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📦 ओपन सोर्स प्रोजेक्टvixhal-baraiya
वेक्टर डेटाबेस के बिना तर्क-आधारित जानकारी खोजने वाला एक अभिनव RAG फ्रेमवर्क।
pageindex-rag RAG पाइपलाइनों के निर्माण के तरीके में एक बड़ा बदलाव लाता है। पारंपरिक RAG सिस्टम वेक्टर डेटाबेस और एम्बेडिंग मॉडल पर अत्यधिक निर्भर होते हैं, जो जटिलता और लेटेंसी बढ़ा सकते हैं। यह प्रोजेक्ट एक 'वेक्टरलेस' प्रतिमान पेश करता है, जो दस्तावेजों के भीतर प्रासंगिक जानकारी खोजने के लिए तर्क-आधारित पुनर्प्राप्ति पर केंद्रित है। एम्बेडिंग प्रक्रिया को दरकिनार करके, यह वेक्टर इंडेक्स बनाए रखने और मॉडल प्रबंधन के ओवरहेड को कम करता है। यह फ्रेमवर्क पायथन में बनाया गया है और इसे मॉड्यूलर रखा गया है, जिससे डेवलपर्स इसे मौजूदा AI वर्कफ़्लो में आसानी से एकीकृत कर सकते हैं। यह संरचित इंडेक्सिंग तकनीकों का लाभ उठाता है ताकि तर्क इंजन LLMs के लिए सटीक संदर्भ ढूंढ सके। यह उन वातावरणों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जहाँ कंप्यूट संसाधन सीमित हैं या जहाँ वेक्टर एम्बेडिंग की जटिलता की आवश्यकता नहीं है।
💡मुख्य बातें
- ├─वेक्टरलेस रिट्रीवल आर्किटेक्चर
- ├─तर्क-आधारित इंडेक्सिंग लॉजिक
- └─हल्का पायथन कार्यान्वयन
🎯के लिए
- ├─AI इंजीनियर
- └─बैकएंड डेवलपर्स