تجزیه بی‌وقفه، بازیابی دقیق، تولید هوشمندانه و استقرار بی‌دردسر، بیایید برویم…
مقاله کامل
اعتبار: https://github.com/truefoundry/cognita
چرا اهمیت می دهیم، وقتی تعداد زیادی وجود دارد؟
🤔 سیستم های RAG (Retrieval Augmented Generation) قدرتمند هستند، اما ساخت و استقرار آنها می تواند مشکل باشد.
🚀 هدف Cognita این است که یک راه حل کاربرپسند و ماژولار باشد که به چالش های رایج RAG می پردازد.
در جستجوی یک چارچوب RAG کامل با درجه تولید واقعی
مسائل مربوط به چارچوب های فعلی:
⚙️ کارهای خرد کردن و جاسازی اغلب نیاز به راه‌اندازی جداگانه دارند، اما در چارچوب‌های کنونی که فعلاً برای نویسنده شناخته شده است، تعبیه نشده است.
💻 استقرار خدمات پرس و جو برای تولید می تواند پیچیده باشد
🤖 استقرار مدل هندلینگ (مدل های زبان، مدل های تعبیه شده) فاقد پشتیبانی داخلی است.
🗄 استقرار پایگاه های داده برداری برای مقیاس پذیری دشوار است.
🧩 هیچ قالب واحد و آماده ای برای پذیرش آسان وجود ندارد
⚠️ سلب مسئولیت: این مسائل ممکن است توسط چارچوب های دیگری که تا زمان نگارش این مقاله برای نویسنده شناخته نشده است، مورد توجه قرار گرفته باشد.
چگونه Cognita این مسائل را حل می کند
🎯 Cognita سفارشی سازی را با سهولت استفاده متعادل می کند.
🧠 طراحی مقیاس پذیر برای ادغام پیشرفت ها در زمان وقوع.
Cognita – کتابخانه ای برای ساخت برنامه های ماژولار و منبع باز RAG برای تولید
🧱 طراحی ماژولار: RAG را به مراحل برای مدیریت و به روز رسانی آسان تر تقسیم کنید.
♻️ اجزای قابل استفاده مجدد: تجزیه کننده ها، لودرها و غیره، برای صرفه جویی در زمان در پروژه ها.
🚀 استقرار کارآمد: Cognita سیستم‌های تولید را کنترل می‌کند.
⚖️ مقیاس پذیری: مولفه ها به طور مستقل مقیاس می شوند تا ترافیک افزایش یافته را مدیریت کنند.
✨ رابط کاربر پسند: حتی کاربران غیر فنی نیز می توانند با تنظیمات RAG بازی کنند.
🔌 API-Driven: Cognita با سیستم های دیگر به خوبی کار می کند.
اجزای آموخته شده
کار نمایه سازی
- بارگذارهای داده 🚚 چه چیزی: داده ها را از مکان های مختلف (پوشه ها، پایگاه های داده و غیره) واکشی کنید. چرا: RAG برای کار کردن به داده نیاز دارد!
- تجزیه کننده ها 🗂️ چه: انواع فایل های مختلف را به یک فرمت رایج تبدیل کنید. چرا: پردازش همه چیز را برای سیستم RAG آسان تر می کند.
- Embedders 🔎 چه چیزی: برای مقایسه سریع، نمایش‌هایی شبیه کد از متن ایجاد کنید چرا: به پیدا کردن مرتبط‌ترین اطلاعات برای سؤالتان کمک می‌کند.
فروشگاه فراداده 🧠
چه چیزی: “مغز” سیستم، ذخیره جزئیات پیکربندی
چرا: RAG شما را منظم نگه می‌دارد و مدیریت آن آسان است.
دروازه LLM 💬
چه: یک “مترجم” برای مدل های مختلف زبان.
چرا: به شما امکان می‌دهد بین مدل‌ها بدون کدگذاری مجدد همه چیز جابه‌جا شوید.
وکتور DB 🗄️
چه چیزی: جاسازی‌ها را برای جستجوی داده‌های بسیار سریع ذخیره می‌کند.
چرا: جستجوهای کارآمد برای مجموعه داده های بزرگ کلیدی است.
سرور API ⚙️
چه: هماهنگ کننده ای که به سؤالات کاربر رسیدگی می کند و پاسخ ها را تولید می کند.
چرا: تمام قطعات سیستم RAG را به هم متصل می کند.
برای قسمت 2 هیجان زده: کدنویسی با Cognita! 💻🚀
