सरल RAG कार्यप्रवाह बनाना
डेटा ग्रहण करने से लेकर चुने गए LLM का उपयोग करके उत्तर उत्पन्न करने तक का मूल RAG कार्यप्रवाह लागू कीजिए।
सरल RAG कार्यप्रवाह बनाना, CoddyKit पर उत्पादन में LLM अनुप्रयोग (RAG + वेक्टर DB + कैशिंग) का एक निःशुल्क पाठ है। यह 4 में से 3वाँ पाठ है। आप नीचे पूरा पाठ निःशुल्क पढ़ सकते हैं—फिर अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर के साथ ब्राउज़र में इसका व्यावहारिक अभ्यास कर सकते हैं। यह उत्पादन में LLM अनुप्रयोग (RAG + वेक्टर DB + कैशिंग) सीखने के मार्ग का हिस्सा है और आपकी प्रगति वेब तथा CoddyKit ऐप पर सिंक होती रहती है। उत्पादन में LLM अनुप्रयोग (RAG + वेक्टर DB + कैशिंग) पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।
RAG पाइपलाइन का परिचय
आपने सीखा कि RAG क्या है और यह शक्तिशाली क्यों है। अब आइए एक RAG बनाते हैं! Retrieval Augmented Generation (RAG) पाइपलाइन ऐसे चरणों का क्रम है, जो LLM को बाहरी डेटा के साथ जोड़ता है।
इसका मुख्य लक्ष्य LLM को अद्यतन और तथ्यात्मक जानकारी देना, "भ्रामक कल्पनाओं" को कम करना और उत्तरों की गुणवत्ता सुधारना है।
RAG प्रवाह को समझना
RAG पाइपलाइन को दो मुख्य चरणों वाली प्रक्रिया मानिए: तैयारी और प्रश्न करना। पहले आप अपना डेटा तैयार करते हैं। फिर, जब कोई उपयोगकर्ता प्रश्न पूछता है, तो आपका सिस्टम प्रासंगिक जानकारी खोजकर LLM को उत्तर देने में सहायता करता है।
- तैयारी: डेटा ग्रहण करना और अनुक्रमित करना
- प्रश्न करना: जानकारी प्राप्त करना और उत्तर बनाना
चरण 1: अपना ज्ञान-आधार तैयार करें
LLM आपके डेटा का उपयोग कर सके, उससे पहले उसे संसाधित करना आवश्यक है। इसमें शामिल हैं:
- लोड करना: विभिन्न स्रोतों, जैसे PDF, वेबसाइट और डेटाबेस से डेटा प्राप्त करना।
- खंडन: बड़े दस्तावेज़ों को छोटे, संभालने योग्य हिस्सों (खंडों) में बाँटना। एक खंड कुछ वाक्यों या एक अनुच्छेद का हो सकता है।
छोटे खंडों को खोजना आसान होता है और वे LLM की संदर्भ विंडो में समा जाते हैं।
चरण 2: खंडों को एम्बेडिंग में बदलें
हम पाठ को अर्थ के आधार पर "कैसे खोजें"? उसे संख्याओं में बदलकर! एक एम्बेडिंग मॉडल प्रत्येक पाठ-खंड को संख्याओं की एक सूची में बदलता है, जिसे वेक्टर एम्बेडिंग कहते हैं।
ये वेक्टर पाठ का अर्थ दर्शाते हैं। समान अर्थ वाले खंडों के वेक्टर गणितीय दृष्टि से एक-दूसरे के "निकट" होते हैं।
चरण 3: तेज़ी से प्राप्त करने के लिए संग्रहित करें
जब आपके सभी खंडों के वेक्टर एम्बेडिंग तैयार हो जाएँ, तो आपको उन्हें कुशलता से संग्रहित करना होगा। वेक्टर स्टोर (या वेक्टर डेटाबेस) इसी कार्य के लिए बनाया गया है।
यह बहुत तेज़ "समानता खोज" की सुविधा देता है—किसी दिए गए प्रश्न-वेक्टर के सबसे निकट वेक्टर खोजना। प्रासंगिक जानकारी को तेज़ी से प्राप्त करने के लिए यह महत्वपूर्ण है।
उपयोगकर्ता के प्रश्न को संसाधित करना
जब कोई उपयोगकर्ता प्रश्न लिखता है, तो आपकी RAG पाइपलाइन सक्रिय हो जाती है। सबसे पहले उपयोगकर्ता के प्रश्न को ही वेक्टर एम्बेडिंग में बदला जाता है।
