Google Cloud ने LlamaIndex का उपयोग करके Google Cloud पर एक उन्नत Retrieval Augmented Generation (RAG) एप्लिकेशन बनाने के तरीके के बारे में एक लेख प्रकाशित किया है। मुझे विशेष रूप से यह दिलचस्प लगा कि RAG समाधान बनाने में लचीलापन और प्रयोग पर जोर दिया गया है, क्योंकि कोई भी एक आकार-फिट-सभी समाधान नहीं है।
मुझे यह पसंद आया कि लेख में LlamaIndex का उपयोग करके RAG वर्कफ़्लो को कैसे तोड़ा गया है, डेटा को इंडेक्स करने और संग्रहीत करने से लेकर जानकारी को पुनर्प्राप्त करने, रैंकिंग करने और अंतिम प्रतिक्रिया में संश्लेषित करने तक।
एक उल्लेखनीय पहलू दस्तावेज़ों का विश्लेषण करने और पुनर्प्राप्ति सटीकता में सुधार करते हुए, उनकी सामग्री को पदानुक्रमित रूप से समझने के लिए Google Cloud टूल जैसे दस्तावेज़ AI लेआउट पार्सर का उपयोग था।
मैं परिणामों की गुणवत्ता को बढ़ाने के लिए Hypothetical Document Embedding (HyDE) और LLM-आधारित नोड री-रैंकिंग जैसी उन्नत तकनीकों के उपयोग से भी आकर्षित हुआ था।
अंत में, लेख ने RAG पाइपलाइन के प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए RAGAS का उपयोग करने के व्यावहारिक उदाहरण प्रदान किए, जिससे डेवलपर्स के लिए अपने समाधानों को ठीक करना आसान हो गया।
कुल मिलाकर, मेरा मानना है कि यह लेख Google Cloud पर प्रभावी RAG एप्लिकेशन बनाने के लिए एक व्यापक और व्यावहारिक मार्गदर्शिका प्रदान करता है।
