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यह क्या करता है

सबसे पहले, रोडमैप बनाने की प्रोसेस के दौरान, Gemini API का इस्तेमाल करके कोर्स की आउटलाइन जनरेट की जाती है. यह आउटलाइन, उपयोगकर्ताओं की खोज के आधार पर जनरेट की जाती है. आउटलाइन में मौजूद हर कॉन्टेंट आइटम के लिए, हम Google Search API का इस्तेमाल करके संसाधन (टेक्स्ट, वीडियो) खोजते हैं. साथ ही, उपयोगकर्ताओं को कॉन्टेंट के सुझाव देने के लिए, रैंकिंग के कुछ एल्गोरिदम का इस्तेमाल करते हैं.

इसके अलावा, Gemini API, लेसन के कॉन्टेंट के आधार पर अपने-आप सवाल जनरेट करने में अहम भूमिका निभाता है. लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) की गलत जानकारी की समस्या को हल करने के लिए, हम इस लेसन से जुड़ी काम की जानकारी पाने के लिए, रीट्रिवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (आरएजी) का इस्तेमाल करते हैं.

आखिर में, उपयोगकर्ता के हिसाब से कॉन्टेंट बनाने के लिए, हम हर लेसन के लिए टेस्ट के नतीजों को सेव करते हैं. साथ ही, Gemini के लिए डेटा के तौर पर उनका इस्तेमाल करते हैं, ताकि उपयोगकर्ता की लर्निंग प्रोसेस का विश्लेषण किया जा सके. इसमें उन हिस्सों की पहचान करना शामिल है जहां उपयोगकर्ता ने कॉन्टेंट को पूरी तरह से समझा नहीं है और उसे फिर से पढ़ने का सुझाव देना.