Fetebird

यह क्या करता है

Fetebird, Gemini API(gemini-1.5-flash-001) और रीट्रिवल ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) आर्किटेक्चर का इस्तेमाल करके, असाइनमेंट की ग्रेडिंग में क्रांतिकारी बदलाव करता है. इससे, आकलन की प्रोसेस को आसान बनाया जा सकता है. साथ ही, शिक्षकों को छात्र-छात्राओं की समझ के बारे में अहम जानकारी मिलती है. इस दौरान, यह सुविधा आसानी से इस्तेमाल की जा सकती है और इसे किसी भी तरह के सवाल के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है.
मुख्य सुविधाएं
सही जवाबों का डेटाबेस - Fetebird में, पुष्टि किए गए सही जवाबों का डेटाबेस होता है. हर जवाब को तुलना करने के लिए वेक्टर में बदला जाता है. शुरुआत में, इस डेटाबेस में सिर्फ़ शिक्षक का समाधान हो सकता है. हालांकि, जैसे-जैसे छात्र-छात्राओं के ज़्यादा सबमिशन की समीक्षा की जाती है और उन्हें मंज़ूरी दी जाती है, यह डेटाबेस डाइनैमिक तौर पर बड़ा होता जाता है.
Gemini API इंटिग्रेशन - ऐप्लिकेशन, बड़े भाषा मॉडल के साथ इंटरैक्ट करने के लिए, Gemini API (gemini-1.5-flash-001) और Langchain4j Java लाइब्रेरी का इस्तेमाल करता है. इससे Fetebird, मुश्किल आकलन कर पाता है और ज़्यादा जानकारी वाला सुझाव दे पाता है.
आरएजी आर्किटेक्चर - जब कोई प्रोफ़ेसर एआई से आकलन करने की प्रोसेस शुरू करता है, तो Fetebird आरएजी आर्किटेक्चर का इस्तेमाल करता है. यह डेटाबेस से काम के रेफ़रंस के जवाबों को वापस लाता है और उन्हें छात्र/छात्रा के सबमिट किए गए जवाबों के साथ Gemini मॉडल को दिखाता है.
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग: मॉडल के आकलन में, सावधानी से तैयार किए गए सिस्टम और उपयोगकर्ता के प्रॉम्प्ट मदद करते हैं. यह टूल, रेफ़रंस के जवाबों और छात्र-छात्राओं के काम को ध्यान में रखकर, बेहतर फ़ीडबैक देता है. इसमें छात्र-छात्राओं की खूबियों, कमियों, और सुधार के बारे में बताया जाता है.