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नॉलेज बेस और RAG

नॉलेज बेस और RAG

Section titled “नॉलेज बेस और RAG”

नॉलेज बेस आपके AI bot की नींव है। अपने संगठन के वास्तविक दस्तावेज़ अपलोड करें — bot इस डेटा से सीखता है और एक स्मार्ट RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipeline का उपयोग करके प्रश्नों का उत्तर देता है।

नॉलेज बेस — दस्तावेज़ सूची

दस्तावेज़ अपलोड करना

Section titled “दस्तावेज़ अपलोड करना”

  1. बाईं मेनू में नॉलेज बेस पर जाएं।

  2. Upload Document पर क्लिक करें और एक फ़ाइल चुनें (PDF, DOCX, या TXT)।

  3. सिस्टम द्वारा दस्तावेज़ को प्रोसेस और इंडेक्स करने की प्रतीक्षा करें। पूर्ण होने पर Status Ready दिखाएगा।

  4. अपलोड किए गए दस्तावेज़ से bot प्रश्नों का उत्तर दे सकता है या नहीं, यह सत्यापित करने के लिए दाईं ओर Test Bot पैनल में bot का परीक्षण करें।

Upload Document Dialog

टेक्स्ट से बनाएं

Section titled “टेक्स्ट से बनाएं”

फ़ाइल अपलोड के अतिरिक्त, आप सीधे टेक्स्ट से नॉलेज बेस प्रविष्टियां बना सकते हैं:

  1. Create from Text पर क्लिक करें
  2. आसान संदर्भ के लिए एक Title दर्ज करें
  3. टेक्स्ट एडिटर में सामग्री पेस्ट करें या टाइप करें
  4. Save पर क्लिक करें — सिस्टम तुरंत इंडेक्स करेगा

यह FAQ, नीतियों, या किसी भी सामग्री के लिए उपयोगी है जिसे आप फ़ाइल के बिना सीधे लिखना चाहते हैं।

RAG Pipeline

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जब कोई उपयोगकर्ता प्रश्न पूछता है, तो सिस्टम इसे 4-चरण RAG pipeline के माध्यम से प्रोसेस करता है:

  1. Hybrid Search — कोई भी प्रासंगिक सामग्री न छूटे, यह सुनिश्चित करते हुए keyword और semantic vector search दोनों का एक साथ उपयोग करके सभी दस्तावेज़ों में खोज करता है।

  2. Query Rewriting — उपयोगकर्ता के प्रश्न को अधिक सटीक और खोज-योग्य बनाने के लिए पुनर्लेखन करता है, जिससे प्रश्न अस्पष्ट होने पर भी retrieval सटीकता में सुधार होता है।

  3. Re-ranking — प्रासंगिकता के आधार पर retrieved दस्तावेज़ chunks को स्कोर और पुनः-रैंक करता है, ताकि सबसे प्रासंगिक सामग्री पहले AI model को दी जाए।

  4. Generate Answer — AI model retrieved सामग्री के आधार पर source संदर्भों के साथ एक स्वाभाविक-भाषा उत्तर उत्पन्न करता है।

RAG विशेषताएं

Section titled “RAG विशेषताएं”
विशेषताविवरण
Hybrid Searchउच्च recall के लिए keyword + semantic vector search को जोड़ता है
Query Rewritingretrieval सटीकता सुधारने के लिए उपयोगकर्ता प्रश्नों को स्वतः पुनः-वाक्यांशित करता है
Re-rankingसबसे प्रासंगिक chunks को सामने लाने के लिए cross-encoder re-ranking
Smart Model Routingजटिलता और लागत के आधार पर उपयुक्त model पर queries को रूट करता है

Guardrail Modes

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नियंत्रित करें कि bot नॉलेज बेस में कितनी सख्ती से रहता है:

Modeव्यवहार
StrictBot केवल अपलोड किए गए दस्तावेज़ों से उत्तर देता है। कोई प्रासंगिक सामग्री न मिलने पर उत्तर देने से मना करता है।
HybridBot मुख्य रूप से नॉलेज बेस का उपयोग करता है लेकिन आवश्यकता होने पर सामान्य ज्ञान से पूरक कर सकता है।
OpenBot नॉलेज बेस को संदर्भ के रूप में उपयोग करता है लेकिन अपने training data से स्वतंत्र रूप से उत्तर दे सकता है।

Test Bot

Section titled “Test Bot”

लाइव जाने से पहले अपने नॉलेज बेस को सत्यापित करने के लिए Test Bot पैनल का उपयोग करें:

Test Bot Page

  • उपयोगकर्ता की तरह प्रश्न टाइप करें
  • जांचें कि उत्तर आपके दस्तावेज़ों में आधारित हैं
  • bot द्वारा retrieved दस्तावेज़ chunks देखने के लिए Source view का उपयोग करें
  • यदि आवश्यक हो तो guardrail mode समायोजित करें और पुनः परीक्षण करें

नॉलेज बेस में परिवर्तन Test Bot में तुरंत प्रभावी होते हैं — कोई redeployment की आवश्यकता नहीं।

KB Auto-Suggest Drafts

Section titled “KB Auto-Suggest Drafts”
v1.6.0

KB Auto-Suggest

auto-suggest सुविधा Analytics dashboard से अनुत्तरित प्रश्नों का विश्लेषण करती है और सामग्री अंतराल भरने के लिए स्वचालित रूप से draft नॉलेज बेस लेख उत्पन्न करती है:

  1. सिस्टम अनुत्तरित प्रश्नों से विषय पहचानता है जिनके लिए कोई मिलान दस्तावेज़ नहीं है
  2. प्रश्न पैटर्न के आधार पर सुझाई गई सामग्री के साथ एक draft document उत्पन्न करता है
  3. Drafts Analytics → Unanswered अनुभाग में “Suggested Draft” badge के साथ दिखाई देते हैं
  4. Draft की समीक्षा करें, संपादित करें, और publish करें — bot कवरेज तुरंत सुधरेगी