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रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) को लागू करना: एक चरण-दर-चरण गाइड

गहन चर्चा
तकनीकी
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यह लेख रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) का एक व्यापक परिचय प्रदान करता है, जिसमें Python और OpenAI का उपयोग करके इसके कार्यान्वयन का विवरण दिया गया है। यह वातावरण सेटअप, PDF पाठ निकालने, पाठ वेक्टराइजेशन, और GPT-4 के साथ संवर्धित उत्तर उत्पन्न करने को कवर करता है, उपयोगकर्ताओं के लिए अपने स्वयं के RAG सिस्टम बनाने के लिए एक चरण-दर-चरण गाइड प्रदान करता है।
  • मुख्य बिंदु
  • अनूठी अंतर्दृष्टि
  • व्यावहारिक अनुप्रयोग
  • प्रमुख विषय
  • प्रमुख अंतर्दृष्टि
  • लर्निंग परिणाम

  • • मुख्य बिंदु

    • 1
      RAG के लिए स्पष्ट चरण-दर-चरण कार्यान्वयन गाइड
    • 2
      OpenAI और PyMuPDF जैसी लोकप्रिय पुस्तकालयों का उपयोग करके व्यावहारिक उदाहरण
    • 3
      सेटअप से लेकर निष्पादन तक RAG प्रक्रिया का व्यापक कवरेज

  • • अनूठी अंतर्दृष्टि

    • 1
      कुशल दस्तावेज़ पुनर्प्राप्ति के लिए पाठ निकालने और वेक्टराइजेशन का एकीकरण
    • 2
      प्राप्त संदर्भ को GPT-4 के साथ मिलाकर संवर्धित उत्तर उत्पादन

  • • व्यावहारिक अनुप्रयोग

    • लेख RAG को लागू करने के लिए क्रियाशील कदम प्रदान करता है, जिससे यह उन डेवलपर्स के लिए उपयुक्त है जो संदर्भात्मक जानकारी के साथ पाठ उत्पादन कार्यों को बढ़ाना चाहते हैं।

  • • प्रमुख विषय

    • 1
      रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG)
    • 2
      PDF से पाठ निकालना
    • 3
      पाठ उत्पादन के लिए OpenAI API का उपयोग करना

  • • प्रमुख अंतर्दृष्टि

    • 1
      सुलभ पुस्तकालयों का उपयोग करके RAG का व्यावहारिक कार्यान्वयन
    • 2
      जटिल प्रक्रियाओं को स्पष्ट करने वाला चरण-दर-चरण मार्गदर्शन
    • 3
      पाठ उत्पादन में RAG के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करना

  • • लर्निंग परिणाम

    • 1
      रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) के सिद्धांतों को समझें
    • 2
      Python और OpenAI का उपयोग करके एक बुनियादी RAG प्रणाली लागू करें
    • 3
      संदर्भात्मक पुनर्प्राप्ति के लिए PDF दस्तावेज़ों से पाठ निकालें और वेक्टराइज करें
उदाहरण
ट्यूटोरियल
कोड नमूने
दृश्य
मूल सिद्धांत
उन्नत सामग्री
व्यावहारिक सुझाव
सर्वोत्तम प्रथाएँ

“ RAG का परिचय

रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) एक शक्तिशाली तकनीक है जो सूचना पुनर्प्राप्ति को पाठ उत्पादन के साथ जोड़ती है। यह विशेष रूप से उन उत्तरों को उत्पन्न करने के लिए उपयोगी है जो एक सेट दस्तावेजों से निकाले गए विशिष्ट संदर्भ पर आधारित होते हैं। यह लेख Python, OpenAI और अन्य आवश्यक पुस्तकालयों का उपयोग करके RAG को समझने और लागू करने के लिए एक चरण-दर-चरण गाइड प्रदान करता है।

“ पर्यावरण सेटअप करना

RAG को लागू करने की प्रक्रिया शुरू करने के लिए, आपको आवश्यक पुस्तकालयों के साथ अपने कार्य वातावरण को सेटअप करना होगा। आवश्यक प्रमुख पुस्तकालय हैं OpenAI भाषा मॉडल इंटरैक्शन के लिए, PyMuPDF PDF हेरफेर के लिए, FAISS कुशल समानता खोज के लिए, और Scikit-learn डेटा पूर्व-प्रसंस्करण के लिए। इन्हें Google Colab जैसे Python वातावरण में pip का उपयोग करके स्थापित किया जा सकता है।

