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Oracle Cloud और वेक्टर डेटाबेस का उपयोग करके RAG-आधारित चैटबॉट बनाने के लिए एक संदर्भ कार्यान्वयन।
oci-rag-vectordb रिपॉजिटरी उन डेवलपर्स के लिए एक व्यावहारिक मार्गदर्शिका और फ्रेमवर्क के रूप में कार्य करती है जो Oracle Cloud इकोसिस्टम के भीतर RAG आर्किटेक्चर को तैनात करना चाहते हैं। यह लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs) को निजी या वास्तविक समय के डेटा पर आधारित करने की सामान्य चुनौती का समाधान करती है। प्रोजेक्ट में पायथन-आधारित स्क्रिप्ट और कॉन्फ़िगरेशन पैटर्न शामिल हैं जो यह प्रदर्शित करते हैं कि डेटा को कैसे इनजेस्ट, एम्बेड और वेक्टर डेटाबेस में स्टोर किया जाए, जिसके बाद एक रिट्रीवल मैकेनिज्म आता है जो LLM प्रॉम्प्ट में प्रासंगिक संदर्भ फीड करता है। मुख्य विशेषताओं में डेटा प्रोसेसिंग के लिए मॉड्यूलर कोड, OCI सेवाओं के लिए एकीकरण पैटर्न, और संवादात्मक इंटरफेस बनाने के लिए एक स्पष्ट वर्कफ़्लो शामिल है जो पुनर्प्राप्त दस्तावेज़ अंशों पर भरोसा करके मतिभ्रम (hallucinations) को कम करता है। यह कार्यान्वयन विशेष रूप से उन एंटरप्राइज़ डेवलपर्स के लिए उपयोगी है जिन्हें आधुनिक जनरेटिव AI क्षमताओं का उपयोग करते समय डेटा संप्रभुता बनाए रखने की आवश्यकता है।
💡मुख्य बातें
- ├─पायथन-आधारित RAG पाइपलाइन
- ├─OCI-नेटिव एकीकरण
- └─रियल-टाइम डेटा ग्राउंडिंग
🎯के लिए
- ├─एंटरप्राइज़ डेवलपर्स
- ├─क्लाउड आर्किटेक्ट्स
- └─AI इंजीनियर्स