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Neo4j और LlamaIndex का उपयोग करके अपने दस्तावेज़ों के साथ चैट करने के लिए एक सरल, उच्च-गुणवत्ता वाला RAG समाधान।
ToK (Talk to Knowledge) एक मॉड्यूलर RAG पाइपलाइन है जो स्थानीय दस्तावेज़ों को इंडेक्स करने और क्वेरी करने की प्रक्रिया को सरल बनाती है। Neo4j का उपयोग करके, यह मानक वेक्टर समानता खोज से आगे बढ़कर ग्राफ-वर्धित पुनर्प्राप्ति (graph-enhanced retrieval) की अनुमति देता है, जो डेटा बिंदुओं के बीच जटिल संबंधों को कैप्चर करता है। इसका आर्किटेक्चर एक मजबूत पायथन स्टैक पर बनाया गया है, जिसमें कुशल डेटा इनजेशन के लिए LlamaIndex शामिल है। Docker सपोर्ट विभिन्न वातावरणों में निरंतर परिनियोजन सुनिश्चित करता है, जबकि Flask बैकएंड फ्रंटएंड इंटरफेस के साथ एकीकरण के लिए एक स्वच्छ API लेयर प्रदान करता है। यह टूल उन उपयोगकर्ताओं के लिए विशेष रूप से प्रभावी है जिन्हें सिमेंटिक खोज के साथ-साथ संरचित डेटा पुनर्प्राप्ति की आवश्यकता होती है। इसे उपयोग में आसानी के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे डेवलपर्स जटिल इंफ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन के बिना जल्दी से एक दस्तावेज़-चैट इंटरफेस तैयार कर सकते हैं।
💡मुख्य बातें
- ├─Neo4j-आधारित ग्राफ RAG
- ├─आसान परिनियोजन के लिए Dockerized
- └─LlamaIndex-संचालित पाइपलाइन
🎯के लिए
- ├─AI इंजीनियर
- ├─बैकएंड डेवलपर्स
- └─डेटा वैज्ञानिक