GenderAPI.io V2 में डेटा स्रोत और इन्वेंटरी

V2 में source का क्या मतलब है?

source फ़ील्ड बताता है कि अंतिम परिणाम किस रास्ते से बना: संग्रहीत डेटासेट की खोज, AI अनुमान या कोई स्रोत नहीं चुना गया। यह किसी रिकॉर्ड के मूल प्रकाशक की ओर इशारा नहीं करता, लाइसेंस का सबूत नहीं है और अनुमान के सही होने की गारंटी नहीं देता।

यह गाइड V2 रिस्पॉन्स के मौजूदा नियम और GenderAPI.io की खुद तैयार की गई डेटाबेस प्रोफ़ाइल बताती है। नीचे दिए गए अवलोकन इन्वेंटरी और संगति की जाँचें हैं; मूल स्रोतों की सत्यापित सूची और सटीकता का स्वतंत्र मूल्यांकन अभी प्रकाशित नहीं हुए हैं।

डेटाबेस प्रोफ़ाइल: 26 सितंबर 2026

कलेक्शन का मेटाडेटा 2026-09-26T15:28:18.227Z पर पढ़ा गया और बेतरतीब सैंपल 2026-09-26T15:31:54.045Z पर लिए गए। दस्तावेज़ों की दोनों संख्याएँ संबंधित कलेक्शन के MongoDB collStats मेटाडेटा से आती हैं, अलग से की गई पूरी गिनती से नहीं। सामान्य कलेक्शन में नामों के रिकॉर्ड हैं और देश-विशेष कलेक्शन में नाम और देश के संयोजन। इन दोनों संख्याओं को जोड़कर यूनिक नामों या यूनिक लोगों की कुल संख्या न निकालें।

हर कलेक्शन के लिए MongoDB ने बेतरतीब ढंग से 5,000 दस्तावेज़ चुने और नीचे दी गई कुल जाँचें डेटाबेस सर्वर पर की गईं। सार्वजनिक रिपोर्ट में कोई नाम या मूल डेटा शामिल नहीं है। ये GenderAPI.io के प्रोडक्शन डेटाबेस पर किए गए अपने अवलोकन हैं, कोई स्वतंत्र ऑडिट या स्थिर मूल्यांकन डेटासेट नहीं। ये जाँचें गिनतियों की संगति देखती हैं, अनुमान की सटीकता, यूनिक लोगों या नामों की संख्या या API के कवरेज को नहीं।

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डेटाबेस की जाँचें क्या दिखाती हैं

संख्यात्मक जाँच के लिए ज़रूरी है कि total एक पॉज़िटिव सुरक्षित पूर्णांक हो और male और female की गिनतियाँ सीमित मान हों जो शून्य और total के बीच हों। एक अलग जाँच male + female की तुलना total से करती है। सैंपल की सभी गिनतियाँ इन जाँचों में सफल रहीं; इसका मतलब यह नहीं कि कलेक्शन के सभी रिकॉर्ड संगत हैं या कोई अनुमान सही है।

सामान्य कलेक्शन के सैंपल में 124 और देश-विशेष कलेक्शन के सैंपल में 94 रिकॉर्ड में male और female की गिनती बराबर थी। ये संग्रहीत गिनतियों की बराबरी है, स्वतंत्र रूप से सत्यापित अस्पष्ट पहचान या API के अज्ञात परिणामों की दर नहीं। API का असल परिणाम इनपुट, Redis की उपलब्धता, कैंडिडेट के चुनाव और AI विकल्पों पर निर्भर करता है।

2026-09-26T15:33:13.811Z पर सामान्य कलेक्शन के country फ़ील्ड की एक अलग इन्वेंटरी में 244 अलग-अलग संग्रहीत मान मिले: इनमें से 239 दो बड़े अक्षरों वाले प्रारूप में थे और 5 दूसरे प्रारूप में। ISO के अनुरूप होना, देश के हिसाब से रिकॉर्ड का वितरण और समर्थित देशों का कवरेज मापा नहीं गया। ये संख्याएँ समर्थित देशों की संख्या नहीं हैं।

दोनों सैंपल में कोई स्रोत या लाइसेंस फ़ील्ड नहीं मिला। इससे यह साबित नहीं होता कि हर रिकॉर्ड या बाहरी सिस्टम में स्रोत की जानकारी नहीं है: किसी फ़ील्ड का होना या न होना स्रोत के लाइसेंस को साबित नहीं करता। कुछ रिकॉर्ड में संख्या के रूप में updated_at फ़ील्ड मौजूद है, लेकिन उसके मान और अर्थ की जाँच नहीं हुई है; इससे डेटा के ताज़ा होने या अपडेट के शेड्यूल का पता नहीं चलता।

V2 डेटासेट खोज Redis से करता है। 26 सितंबर 2026 को GenderAPI.io ने सिस्टम प्रबंधक के रूप में पुष्टि की कि MongoDB और Redis में एक ही डेटासेट है। यह समानता इसी पुष्टि पर आधारित है: दोनों डेटाबेस की स्वतंत्र तुलना अभी नहीं हुई है और यह जाँच अभी बाकी है। ऊपर दी गई इन्वेंटरी संग्रहीत रिकॉर्ड का वर्णन करती है; API रिस्पॉन्स का कवरेज भेजे गए इनपुट, कैंडिडेट मिलान और AI विकल्पों पर भी निर्भर करता है। सैंपल किसी तय सीड के बिना लिए गए, पढ़ते समय कोई स्थिर स्नैपशॉट नहीं था और प्रोसेसिंग में कोई स्वतंत्र संदर्भ लेबल नहीं थे; इनसे अनुमान की सटीकता, कैलिब्रेशन या जवाब का कवरेज नहीं मापा जा सकता।

