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LangChain और Vertex AI का उपयोग करके Google क्लाउड सर्टिफिकेशन के लिए एक RAG-आधारित चैटबॉट डेमो।
gemini-langchain-rag रिपॉजिटरी एक विशेष कार्यान्वयन है जिसे यह प्रदर्शित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि Google के इकोसिस्टम का उपयोग करके RAG पाइपलाइन कैसे बनाई जाए। इसके मूल में, यह प्रोजेक्ट डॉक्यूमेंट लोडिंग, टेक्स्ट स्प्लिटिंग और वेक्टर स्टोरेज प्रक्रियाओं को प्रबंधित करने के लिए LangChain का उपयोग करता है। Vertex AI के साथ एकीकृत होकर, यह प्रदान किए गए सर्टिफिकेशन डॉक्यूमेंटेशन के आधार पर उपयोगकर्ता के प्रश्नों का उत्तर देने के लिए Gemini मॉडल की तर्क क्षमताओं का उपयोग करता है। यह प्रोजेक्ट पायथन-आधारित ऑर्केस्ट्रेशन और क्लाउड-नेटिव AI सेवाओं के बीच एकीकरण को उजागर करता है, जो डॉक्यूमेंट रिट्रीवल, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और LLM रिस्पॉन्स जनरेशन को संभालने के लिए एक स्पष्ट ब्लूप्रिंट प्रदान करता है। यह उन डेवलपर्स के लिए एक उत्कृष्ट शुरुआती बिंदु है जो एंटरप्राइज़-ग्रेड चैटबॉट बनाना चाहते हैं जिन्हें विशिष्ट तकनीकी डॉक्यूमेंटेशन में तथ्यात्मक आधार की आवश्यकता होती है।
💡मुख्य बातें
- ├─LangChain-आधारित RAG पाइपलाइन
- ├─Vertex AI एकीकरण
- └─पायथन-आधारित चैटबॉट लॉजिक
🎯के लिए
- ├─AI डेवलपर्स
- └─क्लाउड आर्किटेक्ट्स