Turtle & Rabbit 구축: React, Python 및 벡터 검색을 사용하여 UPSC PYQ에 액세스하는 더 스마트한 방법

UPSC와 같이 경쟁이 치열한 시험을 준비할 때 지원자는 종종 주제나 키워드를 기반으로 특정 이전 연도 질문(PYQ)을 찾는 데 어려움을 겪습니다. PDF나 책을 검색하는 기존 방법은 시간이 많이 걸리고 비효율적입니다. 최첨단 기술을 사용하여 이 문제를 해결하기 위해 제가 개발한 플랫폼인 Turtle & Rabbit을 만나보세요.

이 플랫폼의 작동 방식과 이를 뒷받침하는 기술 스택에 대한 비하인드 스토리를 살펴보세요.

문제
지원자는 기본권, 현대 인도 또는 하천 시스템과 같은 주제별로 PYQ를 빠르게 검색할 수 있는 방법이 필요합니다. 과제:

PYQ는 여러 소스에 분산되어 있습니다.
주제 기반 필터링을 제공하는 중앙 집중식 시스템은 없습니다.
수동으로 태그를 지정하고 검색하는 것은 지루한 작업입니다.
Turtle & Rabbit은 AI 기반 자동화, React, Python 및 벡터 검색을 활용하여 빠르고 직관적인 플랫폼을 만들어 이 문제를 해결합니다.

기술 스택 개요
프론트엔드: 리액트

프런트엔드는 React로 구축되어 반응성이 뛰어나고 대화형 사용자 경험을 제공합니다.
키워드 검색 및 필터와 같은 기능을 통해 사용자는 수천 개의 질문을 쉽게 탐색할 수 있습니다.
적절한 메타 태그 및 동적 렌더링과 같은 SEO 친화적인 관행은 더 나은 검색 가능성을 보장합니다.
백엔드: Python

백엔드는 경량 Python 프레임워크인 Flask를 사용하여 요청을 처리하고 AI 서비스를 통합합니다.
Python은 다재다능하여 NLP 모델 및 벡터 기반 검색 작업에 이상적입니다.
AI 기반 질문 태깅

ChatGPT: OpenAI의 GPT 모델을 사용하여 키워드 및 주제를 기반으로 질문 태그 지정을 자동화했습니다.
GPT는 질문을 일괄 처리하여 정치, 제15조, 1857년 반란과 같은 거시적 및 미시적 수준의 태그를 할당합니다. 완벽하지는 않지만 수동 작업이 크게 줄어듭니다.
관련성에 대한 벡터 검색

벡터 검색: 검색 정확도를 높이기 위해 OpenAI의 임베딩을 사용하여 질문을 벡터에 임베드합니다.
Pinecone(또는 유사한 벡터 데이터베이스)은 관련성이 낮은 키워드에 대해서도 빠르고 정확한 질문 검색을 보장합니다.
이를 통해 사용자는 간단히 "헌법상의 권리"를 입력하여 기본권에 대한 질문을 검색하는 등 의미론적으로 주제를 검색할 수 있습니다.
호스팅 및 배포

이 플랫폼은 프런트엔드용 Vercel과 백엔드 API용 AWS에서 호스팅됩니다.
CI/CD 파이프라인은 업데이트를 간소화하여 원활한 사용자 경험을 보장합니다.
작동 원리
데이터 수집:

PYQ는 공개 저장소와 신뢰할 수 있는 소스에서 수집됩니다.
질문은 중복되거나 관련 없는 데이터를 제거하기 위해 전처리됩니다.
ChatGPT로 태그 지정:

GPT 모델은 각 질문을 분석하고 적절한 태그를 제안합니다.
그런 다음 효율적인 검색을 위해 태그를 검증하고 데이터베이스에 저장합니다.
검색 구현:

사용자가 키워드(예: 하천 시스템)를 입력하면 시스템이 벡터 검색을 사용하여 태그가 지정된 데이터베이스와 쿼리를 일치시킵니다.
추가 탐색을 장려하기 위해 관련 태그와 함께 결과가 즉시 표시됩니다.
사용자 경험:

React 기반 프런트엔드는 데스크톱과 모바일 모두에 최적화된 실시간 검색과 깔끔한 ​​인터페이스를 제공합니다.
도전과 배움
태깅 자동화: ChatGPT는 좋은 성능을 보였지만 모호하거나 다양한 주제의 질문과 같은 극단적인 경우에는 수동 개입이 필요했습니다.
검색 최적화: 정확성과 관련성을 향상하려면 벡터 임베딩과 쿼리 매개변수를 미세 조정하는 것이 필수적이었습니다.
확장성: 플랫폼이 성능 문제 없이 대규모 데이터 세트와 수천 개의 쿼리를 처리할 수 있는지 확인하는 것이 최우선 과제였습니다.
이것이 중요한 이유
Turtle & Rabbit은 단순한 검색 도구 그 이상입니다. 이는 AI 및 벡터 검색과 같은 현대 기술이 실제 문제에 어떻게 적용될 수 있는지 보여주는 예입니다. PYQ에 대한 액세스를 단순화함으로써 플랫폼은 지망자의 시간을 절약하고 준비 전략을 향상시키며 학습을 더욱 효율적으로 만듭니다.

향후 계획
향상된 AI 모델: 더 나은 태그 지정 및 의미 검색 정확성을 위해 미세 조정된 모델을 구현합니다.
사용자 기여: 사용자가 태그를 제안하거나 새로운 질문을 제출하여 공동으로 데이터베이스를 확장할 수 있습니다.
모바일 앱: 더욱 쉽게 액세스할 수 있도록 React Native 기반 앱이 준비 중입니다.
결론
React, Python 및 벡터 검색을 통해 Turtle & Rabbit은 UPSC 준비의 판도를 바꾸고 있습니다. AI와 직관적인 디자인을 결합하여 주제별 PYQ에 액세스할 수 있는 스마트하고 빠르며 효과적인 방법을 제공합니다.

사용해보고 피드백을 알려주세요! 귀하의 통찰력은 플랫폼을 더욱 향상시키는 데 도움이 됩니다. ?

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