ज्ञान संवर्धित पीढ़ी (KAG) परिचय

ज्ञान संवर्धित पीढ़ी (KAG) एक फ्रेमवर्क है जो रिट्रीवल संवर्धित पीढ़ी (RAG) को ज्ञान ग्राफ का उपयोग करके इकाई संबंधों को बनाए रखने और उन्नत तर्क क्षमताओं को सक्षम करने के लिए बढ़ाता है। इस लेख में, हम KAG के आर्किटेक्चर में गहराई से जाएंगे और Docker का उपयोग करके इसे स्थापित करने के लिए एक हाथों-हाथ गाइड प्रदान करेंगे, जो जटिल एआई पुनर्प्राप्ति को अधिक सुलभ बनाता है।

ज्ञान संवर्धित पीढ़ी (KAG) क्या है?

KAG मानक RAG पर एक महत्वपूर्ण सुधार है, जिसमें इकाई संबंधों को खोने वाली चंकिंग प्रक्रिया जैसी सीमाएं हैं। ज्ञान संवर्धित पीढ़ी (KAG) 2 सेकंड पर

मानक RAG की सीमाएं

मानक RAG की सबसे बड़ी सीमा चंकिंग प्रक्रिया है, जो इकाई संबंधों को खो देती है। यह इसलिए है क्योंकि प्रत्येक पुनर्प्राप्त चंक को पीढ़ी प्रक्रिया के दौरान व्यक्तिगत रूप से माना जाता है। मानक RAG की सीमाएं 45 सेकंड पर

KAG का आर्किटेक्चर

KAG का आर्किटेक्चर मानक RAG की सीमाओं को पार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह इकाई संबंधों को बनाए रखने और उन्नत तर्क क्षमताओं को सक्षम करने के लिए ज्ञान ग्राफ का उपयोग करता है। KAG का आर्किटेक्चर 150 सेकंड पर

अपने स्थानीय मशीन पर KAG सेट अप करें

अपने स्थानीय मशीन पर KAG सेट अप करने के लिए, आप Docker का उपयोग कर सकते हैं। यह जटिल एआई पुनर्प्राप्ति को अधिक सुलभ बनाता है और आपको आसानी से ज्ञान बेस प्रबंधित करने और उन्हें प्रश्न करने की अनुमति देता है। अपने स्थानीय मशीन पर KAG सेट अप करें 240 सेकंड पर

ज्ञान बेस का प्रश्न

एक बार जब आप अपने स्थानीय मशीन पर KAG सेट अप कर लें, तो आप पाइथन कोड का उपयोग करके ज्ञान बेस का प्रश्न कर सकते हैं। यह आपको आसानी से ज्ञान बेस से डेटा पुनर्प्राप्त और हेरफेर करने की अनुमति देता है। ज्ञान बेस का प्रश्न 360 सेकंड पर

निष्कर्ष

निष्कर्ष में, ज्ञान संवर्धित पीढ़ी (KAG) मानक रिट्रीवल संवर्धित पीढ़ी (RAG) पर एक महत्वपूर्ण सुधार है। यह इकाई संबंधों को बनाए रखने और उन्नत तर्क क्षमताओं को सक्षम करने के लिए ज्ञान ग्राफ का उपयोग करता है, जो इसे जटिल एआई पुनर्प्राप्ति के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बनाता है। इस लेख में बताए गए चरणों का पालन करके, आप अपने स्थानीय मशीन पर Docker का उपयोग करके KAG सेट अप कर सकते हैं और पाइथन कोड का उपयोग करके ज्ञान बेस का प्रश्न शुरू कर सकते हैं। चाहे आप रिट्रीवल संवर्धित पीढ़ी में रुचि रखते हों या इसके विभिन्न संस्करणों में, KAG जरूर देखने लायक है।

परियोजना स्वयं Apache 2.0 के तहत खुला स्रोत है, और लेखक एक नया संस्करण जारी कर रहे हैं जिसमें कस्टम स्कीमा और दृश्य प्रश्न होंगे। इससे आपको विभिन्न चरणों में विभिन्न मॉडलों का उपयोग करने की अनुमति मिलेगी, जो प्रदर्शन में सुधार कर सकता है। तो अगर आप रिट्रीवल संवर्धित पीढ़ी या एजेंटों में रुचि रखते हैं, तो चैनल की सदस्यता लेना सुनिश्चित करें और अद्यतन KAG रिपॉजिटरी की जांच करें। धन्यवाद देखने के लिए, और जैसा कि हमेशा, अगले एक में मिलते हैं!