RateMyProf

ให้คะแนนผู้ช่วยศาสตราจารย์ AI ของฉัน

ในโครงการนี้เราได้เรียนรู้วิธีการใช้ Generation Retrieval-Augmented Generation (RAG) เพื่อปรับปรุงแอปพลิเคชัน AI ที่ขับเคลื่อนด้วยเพื่อให้การตอบสนองที่แม่นยำและรับรู้บริบท สร้างขึ้นโดยใช้ Next.js เสมียนสำหรับ Auth , Pinecone และ Openai API

มันทำงานอย่างไร

• ฐานข้อมูล Vector (Pinecone) : เราจัดเก็บและจัดการความคิดเห็นของศาสตราจารย์เป็นเวกเตอร์ซึ่งช่วยให้การค้นหาและการดึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
• Openai สำหรับการทำความเข้าใจภาษา : Openai ให้อำนาจการตอบสนองภาษาธรรมชาติเพื่อให้การโต้ตอบรู้สึกเหมือนมนุษย์มากขึ้น
• ข้อมูลจำลอง : เราใช้บทวิจารณ์ตัวอย่างเพื่อจำลองการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงเพื่อแสดงให้เห็นว่า RAG สามารถกระตุ้นการตัดสินใจได้อย่างไรโดยให้ข้อมูลเชิงลึกโดยละเอียด

ตัวอย่างอินเตอร์เฟสแชท

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของการโต้ตอบระหว่าง chatbot และผู้ใช้

ทดสอบ