Xplain AI

Qué hace

Xplain AI permite conversaciones en tiempo real con documentos, archivos multimedia y sitios web. Cuando los usuarios suben documentos, una canalización de extracción convierte el texto en representaciones vectoriales con el modelo embedding-001. Estos vectores, junto con los lotes de texto y las URLs de los archivos, se almacenan de manera eficiente, lo que aprovecha el procesamiento por lotes de Firebase para documentos grandes. Después de la vectorización, se dirige a los usuarios a una página de chat para que interactúen con su documento. Los mensajes de los usuarios se incorporan y se hacen coincidir mediante una búsqueda de similitud de coseno en Firestore, que recupera el texto más similar para las respuestas que genera Gemini.

En el caso de los archivos multimedia, una canalización de procesamiento previo los analiza y los convierte en texto, que luego se incorpora. Esta canalización usa la API del administrador de archivos y Gemini para realizar un análisis detallado. En la página de chat, un botón "Sesión de estudio" transforma los mensajes de chat en formato de preguntas y respuestas, lo que permite a los usuarios convertir los mensajes de chat iniciales en pares de preguntas y respuestas para mejorar el aprendizaje. Un editor en línea facilita la edición y descarga de mensajes de chat, lo que es beneficioso para los investigadores.

La integración de Gemini es fundamental para Xplain AI, ya que permite la incorporación, las búsquedas de similitudes, el análisis de archivos multimedia y la generación de preguntas y respuestas, lo que garantiza respuestas instantáneas y precisas. Esta integración garantiza que los usuarios accedan a la información más relevante de sus documentos en tiempo real, lo que mejora sus experiencias de investigación y aprendizaje.