ব্লেন্ড

এটা কি করে

আমরা একটি রেডিও অ্যাপ তৈরি করেছি যা ব্যবহারকারীর কথা শোনে, তাদের প্রয়োজনীয়তা বোঝে এবং NLP, জেমিনি এলএলএম এবং একটি গানের সুপারিশ অ্যালগরিদমের সাহায্যে তাদের জন্য একটি ব্যক্তিগতকৃত এবং উপযোগী রেডিও শোনার অভিজ্ঞতা তৈরি করে৷

আমরা ব্যবহারকারী-মুখী অ্যাপ তৈরি করতে ফ্লটার ব্যবহার করেছি, যা এক্সপ্রেস ব্যবহার করে তৈরি করা সার্ভারের সাথে যোগাযোগ করে। এই এক্সপ্রেস সার্ভারটি প্রম্পট গ্রহণ, এটিকে টোকেনাইজ করা, একটি ব্যক্তিগতকৃত মিশ্রণ তৈরি করা এবং সময়মত ব্যবহারকারীর কাছে এটি সরবরাহ করার জন্য দায়ী। এক্সপ্রেস সার্ভার ফ্লাস্ক ব্যবহার করে বিকশিত অন্য সার্ভারের সাথে যোগাযোগ করে। ফ্লাস্ক মাইক্রোসার্ভিস ডেটা স্ক্র্যাপিং, জেমিনি ব্যবহার করে লিঙ্কগুলির জন্য স্ক্রিপ্ট তৈরি এবং ইলেভেন ল্যাবস টিটিএস ব্যবহার করে স্ক্রিপ্টের মানবিককরণ পরিচালনা করে। উভয় সার্ভার একটি MongoDB ডাটাবেস ভাগ করে।

মিথুন স্ক্র্যাপ করা ডেটা এবং অন্যান্য পরামিতি ব্যবহার করে, যেমন দিনের সময় এবং মেজাজ, লিঙ্কের জন্য একটি স্ক্রিপ্ট তৈরি করতে যা RJ দ্বারা বলা উচিত। এই স্ক্রিপ্টটি তখন ইলেভেন ল্যাবস টিটিএস এপিআই-তে ভোকাল ডেটা তৈরি করতে পাঠানো হয়। ব্যবহারকারীর জন্য বিশেষভাবে তৈরি একটি চূড়ান্ত লিঙ্ক তৈরি করতে ভোকাল ডেটা প্রক্রিয়া করা হয়।