• सटीकता और कवरेज कैसे मापें →

रिस्पॉन्स में साक्ष्य को ट्रैक करें

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इनपुट मिलान परिणाम पर कैसे असर डालता है

डेटासेट खोज टेक्स्ट को नॉर्मलाइज़ करती है और उससे कैंडिडेट निकालती है। ईमेल पतों के लिए कैंडिडेट @ से पहले वाले हिस्से से आते हैं; यूज़रनेम की शुरुआत में वैकल्पिक @ हटा दिया जाता है। ईमेल पतों और यूज़रनेम की सामान्य खोज सीमित सबस्ट्रिंग भी जाँच सकती है। कई कैंडिडेट रिकॉर्ड होने पर सबसे ज़्यादा संग्रहीत कुल गिनती वाला रिकॉर्ड चुना जाता है। वह चाहे गए नाम से अलग हिस्सा भी हो सकता है।

देश का संदर्भ देने पर खोज हर कैंडिडेट के लिए देश-विशेष रिकॉर्ड जाँचती है और वह न हो तो ग्लोबल रिकॉर्ड। अंतिम परिणाम चुना गया मिलान दिखाता है। अस्पष्ट देश-विशेष रिकॉर्ड अपने-आप उस कैंडिडेट के ग्लोबल रिकॉर्ड से नहीं बदला जाता।

सामान्य AI प्रॉम्प्ट पहचाने जा सकने वाले पहले नाम खोजता है। forceToGenderize निजी निकनेम या छद्मनाम के ज़रिए संबंध बनाने की भी अनुमति देता है: इस मोड में non-null लिंग के साथ name: null एक मान्य परिणाम है। यह अनुमान का अलग काम है और इसका आकलन अलग से होना चाहिए।

• नाम से खोज →
• ईमेल पते से खोज →
• यूज़रनेम से खोज →
• AI विकल्प →

डेटासेट खोज और AI प्रोसेसिंग

AI इस्तेमाल होने पर V2 भेजा गया type, value और देश का संदर्भ कॉन्फ़िगर की गई AI अनुमान सेवा को भेजता है। ईमेल पतों के लिए प्रॉम्प्ट मॉडल से डोमेन और प्लस के बाद वाले हिस्से को अनदेखा करने को कहता है; इसकी गारंटी नहीं है कि AI प्रोसेसिंग से पहले ये अक्षर मान से हटा दिए गए हैं। अगर आपके वर्कफ़्लो को सिर्फ़ डेटासेट वाला अनुमान चाहिए, तो forceToGenderize के बिना ai_mode: off इस्तेमाल करें।

AI रिस्पॉन्स का सत्यापन JSON फ़ील्ड, उनके प्रकार और फ़ील्ड के बीच की संगति जाँचता है। इससे यह साबित नहीं होता कि लौटाया गया नाम, लिंग संबंध या देश संबंध सही है। सार्वजनिक परिणाम में मॉडल की पहचान या संस्करण शामिल नहीं होता, न ही अनुमान के पक्ष में कोई स्रोत।

• AI विकल्प और पैरामीटर की संगतता →
• प्राइवेसी पॉलिसी →

स्रोतों का दस्तावेज़ीकरण जो अभी प्रकाशित नहीं हुआ है

यहाँ स्रोतों की कोई सत्यापित सूची प्रकाशित नहीं है। सिर्फ़ रिस्पॉन्स के नियमों और लागू किए गए व्यवहार से डेटा की उत्पत्ति, स्रोत के इस्तेमाल के अधिकार, प्रतिनिधित्व या लेबल की गुणवत्ता का सत्यापन नहीं हो सकता। किसी खास स्रोत के बारे में दावा करने से पहले नीचे दी गई जानकारी दर्ज और सत्यापित करनी होगी।

दस्तावेज़ों की यह समीक्षा यह तय नहीं करती कि मूल स्रोत लाइसेंस के दायरे में हैं या पूरे हैं। यह सार्वजनिक रूप से उपलब्ध साक्ष्य की सीमाएँ बताती है। अगर आपके उपयोग के मामले में किसी खास स्रोत का आकलन ज़रूरी है, तो GenderAPI.io से संपर्क करें।

डेटा सुरक्षा, प्रोसेसिंग और ज़िम्मेदार इस्तेमाल

स्रोत की उत्पत्ति, निजी डेटा की प्रोसेसिंग और कानूनी शर्तें अलग-अलग सवाल हैं। प्रोसेसिंग में भूमिकाएँ, डेटा रखने की अवधि, सेवा प्रदाता और अनुबंध की शर्तें मौजूदा प्रकाशित नीतियों के अनुसार हैं। यह तकनीकी गाइड डेटा रखने की कोई नई प्रतिबद्धता नहीं जोड़ती और कानूनों के पालन का सबूत नहीं है।

सिर्फ़ वही डेटा भेजें जिसकी आपके वर्कफ़्लो को ज़रूरत है। कॉन्फिडेंस का प्रकार और अज्ञात परिणाम सुरक्षित रखें और अनुमान को व्यक्ति की खुद बताई गई पहचान के रूप में पेश न करें। किसी व्यक्ति के बारे में महत्वपूर्ण फ़ैसलों का आधार अनुमानित लिंग को न बनाएँ।

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सटीकता का साक्ष्य और बदलावों का इतिहास

स्रोत लेबल अनुमान का रास्ता बताता है, अनुमान की मापी गई गुणवत्ता नहीं। सटीकता वाली गाइड बताती है कि रिस्पॉन्स के मानों, जवाब के कवरेज और त्रुटियों को कैसे अलग रखें और दोहराए जा सकने वाले मूल्यांकन के लिए कौन-सी जानकारी ज़रूरी है।

• सटीकता और कॉन्फिडेंस →