RAG Implementation गाइड
PRORetrieval-Augmented Generation systems build करो जो LLM responses को external knowledge sources में ground करें। Hallucinations reduce करो और domain-specific AI enable करो!
स्किल प्रॉम्प्ट
यह skill सबसे अच्छा तब काम करता है जब इसे findskill.ai से कॉपी किया जाए — इसमें variables और formatting शामिल हैं जो कहीं और से सही ढंग से transfer नहीं हो सकते।
इस स्किल का उपयोग कैसे करें
1
स्किल कॉपी करें ऊपर के बटन का उपयोग करें
2
अपने AI असिस्टेंट में पेस्ट करें (Claude, ChatGPT, आदि)
3
नीचे अपनी जानकारी भरें (वैकल्पिक) और अपने प्रॉम्प्ट में शामिल करने के लिए कॉपी करें
4
भेजें और चैट शुरू करें अपने AI के साथ
सुझाया गया कस्टमाइज़ेशन
| विवरण | डिफ़ॉल्ट | आपका मान |
|---|---|---|
| Vector database to use | Chroma | |
| Embedding model | OpenAI | |
| Programming language I'm using | Python |
आपको क्या मिलेगा
- Architecture design
- Component selection recommendations
- Implementation code
- Optimization strategies
शोध स्रोत
यह स्किल इन विश्वसनीय स्रोतों से शोध का उपयोग करके बनाया गया था:
- Anthropic: RAG with Claude Official Claude RAG implementation guide
- LangChain: RAG Tutorial Comprehensive RAG implementation with LangChain
- Pinecone: RAG Guide Vector database RAG patterns and best practices
- OpenAI: Embeddings Guide Text embeddings for semantic search
- Llamaindex: RAG Documentation Advanced RAG patterns and data connectors