sachink1729/legal-cases-search-using-self-query-qdrant-llama3-langchain
📦 ओपन सोर्स प्रोजेक्टsachink1729
Qdrant, Llama 3 और LangChain का उपयोग करके एक उन्नत मेटाडेटा-फ़िल्टर्ड कानूनी सर्च इंजन।
यह प्रोजेक्ट एक परिष्कृत कानूनी दस्तावेज़ पुनर्प्राप्ति प्रणाली बनाने के लिए एक व्यापक मार्गदर्शिका और कार्यान्वयन के रूप में कार्य करता है। इसके मूल में, यह 'सेल्फ-क्वेरी रिट्रीवर' पैटर्न का उपयोग करता है, जो सिस्टम को प्राकृतिक भाषा की क्वेरी को वेक्टर समानता खोज के साथ-साथ संरचित मेटाडेटा फ़िल्टर में अनुवाद करने में सक्षम बनाता है। Qdrant के कुशल वेक्टर स्टोरेज को Llama 3 की तर्क क्षमताओं के साथ एकीकृत करके, सिस्टम अधिकार क्षेत्र, तिथि या केस प्रकार जैसी विशिष्ट केस विशेषताओं द्वारा फ़िल्टर करने के लिए कानूनी प्रश्नों को सटीक रूप से पार्स कर सकता है। रिपॉजिटरी में जुपिटर नोटबुक शामिल हैं जो पूरी पाइपलाइन के माध्यम से मार्गदर्शन करती हैं: दस्तावेज़ अंतर्ग्रहण और एम्बेडिंग निर्माण से लेकर सेल्फ-क्वेरी तंत्र के कॉन्फ़िगरेशन तक। यह उन डेवलपर्स के लिए एक उत्कृष्ट संसाधन है जो आधुनिक GenAI स्टैक का उपयोग करके असंरचित कानूनी पाठ और संरचित डेटाबेस क्वेरी के बीच की खाई को पाटना चाहते हैं।
💡मुख्य बातें
- ├─सेल्फ-क्वेरी मेटाडेटा फ़िल्टरिंग
- ├─Qdrant वेक्टर डेटाबेस एकीकरण
- └─Llama 3 पावर्ड क्वेरी पार्सिंग
🎯के लिए
- ├─LegalTech डेवलपर्स
- ├─AI इंजीनियर
- └─डेटा वैज्ञानिक