ללמוד ממאות מסמכים, בעברית

הרקע

יש תחומים שבאים עם הר של חומר חובה. נבחן טיפוסי יושב מול קודים של 400 עמודים, עשרות מאמרים אקדמיים, ומאות עמודים של ספרות מקצועית, כשבצד השני מחכה לו מבחן מובנה. רוב זמן ההכנה הולך על לחפש את החומר, לא על ללמוד אותו.

המטרה הייתה כלי לימוד שהופך את החומר לשימושי במקום למעיק. מעלים את מסמכי המקור. משוחחים עליהם עם AI שבאמת קורא מהמסמכים במקום להמציא. מתאמנים מול השאלות שוועדת בחינה הייתה שואלת.

מה בנינו

את החלק שקורא את המסמכים של המשתמש ואת הספריות הציבוריות הרלוונטיות, שולף את הקטעים המשמעותיים לכל שאלה, ומזין אותם ל-AI לפני שהוא עונה. כל תשובה מגיעה עם ציטוטים חזרה למקור.

מסמכי המקור נעים בין 50 ל-400 עמודים, ונבחן טיפוסי עובד על חמישה עד עשרה מהם במקביל.

הכל רץ בעברית, מההתחלה. קבצי PDF בעברית, טקסט RTL, ציטוטים שמערבבים עברית ואנגלית ועדיין קריאים.

נכנסנו כשותף הנדסי, לא כספק. זה אומר לקבוע היקף, לחתוך פיצ’רים שלא מצדיקים את הזמן, ולשמור על העומק של כל תשובה לפני רוחב רשימת הפיצ’רים.

איך זה נראה ביומיום

נבחן פותח את הפלטפורמה, מעלה את המסמכים שמולו, ומתחיל לשאול. התשובות מצוטטות לעמודים ולפסקאות ספציפיים במקור. מבחני תרגול מעלים את התחומים שעוד לא כוסו מספיק, והסבב הבא מתאים את עצמו בהתאם.

מה למדנו

איכות השליפה היא המוצר. UX יפה סביב מודל שממציא ציטוטים זה עדיין כלי שאי אפשר לסמוך עליו. המאמץ שהשקענו בשליפה מדויקת של קטעים — אילו חלקים, באיזה סדר, באיזה גודל — הוא מה שגורם לנבחן לסמוך על התשובות באמת. כל מה שבא אחרי רוכב על זה.