अपने LLM अनुप्रयोगों के लिए एक चंकिंग रणनीति चुनने के लिए निर्णय-वृक्ष दृष्टिकोण का उपयोग करें।
संरचना, लागत, आवश्यकताओं और विफलता संकेतों के आधार पर retrieval-augmented generation चंकिंग रणनीतियों का चयन करने के लिए एक छह प्रश्न निर्णय वृक्ष।
वेक्टर खोज
आपका RAG डेमो तब तक त्रुटिहीन लग रहा था जब तक कि एक वास्तविक उपयोगकर्ता नहीं आया।
एक चार-भाग LangChain गाइड दिखाता है कि चंकिंग, embeddings , क्वेरी हैंडलिंग, रैंकिंग और डेटा गुणवत्ता में RAG पुनर्प्राप्ति विफलताओं का निदान कैसे करें।