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Claude Code के लिए एक शक्तिशाली लोकल RAG सिस्टम, जिसमें हाइब्रिड सर्च, री-रैंकिंग और 28 ऑफलाइन MCP टूल्स शामिल हैं।
knowledge-rag एक उन्नत स्थानीय RAG कार्यान्वयन है जो स्थानीय फ़ाइल सिस्टम और Claude Code जैसे AI कोडिंग सहायकों के बीच की खाई को पाटता है। यह एक मल्टी-स्टेज रिट्रीवल पाइपलाइन को लागू करके बुनियादी RAG की सीमाओं को दूर करता है। यह सिस्टम व्यापक रिट्रीवल सुनिश्चित करने के लिए वेक्टर-आधारित सिमेंटिक सर्च के साथ BM25 कीवर्ड-आधारित मिलान का उपयोग करता है। सटीकता में सुधार के लिए, यह क्रॉस-एनकोडर री-रैंकिंग का उपयोग करता है, जो LLM को भेजने से पहले उपयोगकर्ता क्वेरी के विरुद्ध रिट्रीव किए गए चंक्स की प्रासंगिकता का मूल्यांकन करता है।
प्रमुख तकनीकी विशेषताओं में मार्कडाउन-अवेयर चंकिंग शामिल है, जो इनजेशन के दौरान दस्तावेज़ संरचना को संरक्षित करती है, और अस्पष्ट प्रॉम्प्ट्स को संभालने के लिए क्वेरी विस्तार तकनीकें शामिल हैं। यह सिस्टम एक MCP (Model Context Protocol) सर्वर के रूप में बनाया गया है, जो 28 विशिष्ट टूल्स प्रदान करता है। चूँकि पूरा स्टैक स्थानीय रूप से चलता है, यह डेटा लीक को शून्य कर देता है, जिससे यह उद्यम वातावरण या संवेदनशील कोडबेस वाले डेवलपर्स के लिए एक आदर्श समाधान बन जाता है।
💡मुख्य बातें
- ├─28 विशेष MCP टूल्स शामिल
- ├─हाइब्रिड BM25 और सिमेंटिक सर्च
- └─शून्य बाहरी सर्वर निर्भरता
🎯के लिए
- ├─AI इंजीनियर्स
- └─सॉफ्टवेयर डेवलपर्स