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default	दस्तावेज़ एम्बेडिंग चंक आईडी	Hindi (Beta)

दस्तावेज़ एम्बेडिंग चंक आईडी

Beta Translation: This document was translated via Machine Learning and as such may not be 100% accurate. All non-English languages are currently classified as Beta.

अवलोकन

वर्तमान में, दस्तावेज़ एम्बेडिंग स्टोरेज चंक टेक्स्ट को सीधे वेक्टर स्टोर पेलोड में संग्रहीत करता है, जिससे गैरेज में मौजूद डेटा दोहराया जाता है। यह विनिर्देश चंक टेक्स्ट स्टोरेज को chunk_id संदर्भों से बदल देता है।

वर्तमान स्थिति

@dataclass
class ChunkEmbeddings:
    chunk: bytes = b""
    vectors: list[list[float]] = field(default_factory=list)

@dataclass
class DocumentEmbeddingsResponse:
    error: Error | None = None
    chunks: list[str] = field(default_factory=list)

वेक्टर स्टोर पेलोड:

payload={"doc": chunk}  # Duplicates Garage content

डिज़ाइन

स्कीमा में बदलाव

ChunkEmbeddings - "chunk" को "chunk_id" से बदलें:

@dataclass
class ChunkEmbeddings:
    chunk_id: str = ""
    vectors: list[list[float]] = field(default_factory=list)

DocumentEmbeddingsResponse - चंक्स के बजाय chunk_ids लौटाएं:

@dataclass
class DocumentEmbeddingsResponse:
    error: Error | None = None
    chunk_ids: list[str] = field(default_factory=list)

वेक्टर स्टोर पेलोड

सभी स्टोर (क्यूड्रेंट, मिल्वस, पाइनकोन):

payload={"chunk_id": chunk_id}

दस्तावेज़ आरएजी (RAG) में बदलाव

दस्तावेज़ आरएजी प्रोसेसर, गराज (Garage) से चंक सामग्री प्राप्त करता है:

# Get chunk_ids from embeddings store
chunk_ids = await self.rag.doc_embeddings_client.query(...)

# Fetch chunk content from Garage
docs = []
for chunk_id in chunk_ids:
    content = await self.rag.librarian_client.get_document_content(
        chunk_id, self.user
    )
    docs.append(content)

एपीआई/एसडीके में बदलाव

DocumentEmbeddingsClient चंक_आईडी (chunk_ids) लौटाता है:

return resp.chunk_ids  # Changed from resp.chunks

वायर प्रारूप (DocumentEmbeddingsResponseTranslator):

result["chunk_ids"] = obj.chunk_ids  # Changed from chunks

CLI में बदलाव

CLI टूल chunk_ids प्रदर्शित करता है (उपयोगकर्ता आवश्यकता पड़ने पर सामग्री को अलग से प्राप्त कर सकते हैं)।

संशोधित करने योग्य फाइलें

स्कीमा

trustgraph-base/trustgraph/schema/knowledge/embeddings.py - ChunkEmbeddings trustgraph-base/trustgraph/schema/services/query.py - DocumentEmbeddingsResponse

मैसेजिंग/अनुवादक

trustgraph-base/trustgraph/messaging/translators/embeddings_query.py - DocumentEmbeddingsResponseTranslator

क्लाइंट

trustgraph-base/trustgraph/base/document_embeddings_client.py - chunk_ids लौटाएं

पायथन SDK/API

trustgraph-base/trustgraph/api/flow.py - document_embeddings_query trustgraph-base/trustgraph/api/socket_client.py - document_embeddings_query trustgraph-base/trustgraph/api/async_flow.py - यदि लागू हो trustgraph-base/trustgraph/api/bulk_client.py - दस्तावेज़ एम्बेडिंग का आयात/निर्यात trustgraph-base/trustgraph/api/async_bulk_client.py - दस्तावेज़ एम्बेडिंग का आयात/निर्यात

एम्बेडिंग सेवा

trustgraph-flow/trustgraph/embeddings/document_embeddings/embeddings.py - chunk_id पास करें

स्टोरेज राइटर

trustgraph-flow/trustgraph/storage/doc_embeddings/qdrant/write.py trustgraph-flow/trustgraph/storage/doc_embeddings/milvus/write.py trustgraph-flow/trustgraph/storage/doc_embeddings/pinecone/write.py

क्वेरी सेवाएं

trustgraph-flow/trustgraph/query/doc_embeddings/qdrant/service.py trustgraph-flow/trustgraph/query/doc_embeddings/milvus/service.py trustgraph-flow/trustgraph/query/doc_embeddings/pinecone/service.py

गेटवे

trustgraph-flow/trustgraph/gateway/dispatch/document_embeddings_query.py trustgraph-flow/trustgraph/gateway/dispatch/document_embeddings_export.py trustgraph-flow/trustgraph/gateway/dispatch/document_embeddings_import.py

दस्तावेज़ RAG

trustgraph-flow/trustgraph/retrieval/document_rag/rag.py - लाइब्रेरियन क्लाइंट जोड़ें trustgraph-flow/trustgraph/retrieval/document_rag/document_rag.py - गैरेज से प्राप्त करें

CLI

trustgraph-cli/trustgraph/cli/invoke_document_embeddings.py trustgraph-cli/trustgraph/cli/save_doc_embeds.py trustgraph-cli/trustgraph/cli/load_doc_embeds.py

लाभ

1. सत्य का एकल स्रोत - केवल गैरेज में टेक्स्ट चंक
2. वेक्टर स्टोर स्टोरेज में कमी
3. chunk_id के माध्यम से क्वेरी-टाइम उत्पत्ति को सक्षम करता है