“ PDF से पाठ निकालना

RAG प्रक्रिया का पहला कदम PDF फ़ाइलों से पाठ निकालना है ताकि इसे संदर्भ स्रोत के रूप में उपयोग किया जा सके। यह PyMuPDF पुस्तकालय का उपयोग करके किया जाता है। एक फ़ंक्शन बनाया जाता है जो PDF के प्रत्येक पृष्ठ से पाठ निकालता है और इसे एकल स्ट्रिंग में जोड़ता है। सभी अपलोड की गई PDF फ़ाइलों से निकाला गया पाठ फिर आगे की प्रक्रिया के लिए एक शब्दकोश में संग्रहीत किया जाता है।

“ पाठ वेक्टराइजेशन और FAISS अनुक्रमणिका

कुशल खोज सक्षम करने के लिए, निकाले गए पाठ डेटा को संख्यात्मक वेक्टर में परिवर्तित करने की आवश्यकता होती है। यह Scikit-learn से TF-IDF (टर्म फ़्रीक्वेंसी-इनवर्स डॉक्यूमेंट फ़्रीक्वेंसी) वेक्टराइज़र का उपयोग करके किया जाता है। वेक्टराइजेशन के बाद, FAISS का उपयोग त्वरित वेक्टर खोज के लिए एक अनुक्रमणिका बनाने के लिए किया जाता है। TF-IDF वेक्टर FAISS अनुक्रमणिका में जोड़े जाते हैं, जिससे दस्तावेज़ वेक्टर का एक खोजने योग्य डेटाबेस बनता है।

“ अनुक्रमणिका में खोज करना

पाठ डेटा को वेक्टराइज और अनुक्रमित करने के बाद, एक खोज फ़ंक्शन लागू किया जाता है जो एक प्रश्न के आधार पर सबसे प्रासंगिक दस्तावेज़ों को खोजता है। यह फ़ंक्शन प्रश्न को TF-IDF वेक्टर में परिवर्तित करता है और निकटतम मेल खाने वाले दस्तावेज़ वेक्टर खोजने के लिए FAISS अनुक्रमणिका का उपयोग करता है। यह कदम RAG प्रक्रिया के लिए प्रासंगिक संदर्भ की कुशल पुनर्प्राप्ति की अनुमति देता है।

“ OpenAI API के साथ RAG को लागू करना

अंतिम कदम पुनर्प्राप्त संदर्भ को GPT-4 के साथ मिलाकर संवर्धित उत्तर उत्पन्न करना है। एक फ़ंक्शन बनाया जाता है जो पहले खोज फ़ंक्शन का उपयोग करके प्रासंगिक दस्तावेज़ों को पुनर्प्राप्त करता है, फिर इस संदर्भ को उपयोगकर्ता के प्रश्न के साथ एक प्रॉम्प्ट में जोड़ता है। यह प्रॉम्प्ट OpenAI API को भेजा जाता है, जो GPT-4 का उपयोग करके प्रश्न और पुनर्प्राप्त संदर्भ दोनों के आधार पर एक उत्तर उत्पन्न करता है, जिससे अधिक सटीक और प्रासंगिक उत्तर मिलते हैं।

“ निष्कर्ष और प्रमुख निष्कर्ष

लेख इस बात का सारांश प्रस्तुत करता है कि एक बुनियादी RAG प्रणाली को लागू करने के लिए प्रमुख कदम क्या हैं: पर्यावरण सेटअप करना, PDF से पाठ निकालना, पाठ को वेक्टराइज करना, FAISS अनुक्रमणिका बनाना, अनुक्रमणिका में खोज करना, और OpenAI API के साथ संवर्धित उत्तर उत्पन्न करना। यह दृष्टिकोण दस्तावेजों से प्रासंगिक संदर्भ के साथ पाठ उत्पादन कार्यों को बढ़ाने के लिए एक आधार प्रदान करता है, जिसे अधिक जटिल अनुप्रयोगों के लिए विस्तारित और स्केल किया जा सकता है।

 मूल लिंक: https://michael-scherding.medium.com/understanding-rag-retrieval-augmented-generation-with-a-practical-simple-example-40200d0019d5

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