich hinzufügen?+
Der Index ist eine lokale Datei, die praktische Grenze ist also Ihre Festplatte und kein Tarif. Ein ganzes Jahr Lehrbücher und Notizen über mehrere Fächer hinweg ist eine normale Menge.
Stellen Sie Ihren Lehrplan hinter den Assistenten
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