建構 Turtle & Rabbit：使用 React、Python 和向量搜尋存取 UPSC PYQ 的更聰明方法

在準備像 UPSC 這樣競爭激烈的考試時，有抱負的人常常很難根據主題或關鍵字找到特定的往年問題 (PYQ)。傳統的搜尋 PDF 或書籍的方法既耗時又低效。進入 Turtle & Rabbit，這是我開發的一個使用尖端技術來解決這個問題的平台。

以下是該平台如何運作以及為其提供支援的技術堆疊的幕後花絮。

問題
有抱負的人需要一種方法來透過基本權利、現代印度或河流系統等主題快速搜尋 PYQ。挑戰：

PYQ 分散在多個來源。
沒有集中式系統提供基於主題的過濾。
手動標記和搜尋很繁瑣。
Turtle & Rabbit 透過利用人工智慧驅動的自動化、React、Python 和向量搜尋來解決這個問題，創建一個快速、直覺的平台。

技術堆疊概述
前端：React

前端是用 React 建構的，提供響應式和互動式的使用者體驗。
關鍵字搜尋和過濾器等功能可確保用戶可以輕鬆瀏覽數千個問題。
SEO 友善的做法（例如適當的元標記和動態渲染）可確保更好的可發現性。
後端：Python

後端使用輕量級Python框架Flask來處理請求並整合AI服務。
Python 的多功能性使其非常適合使用 NLP 模型和基於向量的搜尋。
人工智慧驅動的問題標籤

ChatGPT：採用 OpenAI 的 GPT 模型來根據關鍵字和主題自動標記問題。
透過批次處理問題，GPT 分配宏觀和微觀層級的標籤，例如政體、第 15 條或 1857 年起義。雖然並不完美，但它顯著減少了手動工作量。
向量搜尋相關性

向量搜尋：為了提高搜尋精度，使用 OpenAI 的嵌入將問題嵌入向量中。
Pinecone（或類似的向量資料庫）可確保快速且準確地檢索問題，即使對於鬆散相關的關鍵字也是如此。
這允許使用者從語義上搜尋主題，例如透過簡單地輸入「憲法中的權利」來檢索有關基本權利的問題。
託管與部署

此平台託管在 Vercel 上（用於前端）和 AWS（用於後端 API）。
CI/CD 管道簡化了更新，確保無縫的使用者體驗。
它是如何運作的
資料收集：

PYQ 是從公共儲存庫和可靠來源收集的。
問題經過預處理以刪除重複項和不相關的資料。
使用 ChatGPT 標記：

GPT 模型分析每個問題並建議適當的標籤。
然後對標籤進行驗證並將其儲存在資料庫中，以便高效檢索。
搜尋實作：

使用者輸入關鍵字（例如河流系統），系統使用向量搜尋將查詢與標記的資料庫進行配對。
結果立即顯示並帶有相關標籤，以鼓勵進一步探索。
使用者體驗：

基於 React 的前端提供即時搜尋和乾淨的介面，針對桌面和行動裝置進行了最佳化。
挑戰與學習
自動標記：雖然 ChatGPT 表現良好，但模糊或多主題問題等邊緣情況需要手動介入。
優化搜尋：微調向量嵌入和查詢參數對於提高準確性和相關性至關重要。
可擴展性：確保平台能夠處理大型資料集和數千個查詢而不出現效能問題是首要任務。
為什麼這很重要
Turtle & Rabbit 不僅僅是一個搜尋工具，它也是人工智慧和向量搜尋等現代技術如何應用於現實世界問題的一個例子。透過簡化 PYQ 的訪問，該平台節省了有志者的時間，增強了他們的準備策略，並使學習更有效率。

未來計畫
增強的人工智慧模型：實施微調模型以提高標記和語義搜尋的準確性。
使用者貢獻：允許使用者建議標籤或提交新問題以協作擴展資料庫。
行動應用程式：基於 React Native 的應用程式正在開發中，以便更輕鬆地存取。
結論
借助 React、Python 和向量搜索，Turtle & Rabbit 正在改變 UPSC 準備的遊戲規則。透過將人工智慧與直覺設計結合，它提供了一種智慧、快速且有效的方式來存取按主題進行的 PYQ。

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