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।
retrieval-augmented generation
चंकिंग विरोधाभासः क्यों RAG पुनर्प्राप्ति शुरू होने से पहले टूट जाता है
RAG विफलताएं अक्सर निगलना से शुरू होती हैं: खराब खंड आकार तथ्यों को विभाजित करते हैं और संदर्भ छिपाते हैं। संतुलित टुकड़े सटीक पुनर्प्राप्ति की कुंजी हैं।
उन्नत retrieval-augmented generation चंकिंग में पदानुक्रमित, सिमेंटिक और प्रासंगिक पुनर्प्राप्ति शामिल है।
अव्यवस्थित दस्तावेजों पर फिक्स्ड चंकिंग विफल हो जाता है; सिमेंटिक, मूल-दस्तावेज, ब्रेडक्रंब्स और प्रासंगिक रणनीतियाँ पुनर्प्राप्ति और पीढ़ी में सुधार करती हैं।
LLM embeddings और Scikit-learn का उपयोग करके एक retrieval-augmented generation पाइपलाइन बनाना
स्किट-लर्निंग, embeddings और क्यूवेन2.5-0.5B के साथ एक मुफ्त स्थानीय पुनर्प्राप्ति संवर्धित LLM पाइपलाइन का निर्माण करें।