Implementing the RAG flow

RAG फ्लो (RAG Flow) और वेक्टर डेटाबेस (VectorDB) के मुख्य नोट्स

• RAG फ्लो का उद्देश्य: यह समझना कि एक वेक्टर डेटाबेस का उपयोग करके RAG (Retrieval-Augmented Generation) प्रक्रिया कैसे काम करती है।
• RAG प्रक्रिया के पाँच चरण:
• Chunking (टेक्स्ट को तोड़ना): मूल टेक्स्ट (जैसे report. md) को सेक्शन के आधार पर छोटे-छोटे हिस्सों (chunks) में विभाजित करना।
• Embedding Generation (एम्बेडिंग बनाना): प्रत्येक टेक्स्ट chunk के लिए एक संख्यात्मक प्रतिनिधित्व (embedding) तैयार करना।
• Vector Store Creation (वेक्टर स्टोर बनाना):
• Chunk और उसके संबंधित embedding को एक साथ जोड़ना।
• वेक्टर स्टोर में इन जोड़ों को डालना (store add vector)।
• महत्वपूर्ण: केवल embedding नहीं, बल्कि उस chunk का मूल टेक्स्ट या ID भी स्टोर करना आवश्यक है, ताकि बाद में खोज के परिणाम अर्थपूर्ण हों।
• Query Embedding (प्रश्न को एम्बेडिंग में बदलना): उपयोगकर्ता द्वारा पूछे गए प्रश्न को भी embedding में बदलना।
• Retrieval/Search (खोज करना):
• उपयोगकर्ता के query embedding का उपयोग करके वेक्टर स्टोर में खोज करना।
• सबसे प्रासंगिक (relevant) chunks को खोजना (उदाहरण के लिए, शीर्ष दो सबसे प्रासंगिक)।
• खोज के परिणाम में संबंधित दस्तावेज़ और उनकी दूरी (distance) प्रदर्शित करना।

• मुख्य अवधारणा: वेक्टर डेटाबेस का उपयोग यह पता लगाने के लिए किया जाता है कि उपयोगकर्ता का प्रश्न (query embedding) डेटाबेस में संग्रहीत किस chunk (stored embedding) के सबसे करीब है।
• आउटपुट: खोज के बाद, हमें सबसे प्रासंगिक chunks और उनके बीच की समानता (जैसे Cosine Distance) प्राप्त होती है।

Takeaways

• RAG प्रक्रिया में मूल टेक्स्ट को छोटे हिस्सों (chunks) में विभाजित करना और प्रत्येक chunk के लिए एक संख्यात्मक प्रतिनिधित्व (embedding) तैयार करना आवश्यक है।
• वेक्टर स्टोर में केवल embedding ही नहीं, बल्कि उस chunk का मूल टेक्स्ट या ID भी स्टोर करना महत्वपूर्ण है ताकि खोज के परिणाम अर्थपूर्ण हों।
• वेक्टर डेटाबेस उपयोगकर्ता के प्रश्न (query embedding) और संग्रहीत डेटा (stored embedding) के बीच की दूरी (distance) का उपयोग करके सबसे प्रासंगिक chunks को खोजता है।
• खोज का अंतिम आउटपुट सबसे प्रासंगिक chunks और उनके बीच की समानता (जैसे Cosine Distance) होता है।