رہنمائی

نالج بیس (RAG)

دستاویزات اپ لوڈ کریں، embeddings بنائیں، اور AI کو اپنا حقیقی مواد نقل کرنے دیں۔

نالج بیس فیچر آپ کے AI ایجنٹ کو آپ کی حقیقی دستاویزات استعمال کرتے ہوئے سوالات کے جواب دینے کے قابل بناتا ہے —— ریلیز نوٹس، مدد کے مضامین، پالیسیاں، کوئی بھی متن پر مبنی چیز۔

معاون فارمیٹس

PDF
Markdown، سادہ متن
Word (.docx) · CSV
JSON (متن کے طور پر نکالا گیا)

اپ لوڈ کا عمل

نالج → دستاویز اپ لوڈ کریں پر جائیں
ایک فائل منتخب کریں (زیادہ سے زیادہ 25 MB)۔ یہ presigned POST کے ذریعے براہ راست S3 پر اپ لوڈ ہوتی ہے
worker یہ کام سنبھالتا ہے: متن نکالتا ہے ← تقریباً 800 tokens پر chunks میں تقسیم کرتا ہے ← اس کے ساتھ embeddings بناتا ہے OpenAI text-embedding-3-small ← pgvector میں محفوظ کرتا ہے
مکمل ہونے پر اسٹیٹس READY ہو جاتا ہے

بازیافت کیسے کام کرتی ہے

ہر وزیٹر پیغام پر، worker سوال کے embeddings بناتا ہے اور آپ کے ٹیننٹ کے chunks پر کوزائن فاصلے کی تلاش چلاتا ہے۔ Top-K (پہلے سے طے شدہ 5) chunks جو مماثلت کی حد عبور کرتے ہیں سسٹم پرامپٹ میں شامل کر دیے جاتے ہیں۔

اپنے embeddings استعمال کرنا

AI ایجنٹ → Embeddings میں آپ ایک حسبِ ضرورت embedding API endpoint سیٹ کر سکتے ہیں —— یہ مفید ہے اگر آپ Azure OpenAI، مقامی Ollama، یا DuckLLM استعمال کرنا چاہتے ہیں۔ چیٹ کمپلیشن endpoint، embedding endpoint سے مختلف ہو سکتا ہے، کیونکہ ایگریگیٹر سروسز اکثر embeddings کی حمایت نہیں کرتیں۔

کیشنگ

بالکل یکساں سوال کا متن 24 گھنٹے کے Redis کیش سے ٹکراتا ہے، اس لیے وہی FAQ ہر وزٹ پر embeddings دوبارہ نہیں بناتا۔ Anthropic پرامپٹ کیشنگ سسٹم پرامپٹ + بازیافت شدہ chunks پر لاگو ہوتی ہے تاکہ مزید لاگت کی بچت ہو۔

RAG کب چھوڑیں

RAG enabled کو بند کر دیں اگر آپ کا AI ایجنٹ محض ایک سادہ گفتگو / لیڈ کوالیفکیشن بوٹ ہے جسے دستاویزات کا حوالہ دینے کی ضرورت نہیں۔

پچھلاویب وجیٹ اگلاDocker کے ساتھ سیلف ہوسٹ