构建 Turtle & Rabbit：使用 React、Python 和矢量搜索访问 UPSC PYQ 的更智能方法

在准备像 UPSC 这样竞争激烈的考试时，有抱负的人常常很难根据主题或关键词找到特定的往年问题 (PYQ)。传统的搜索 PDF 或书籍的方法既耗时又低效。进入 Turtle & Rabbit，这是我开发的一个使用尖端技术来解决这个问题的平台。

以下是该平台如何工作以及为其提供支持的技术堆栈的幕后花絮。

问题
有抱负的人需要一种方法来通过基本权利、现代印度或河流系统等主题快速搜索 PYQ。挑战：

PYQ 分散在多个来源。
没有集中式系统提供基于主题的过滤。
手动标记和搜索很繁琐。
Turtle & Rabbit 通过利用人工智能驱动的自动化、React、Python 和矢量搜索来解决这个问题，创建一个快速、直观的平台。

技术堆栈概述
前端：React

前端是用 React 构建的，提供响应式和交互式的用户体验。
关键字搜索和过滤器等功能确保用户可以轻松浏览数千个问题。
SEO 友好的做法（例如适当的元标记和动态渲染）可确保更好的可发现性。
后端：Python

后端使用轻量级Python框架Flask来处理请求并集成AI服务。
Python 的多功能性使其非常适合使用 NLP 模型和基于向量的搜索。
人工智能驱动的问题标签

ChatGPT：采用 OpenAI 的 GPT 模型来根据关键字和主题自动标记问题。
通过批量处理问题，GPT 分配宏观和微观级别的标签，例如政体、第 15 条或 1857 年起义。虽然并不完美，但它显着减少了手动工作量。
向量搜索相关性

矢量搜索：为了提高搜索精度，使用 OpenAI 的嵌入将问题嵌入到向量中。
Pinecone（或类似的矢量数据库）可确保快速准确地检索问题，即使对于松散相关的关键字也是如此。
这允许用户从语义上搜索主题，例如通过简单地输入“宪法中的权利”来检索有关基本权利的问题。
托管和部署

该平台托管在 Vercel 上（用于前端）和 AWS（用于后端 API）。
CI/CD 管道简化了更新，确保无缝的用户体验。
它是如何运作的
数据收集：

PYQ 是从公共存储库和可靠来源收集的。
问题经过预处理以删除重复项和不相关的数据。
使用 ChatGPT 标记：

GPT 模型分析每个问题并建议适当的标签。
然后对标签进行验证并将其存储在数据库中，以便高效检索。
搜索实现：

用户输入关键字（例如河流系统），系统使用矢量搜索将查询与标记的数据库进行匹配。
结果立即显示并带有相关标签，以鼓励进一步探索。
用户体验：

基于 React 的前端提供实时搜索和干净的界面，针对桌面和移动设备进行了优化。
挑战和学习
自动标记：虽然 ChatGPT 表现良好，但模糊或多主题问题等边缘情况需要手动干预。
优化搜索：微调向量嵌入和查询参数对于提高准确性和相关性至关重要。
可扩展性：确保平台能够处理大型数据集和数千个查询而不出现性能问题是首要任务。
为什么这很重要
Turtle & Rabbit 不仅仅是一个搜索工具，它还是人工智能和矢量搜索等现代技术如何应用​​于现实世界问题的一个例子。通过简化 PYQ 的访问，该平台节省了有志者的时间，增强了他们的准备策略，并使学习更加高效。

未来计划
增强的人工智能模型：实施微调模型以提高标记和语义搜索的准确性。
用户贡献：允许用户建议标签或提交新问题以协作扩展数据库。
移动应用程序：基于 React Native 的应用程序正在开发中，以便更轻松地访问。
结论
借助 React、Python 和矢量搜索，Turtle & Rabbit 正在改变 UPSC 准备的游戏规则。通过将人工智能与直观设计相结合，它提供了一种智能、快速且有效的方式来访问按主题进行的 PYQ。

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