RateMyProf

قيم مساعد أستاذ الذكاء الاصطناعى

في هذا المشروع ، تعلمنا كيفية استخدام الجيل المتمثل في الاسترجاع (RAG) لتحسين التطبيقات التي تعمل بالطاقة الذاتي لتوفير استجابات دقيقة واعية للسياق. بنيت باستخدام next.js ، كاتب للتصحيح ، pinecone ، و Openai API .

كيف تعمل

• قاعدة بيانات Vector (Pinecone) : نقوم بتخزين وإدارة مراجعات البروفيسور كمتجهات تتيح البحث والاسترجاع الفعالين.
• Openai لفهم اللغة : Openai يعمل على استجابات اللغة الطبيعية بحيث تجعل التفاعلات تشعر بمزيد من الشبه البشري.
• بيانات وهمية : نستخدم عينة من المراجعات لمحاكاة الاستخدام في العالم الحقيقي لتوضيح كيف يمكن لـ RAC أن تؤمن اتخاذ القرارات من خلال توفير رؤى مفصلة.

مثال واجهة الدردشة

فيما يلي مثال على التفاعل بين chatbot والمستخدم

امتحان