Turtle & Rabbit の構築: React、Python、Vector Search を使用して UPSC PYQ にアクセスするよりスマートな方法

UPSC のような競争の激しい試験の準備をする場合、受験者はトピックやキーワードに基づいて特定の過去の質問 (PYQ) を見つけるのに苦労することがよくあります。 PDF や書籍を検索する従来の方法は時間がかかり、非効率的です。最先端のテクノロジーを使用してこの問題を解決するために私が開発したプラットフォーム、Turtle & Rabbit をご紹介します。

ここでは、このプラットフォームがどのように機能するのか、そしてそれを支える技術スタックについて舞台裏を見てみましょう。

問題
志願者は、基本的権利、現代インド、河川システムなどのトピック別に PYQ をすばやく検索する方法を必要としています。課題:

PYQ は複数のソースに分散しています。
トピックベースのフィルタリングを提供する集中型システムはありません。
手動でのタグ付けと検索は面倒です。
Turtle & Rabbit は、AI 主導の自動化、React、Python、ベクトル検索を活用して、高速で直感的なプラットフォームを作成することでこの問題に取り組んでいます。

技術スタックの概要
フロントエンド: React

フロントエンドは React で構築されており、応答性が高くインタラクティブなユーザー エクスペリエンスを提供します。
キーワード検索やフィルターなどの機能により、ユーザーは何千もの質問を簡単にナビゲートできます。
適切なメタタグや動的レンダリングなどの SEO に配慮した実践により、見つけやすさが向上します。
バックエンド: Python

バックエンドは、軽量の Python フレームワークである Flask を使用してリクエストを処理し、AI サービスを統合します。
Python は多用途であるため、NLP モデルやベクトルベースの検索の操作に最適です。
AI を活用した質問のタグ付け

ChatGPT: OpenAI の GPT モデルは、キーワードとトピックに基づいて質問のタグ付けを自動化するために採用されました。
GPT は質問をバッチで処理することにより、国政、第 15 条、1857 年の反乱などのマクロおよびミクロレベルのタグを割り当てます。完璧ではありませんが、手作業の労力は大幅に削減されました。
関連性のベクトル検索

ベクトル検索: 検索の精度を高めるために、OpenAI の埋め込みを使用して質問がベクトルに埋め込まれます。
Pinecone (または同様のベクトル データベース) を使用すると、関連性が低いキーワードであっても、質問を迅速かつ正確に検索できます。
これにより、ユーザーは「憲法における権利」と入力するだけで基本的権利に関する質問を取得するなど、トピックを意味的に検索できるようになります。
ホスティングと展開

プラットフォームは、フロントエンドの Vercel とバックエンド API の AWS でホストされています。
CI/CD パイプラインは更新を合理化し、シームレスなユーザー エクスペリエンスを保証します。
仕組み
データ収集:

PYQ はパブリック リポジトリおよび信頼できるソースから収集されます。
質問は前処理され、重複データや無関係なデータが削除されます。
ChatGPT でのタグ付け:

GPT モデルは各質問を分析し、適切なタグを提案します。
その後、タグは検証され、効率的に取得できるようデータベースに保存されます。
検索の実装:

ユーザーがキーワード (例: 河川システム) を入力すると、システムはベクトル検索を使用してタグ付けされたデータベースとクエリを照合します。
結果は関連タグとともに即座に表示され、さらなる調査を促進します。
ユーザーエクスペリエンス:

React ベースのフロントエンドは、デスクトップとモバイルの両方に最適化されたリアルタイム検索とクリーンなインターフェイスを提供します。
挑戦と学び
タグ付けの自動化: ChatGPT は良好なパフォーマンスを示しましたが、曖昧な質問や複数のトピックに関する質問などの特殊なケースでは手動介入が必要でした。
検索の最適化: 精度と関連性を向上させるには、ベクトルの埋め込みとクエリ パラメーターを微調整することが不可欠でした。
スケーラビリティ: プラットフォームがパフォーマンスの問題なく大規模なデータセットと数千のクエリを処理できることを確認することが最優先事項でした。
なぜこれが重要なのか
Turtle & Rabbit は単なる検索ツールではなく、AI やベクトル検索などの最新テクノロジーを現実世界の問題にどのように適用できるかを示す一例です。このプラットフォームは PYQ へのアクセスを簡素化することで、志望者の時間を節約し、準備戦略を強化し、学習をより効率的にします。

今後の予定
強化された AI モデル: タグ付けとセマンティック検索の精度を向上させるために、微調整されたモデルを実装します。
ユーザーの投稿: ユーザーがタグを提案したり、新しい質問を送信したりして、協力してデータベースを拡張できるようにします。
モバイル アプリ: より簡単にアクセスできるように、React Native ベースのアプリが開発中です。
結論
React、Python、ベクトル検索を使用して、Turtle & Rabbit は UPSC 準備の状況を変えています。 AI と直感的なデザインを融合することで、トピックごとの PYQ にアクセスするためのスマート、高速、効果的な方法を提供します。

試してみて、フィードバックをお聞かせください。あなたの洞察は、プラットフォームをさらに改善するのに役立ちます。 ?

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