इसके बाद इस प्रश्न एम्बेडिंग का उपयोग आपके संग्रहित डेटा में प्रासंगिक जानकारी खोजने के लिए किया जाता है।
चरण 4: सर्वोत्तम मिलान खोजें
उपयोगकर्ता के प्रश्न की एम्बेडिंग के साथ RAG सिस्टम आपके वेक्टर स्टोर में समानता खोज करता है। यह ऐसे डेटा-खंड खोजता है जिनकी एम्बेडिंग प्रश्न की एम्बेडिंग से सबसे अधिक मिलती-जुलती हो।
सबसे समान खंडों को उपयोगकर्ता के प्रश्न का उत्तर देने के लिए सबसे प्रासंगिक "संदर्भ" माना जाता है।
चरण 5: LLM के प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाएँ
अब हम उपयोगकर्ता के मूल प्रश्न को प्राप्त संदर्भ के साथ जोड़ते हैं। इससे एक संवर्धित प्रॉम्प्ट बनता है।
केवल "X क्या है?" पूछने के बजाय प्रॉम्प्ट कुछ ऐसा बन जाता है: "इस जानकारी के आधार पर: [प्राप्त खंड], X क्या है?"
इससे LLM दिए गए तथ्यों का उपयोग करने के लिए निर्देशित होता है।
चरण 6: LLM उत्तर बनाता है
अंत में, संवर्धित प्रॉम्प्ट Large Language Model को भेजा जाता है। LLM उपयोगकर्ता के प्रश्न और प्राप्त संदर्भ, दोनों को संसाधित करता है।
इसके बाद वह ऐसा उत्तर बनाता है जो आपके डेटा द्वारा दी गई तथ्यात्मक जानकारी पर आधारित होता है, न कि केवल अपने पूर्व-प्रशिक्षित ज्ञान पर।
RAG के चरणों को दृश्य रूप में देखें
यहाँ प्रवाह दिखाने वाला एक वैचारिक Python उदाहरण है। मान लीजिए कि load_data, chunk_text, create_embeddings, index_embeddings, search_vector_store और generate_llm_response वे फ़ंक्शन हैं जिन्हें आप लागू करेंगे।
क्रम देखने के लिए इस उदाहरण को चलाकर देखिए!
public class Main {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("1. User query received: What is RAG?");
// Simulate embedding the query
String queryEmbedding = "Embedding for 'What is RAG?'";
System.out.println("2. Query embedded: " + queryEmbedding);
// Simulate retrieving relevant chunks from a vector store
String[] retrievedChunks = {
"Chunk 1: RAG helps LLMs use external facts.",
"Chunk 2: Vector databases store embeddings."
};
System.out.println("3. Retrieved relevant chunks: " + String.join(", ", retrievedChunks));
// Simulate augmenting the LLM prompt
String augmentedPrompt = (
"Based on the following context:\n"
+ String.join(" ", retrievedChunks) + "\n\n"
+ "Answer the question: What is RAG?"
);
System.out.println("4. Augmented LLM prompt created.");
// Simulate LLM response generation
String llmResponse = (
"RAG pipelines enhance LLMs by providing external, "
+ "factual context from stored documents, which helps "
+ "reduce hallucinations and improve accuracy."
);
System.out.println("5. LLM generated response.");
System.out.println("\nFinal Answer: " + llmResponse);
}
}RAG पाइपलाइन प्रश्नोत्तरी
जब कोई उपयोगकर्ता RAG पाइपलाइन में प्रश्न भेजता है, तब निम्नलिखित में से कौन-सा चरणों के सही क्रम का सटीक वर्णन करता है?
