FareedKhan-dev/rag-with-raptor
📦 ओपन सोर्स प्रोजेक्टFareedKhan-dev
RAPTOR-आधारित Retrieval-Augmented Generation (RAG) के लिए एक व्यावहारिक, चरण-दर-चरण कार्यान्वयन मार्गदर्शिका।
rag-with-raptor रिपॉजिटरी RAPTOR आर्किटेक्चर को लागू करने के लिए एक व्यापक जुपिटर नोटबुक-आधारित वॉकथ्रू प्रदान करती है। मानक RAG सिस्टम के विपरीत जो फ्लैट वेक्टर सर्च पर निर्भर करते हैं, RAPTOR टेक्स्ट चंक्स की रिकर्सिव क्लस्टरिंग के माध्यम से डेटा को एक ट्री संरचना में व्यवस्थित करता है। यह सिस्टम को विशिष्ट विवरणों के साथ-साथ वैश्विक संदर्भ को पकड़ने की अनुमति देता है। यह कार्यान्वयन दस्तावेज़ों को पदानुक्रमित प्रारूप में संसाधित करने के लिए OpenAI के एम्बेडिंग और भाषा मॉडल के साथ Hugging Face इकोसिस्टम टूल्स का लाभ उठाता है। मुख्य विशेषताओं में स्वचालित क्लस्टरिंग, ट्री निर्माण और एक रिट्रीवल तंत्र शामिल है जो पदानुक्रम के विभिन्न स्तरों पर क्वेरी करता है। यह दृष्टिकोण उन लंबे दस्तावेज़ों के लिए विशेष रूप से प्रभावी है जहाँ पारंपरिक रिट्रीवल अक्सर अलग-अलग अनुभागों में जानकारी को संश्लेषित करने में विफल रहता है। यह रिपॉजिटरी उन डेवलपर्स के लिए एक शैक्षिक संसाधन के रूप में कार्य करती है जो अपने AI अनुप्रयोगों में उन्नत रिट्रीवल रणनीतियों को एकीकृत करना चाहते हैं।
💡मुख्य बातें
- ├─रिकर्सिव क्लस्टरिंग आर्किटेक्चर
- ├─पदानुक्रमित दस्तावेज़ रिट्रीवल
- └─जुपिटर नोटबुक कार्यान्वयन
🎯के लिए
- ├─AI इंजीनियर्स
- └─RAG डेवलपर्स