इस प्रोजेक्ट के बारे में

LearnMate AI एक AI अध्ययन साथी है जो अध्ययन सामग्री को Spaces और Projects में व्यवस्थित करता है, अपलोड किए गए PDF को प्रोसेस करता है, और एक ट्यूटर प्रदान करता है जो केवल अपलोड की गई सामग्री से पृष्ठ उद्धरण के साथ प्रश्नों के उत्तर देता है। जब सामग्री किसी प्रश्न को कवर नहीं करती है, तो सिस्टम स्पष्ट रूप से "पर्याप्त सबूत नहीं" प्रतिक्रिया देता है। एक क्विज कमजोर अवधारणाओं को लक्षित करता है, फ्री-टेक्स्ट उत्तरों को फीडबैक के साथ ग्रेड करता है, और प्रति-अवधारणा मास्टरी स्कोर को अपडेट करता है। बैकग्राउंड जॉब्स उपयोगकर्ता की अपनी सामग्री पर आधारित सिफारिशें उत्पन्न करते हैं, और एक ग्रोथ डैशबोर्ड रुझान दिखाता है। आर्किटेक्चर एक React/Vite फ्रंटएंड को Node.js/Express API और BullMQ बैकग्राउंड वर्कर्स के साथ जोड़ता है। PDF को प्रति पृष्ठ प्रोसेस किया जाता है: टेक्स्ट निष्कर्षण, चंकिंग, BAAI/bge-small-en-v1.5 के माध्यम से pgvector में एम्बेडिंग, और अवधारणा निष्कर्षण। ट्यूटर प्रतिक्रियाएं प्रोजेक्ट के चंक्स पर समानता खोज और स्कीमा-मान्य JSON का उपयोग करती हैं ताकि सबूत की पर्याप्तता सुनिश्चित हो सके। क्विज प्रश्न चयन अवधारणाओं को मास्टरी गैप, कम अभ्यास, हालिया और गलतियों के आधार पर स्कोर करता है। मास्टरी नए सबूतों के 60/40 भारांक के साथ एक केवल-जोड़ें इतिहास का उपयोग करता है। स्टैक में PostgreSQL (Neon) और pgvector के साथ Prisma, जॉब कतारों के लिए Redis (Upstash), LLM कॉल के लिए Groq, होस्टेड एम्बेडिंग के लिए Hugging Face, PDF स्टोरेज के लिए Cloudinary, और HTTP-only कुकीज़ के साथ JWT प्रमाणीकरण शामिल है। स्थानीय सेटअप के लिए Node.js 20+, pgvector-सक्षम Postgres डेटाबेस, Redis, और Groq, Hugging Face, और Cloudinary के लिए API कुंजियां आवश्यक हैं। प्रोजेक्ट में वास्तविक बुनियादी ढांचे के खिलाफ एकीकरण परीक्षण शामिल हैं जो क्रॉस-यूज़र आइसोलेशन, एडमिन एक्सेस, मास्टरी गणित, अनुकूली चयन, ट्यूटर ग्राउंडेडनेस, और सामग्री प्रसंस्करण आइडेम्पोटेंसी को कवर करते हैं। डिप्लॉयमेंट Vercel (फ्रंटएंड) और Render (संयुक्त API और वर्कर प्रक्रिया) के लिए दस्तावेज़ीकृत है।