Xplain AI

यह क्या करता है

Xplain AI की मदद से, दस्तावेज़ों, मीडिया फ़ाइलों, और वेबसाइटों के साथ रीयल-टाइम में बातचीत की जा सकती है. जब उपयोगकर्ता दस्तावेज़ अपलोड करते हैं, तो एक्सट्रैक्शन पाइपलाइन, टेक्स्ट को एम्बेडिंग-001 मॉडल का इस्तेमाल करके वेक्टर में बदल देती है. बड़े दस्तावेज़ों के लिए Firebase के बैचिंग की सुविधा का इस्तेमाल करके, इन वेक्टर के साथ-साथ टेक्स्ट बैच और फ़ाइल यूआरएल को बेहतर तरीके से स्टोर किया जाता है. वेक्टराइज़ेशन के बाद, उपयोगकर्ताओं को अपने दस्तावेज़ से इंटरैक्ट करने के लिए, चैट पेज पर भेजा जाता है. उपयोगकर्ता के मैसेज को Firestore में कोसाइन मिलते-जुलते शब्दों की खोज की मदद से एम्बेड और मैच किया जाता है. इससे, Gemini के जनरेट किए गए जवाबों के लिए, सबसे मिलता-जुलता टेक्स्ट मिलता है.

मीडिया फ़ाइलों के लिए, प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइन उनका विश्लेषण करती है और उन्हें टेक्स्ट में बदल देती है. इसके बाद, उन्हें एम्बेड किया जाता है. यह पाइपलाइन, ज़्यादा जानकारी वाले विश्लेषण के लिए, फ़ाइल मैनेजर API और Gemini का इस्तेमाल करती है. चैट पेज पर, "स्टडी सेशन" बटन, चैट मैसेज को सवाल और जवाब के फ़ॉर्मैट में बदल देता है. इससे, उपयोगकर्ता बेहतर तरीके से सीखने के लिए, शुरुआती चैट मैसेज को सवाल और जवाब के जोड़े में बदल सकते हैं. ऑनलाइन एडिटर की मदद से, चैट मैसेज में बदलाव किया जा सकता है और उन्हें डाउनलोड किया जा सकता है. इससे रिसर्चर को फ़ायदा मिलता है.

Xplain AI में Gemini का इंटिग्रेशन अहम है. इससे, एम्बेड करने, मिलती-जुलती चीज़ों को खोजने, मीडिया फ़ाइल का विश्लेषण करने, और सवाल-जवाब जनरेट करने की सुविधा मिलती है. इससे, तुरंत और सटीक जवाब मिलते हैं. इस इंटिग्रेशन की मदद से, उपयोगकर्ता अपने दस्तावेज़ों से रीयल-टाइम में सबसे काम की जानकारी ऐक्सेस कर सकते हैं. इससे उन्हें रिसर्च और सीखने का बेहतर अनुभव मिलता है.