Construire Turtle & Rabbit : un moyen plus intelligent d'accéder aux PYQ UPSC à l'aide de React, Python et Vector Search

Lors de la préparation d'examens très compétitifs comme UPSC, les candidats ont souvent du mal à trouver des questions spécifiques des années précédentes (PYQ) basées sur des sujets ou des mots-clés. La méthode traditionnelle de recherche dans des PDF ou des livres prend du temps et est inefficace. Entrez Turtle & Rabbit, une plateforme que j'ai développée pour résoudre ce problème en utilisant une technologie de pointe.

Voici un aperçu des coulisses du fonctionnement de cette plateforme et de la pile technologique qui l'alimente.

Le problème
Les aspirants ont besoin d'un moyen de rechercher rapidement des PYQ par sujets tels que les droits fondamentaux, l'Inde moderne ou les systèmes fluviaux. Les défis :

Les PYQ sont dispersés sur plusieurs sources.
Aucun système centralisé ne propose un filtrage thématique.
Le marquage et la recherche manuels sont fastidieux.
Turtle & Rabbit s'attaque à ce problème en tirant parti de l'automatisation basée sur l'IA, de React, Python et de la recherche vectorielle pour créer une plateforme rapide et intuitive.

Aperçu de la pile technologique
Frontend : Réagissez

Le frontend est construit avec React, offrant une expérience utilisateur réactive et interactive.
Des fonctionnalités telles que la recherche par mots clés et les filtres garantissent que les utilisateurs peuvent parcourir des milliers de questions sans effort.
Des pratiques favorables au référencement, telles que des balises méta appropriées et un rendu dynamique, garantissent une meilleure visibilité.
Backend : Python

Le backend utilise Flask, un framework Python léger, pour gérer les requêtes et intégrer les services d'IA.
La polyvalence de Python le rendait idéal pour travailler avec des modèles PNL et la recherche vectorielle.
Étiquetage de questions alimenté par l'IA

ChatGPT : le modèle GPT d'OpenAI a été utilisé pour automatiser le marquage des questions en fonction de mots-clés et de sujets.
En traitant les questions par lots, GPT attribue des balises de niveau macro et micro comme le régime politique, l'article 15 ou la révolte de 1857. Bien qu'il ne soit pas parfait, il a considérablement réduit l'effort manuel.
Recherche de vecteurs par pertinence

Recherche de vecteurs : pour améliorer la précision de la recherche, les questions sont intégrées dans des vecteurs à l'aide des intégrations d'OpenAI.
Pinecone (ou des bases de données vectorielles similaires) garantit une récupération rapide et précise des questions, même pour des mots-clés vaguement liés.
Cela permet aux utilisateurs de rechercher des sujets de manière sémantique, par exemple en récupérant des questions sur les droits fondamentaux en tapant simplement « droits dans la constitution ».
Hébergement et déploiement

La plateforme est hébergée sur Vercel pour le frontend et AWS pour les API backend.
Les pipelines CI/CD rationalisent les mises à jour, garantissant des expériences utilisateur transparentes.
Comment ça marche
Collecte de données :

Les PYQ sont collectés à partir de référentiels publics et de sources fiables.
Les questions sont prétraitées pour supprimer les doublons et les données non pertinentes.
Marquage avec ChatGPT :

Le modèle GPT analyse chaque question et suggère les balises appropriées.
Les balises sont ensuite validées et stockées dans une base de données pour une récupération efficace.
Implémentation de la recherche :

Les utilisateurs saisissent un mot-clé (par exemple, systèmes fluviaux) et le système compare la requête à la base de données balisée à l'aide de la recherche vectorielle.
Les résultats sont affichés instantanément avec des balises associées pour encourager une exploration plus approfondie.
Expérience utilisateur :

L'interface basée sur React offre une recherche en temps réel et une interface claire, optimisée pour les ordinateurs de bureau et les mobiles.
Défis et apprentissages
Automatisation du balisage : même si ChatGPT fonctionnait bien, les cas extrêmes tels que les questions ambiguës ou multi-sujets nécessitaient une intervention manuelle.
Optimisation de la recherche : il était essentiel d'affiner les intégrations vectorielles et les paramètres de requête pour améliorer la précision et la pertinence.
Évolutivité : garantir que la plate-forme puisse gérer de grands ensembles de données et des milliers de requêtes sans problèmes de performances était une priorité absolue.
Pourquoi c'est important
Turtle & Rabbit est plus qu'un simple outil de recherche : c'est un exemple de la façon dont les technologies modernes comme l'IA et la recherche vectorielle peuvent être appliquées à des problèmes du monde réel. En simplifiant l'accès aux PYQ, la plateforme fait gagner du temps aux aspirants, améliore leur stratégie de préparation et rend l'apprentissage plus efficace.

Projets futurs
Modèles d'IA améliorés : implémentez des modèles affinés pour un meilleur marquage et une meilleure précision de la recherche sémantique.
Contributions des utilisateurs : permettez aux utilisateurs de suggérer des balises ou de soumettre de nouvelles questions pour développer la base de données de manière collaborative.
Application mobile : une application basée sur React Native est en préparation pour un accès encore plus facile.
Conclusion
Avec React, Python et la recherche vectorielle, Turtle & Rabbit change la donne pour la préparation UPSC. En associant l'IA à une conception intuitive, il offre un moyen intelligent, rapide et efficace d'accéder aux PYQ par sujet.

Essayez-le et faites-moi part de vos commentaires ! Vos idées contribueront à rendre la plateforme encore meilleure. ?

Voulez-vous en savoir plus sur la technologie derrière Turtle & Rabbit ? Discutons-en dans les commentaires ! ?

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