पुनरावृत्ति: RAG बनाना
बहुत अच्छा! अब आप मूल RAG पाइपलाइन के पूरे प्रवाह को समझ गए हैं। हमने शामिल किया:
- तैयारी के चरण: अपने डेटा को ग्रहण करना, खंडों में बाँटना, एम्बेडिंग बनाना और अनुक्रमित करना।
- प्रश्न करने के चरण: उपयोगकर्ता के प्रश्न की एम्बेडिंग बनाना, संदर्भ प्राप्त करना, प्रॉम्प्ट को संवर्धित करना और LLM से उत्तर बनवाना।
यह मूलभूत समझ आपको अधिक विश्वसनीय LLM अनुप्रयोग बनाने में मदद करेगी!
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- पाठ्यक्रम
- 12
- पाठ
- 48
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
क्या “सरल RAG कार्यप्रवाह बनाना” पाठ निःशुल्क है?
हाँ—“सरल RAG कार्यप्रवाह बनाना” का पूरा पाठ यहाँ वेब पर निःशुल्क पढ़ा जा सकता है। इंटरैक्टिव अभ्यास (अंतर्निहित कोड संपादक और 24/7 एआई ट्यूटर) करने और उत्पादन में LLM अनुप्रयोग (RAG + वेक्टर DB + कैशिंग) पाठ्यक्रम का बाकी हिस्सा अनलॉक करने के लिए CoddyKit PRO लें। उत्पादन में LLM अनुप्रयोग (RAG + वेक्टर DB + कैशिंग) पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।
“सरल RAG कार्यप्रवाह बनाना” में मैं क्या सीखूँगा?
डेटा ग्रहण करने से लेकर चुने गए LLM का उपयोग करके उत्तर उत्पन्न करने तक का मूल RAG कार्यप्रवाह लागू कीजिए। आप ब्राउज़र में सीधे चलाए जाने वाले व्यावहारिक कोड के साथ उत्पादन में LLM अनुप्रयोग (RAG + वेक्टर DB + कैशिंग) का अभ्यास करते हैं, और पाठ पूरा करते समय 24/7 एआई ट्यूटर आपके प्रश्नों के उत्तर देता है।
क्या उत्पादन में LLM अनुप्रयोग (RAG + वेक्टर DB + कैशिंग) शुरू करने के लिए मुझे किसी अनुभव की आवश्यकता है?
पहले के अनुभव की आवश्यकता नहीं है। CoddyKit पर उत्पादन में LLM अनुप्रयोग (RAG + वेक्टर DB + कैशिंग) शुरुआती से लेकर उन्नत शिक्षार्थियों तक सभी के लिए व्यवस्थित किया गया है, इसलिए आप यहीं से या शुरुआत से सीखना शुरू कर सकते हैं और अपनी गति से आगे बढ़ सकते हैं। यह 4 में से 3वाँ पाठ है।
“सरल RAG कार्यप्रवाह बनाना” पाठ पूरा करने में कितना समय लगता है?
CoddyKit का अधिकांश पाठ लगभग 5–10 मिनट में पूरा हो जाता है। हर पाठ छोटा और संवादात्मक है, इसलिए आप लगातार प्रगति करते हैं और वेब या ऐप पर वहीं से सीखना जारी रख सकते हैं जहाँ आपने छोड़ा था।
क्या मैं इस उत्पादन में LLM अनुप्रयोग (RAG + वेक्टर DB + कैशिंग) पाठ में कोड लिख और चला सकता हूँ?
हाँ। हर उत्पादन में LLM अनुप्रयोग (RAG + वेक्टर DB + कैशिंग) पाठ में एक अंतर्निर्मित कोड संपादक शामिल है, जिससे आप सीधे अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिख और चला सकते हैं और तुरंत एआई प्रतिक्रिया पा सकते हैं—स्थानीय सेटअप की आवश्यकता नहीं है।
इस पाठ्यक्रम के सभी पाठ
- LLM प्रदाता चुनना
- डेटा लोड करने और टेक्स्ट को खंडों में बाँटने की मूल बातें
- सरल RAG कार्यप्रवाह बनाना
- अपने RAG ऐप का परीक्षण और मूल्यांकन