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Native CLI i18n: The TrustGraph CLI has built-in translation support that dynamically loads language strings. You can test and use different languages by simply passing the --lang flag (e.g., --lang es for Spanish, --lang ru for Russian) or by configuring your environment's LANG variable. Automated Docs Translations: This PR introduces autonomously translated Markdown documentation into several target languages, including Spanish, Swahili, Portuguese, Turkish, Hindi, Hebrew, Arabic, Simplified Chinese, and Russian.
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layout: default
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title: "पहले"
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parent: "Hindi (Beta)"
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## स्कीमा निर्देशिका का पुनर्गठन प्रस्ताव
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## वर्तमान मुद्दे
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1. **सममित संरचना** - सभी स्कीमा एक ही निर्देशिका में होने से उनके बीच के संबंधों को समझना मुश्किल हो जाता है
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2. **विभिन्न चिंताएं** - कोर प्रकार, डोमेन ऑब्जेक्ट और एपीआई अनुबंध सभी एक साथ
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3. **अस्पष्ट नामकरण** - फ़ाइलें जैसे "object.py", "types.py", "topic.py" स्पष्ट रूप से उनकी propósito नहीं दर्शाती हैं
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4. **स्पष्ट परतें नहीं** - यह स्पष्ट नहीं है कि कौन सी चीज़ किससे जुड़ी है
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## प्रस्तावित संरचना
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```
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trustgraph-base/trustgraph/schema/
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├── __init__.py
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├── core/ # हर जगह उपयोग किए जाने वाले कोर मूल प्रकार
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│ ├── __init__.py
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│ ├── primitives.py # त्रुटि, मूल्य, त्रिक, फ़ील्ड, पंक्ति स्कीमा
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│ ├── metadata.py # मेटाडेटा रिकॉर्ड
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│ └── topic.py # विषय उपयोगिताएं
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├── knowledge/ # ज्ञान डोमेन मॉडल और निष्कर्षण
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│ ├── __init__.py
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│ ├── graph.py # एंटिटीसंदर्भ, एंटिटी एम्बेडिंग, त्रिक
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│ ├── document.py # दस्तावेज़, टेक्स्टदस्तावेज़, टुकड़ा
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│ ├── knowledge.py # ज्ञान निष्कर्षण प्रकार
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│ ├── embeddings.py # सभी एम्बेडिंग संबंधित प्रकार (कई फ़ाइलों से स्थानांतरित)
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│ └── nlp.py # परिभाषा, विषय, संबंध, तथ्य प्रकार
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│
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└── services/ # सेवा अनुरोध/प्रतिक्रिया अनुबंध
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├── __init__.py
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├── llm.py # टेक्स्टकम्प्लीशन, एम्बेडिंग, टूल अनुरोध/प्रतिक्रिया
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├── retrieval.py # ग्राफ़RAG, दस्तावेज़RAG क्वेरी/प्रतिक्रिया
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├── query.py # ग्राफ़एम्बेडिंग अनुरोध/प्रतिक्रिया, दस्तावेज़एम्बेडिंग अनुरोध/प्रतिक्रिया
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├── agent.py # एजेंट अनुरोध/प्रतिक्रिया
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├── flow.py # फ़्लो अनुरोध/प्रतिक्रिया
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├── prompt.py # प्रॉम्प्ट सेवा अनुरोध/प्रतिक्रिया
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├── config.py # कॉन्फ़िगरेशन सेवा
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├── library.py # लाइब्रेरियन सेवा
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└── lookup.py # लुकअप सेवा
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```
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## मुख्य परिवर्तन
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1. **पदानुक्रमित संगठन** - स्पष्ट विभाजन कोर प्रकारों, ज्ञान मॉडल और सेवा अनुबंधों के बीच
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2. **बेहतर नामकरण**:
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- `types.py` → `core/primitives.py` (अधिक स्पष्ट उद्देश्य)
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- `object.py` → वास्तविक सामग्री के आधार पर उचित फ़ाइलों में विभाजित
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- `documents.py` → `knowledge/document.py` (एकल, सुसंगत)
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- `models.py` → `services/llm.py` (अधिक स्पष्ट रूप से किस प्रकार के मॉडल)
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- `prompt.py` → विभाजित: सेवा भागों को `services/prompt.py` में, डेटा प्रकारों को `knowledge/nlp.py` में
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3. **तार्किक समूहीकरण**:
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- सभी एम्बेडिंग प्रकारों को `knowledge/embeddings.py` में समेकित किया गया है
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- सभी LLM-संबंधित सेवा अनुबंधों को `services/llm.py` में रखा गया है
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- सेवाओं की निर्देशिका में अनुरोध/प्रतिक्रिया जोड़े का स्पष्ट विभाजन
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- ज्ञान निष्कर्षण प्रकारों को अन्य ज्ञान डोमेन मॉडल के साथ समूहीकृत किया गया है
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4. **निर्भरता स्पष्टता**:
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- कोर प्रकारों में कोई निर्भरता नहीं है
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- ज्ञान मॉडल केवल कोर पर निर्भर होते हैं
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- सेवा अनुबंध कोर और ज्ञान मॉडल दोनों पर निर्भर हो सकते हैं
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## माइग्रेशन के लाभ
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1. **आसान नेविगेशन** - डेवलपर्स आसानी से वह ढूंढ सकते हैं जिसकी उन्हें आवश्यकता है
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2. **बेहतर मॉड्यूलरिटी** - विभिन्न चिंताओं के बीच स्पष्ट सीमाएं
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3. **सरल आयात** - अधिक सहज आयात पथ
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4. **भविष्य के लिए तैयार** - बिना किसी अव्यवस्था के, नई ज्ञान प्रकारों या सेवाओं को आसानी से जोड़ा जा सकता है
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## उदाहरण आयात परिवर्तन
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```python
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# पहले
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> **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.
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from trustgraph.schema import Error, Triple, GraphEmbeddings, TextCompletionRequest
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# बाद में
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from trustgraph.schema.core import Error, Triple
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from trustgraph.schema.knowledge import GraphEmbeddings
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from trustgraph.schema.services import TextCompletionRequest
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```
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## कार्यान्वयन नोट्स
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1. मूल `__init__.py` में आयात को बनाए रखकर पिछड़े अनुकूलता बनाए रखें
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2. धीरे-धीरे फ़ाइलों को स्थानांतरित करें, आवश्यक अनुसार आयात को अपडेट करें
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3. एक `legacy.py` जोड़ने पर विचार करें जो एक संक्रमण अवधि के लिए सब कुछ आयात करता है
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4. नए संरचना को दर्शाने के लिए दस्तावेज़ अपडेट करें
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<function_calls>
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<invoke name="TodoWrite">
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<parameter name="todos">[{"id": "1", "content": "वर्तमान स्कीमा निर्देशिका संरचना की जाँच करें", "status": "पूर्ण", "प्राथमिकता": "उच्च"}, {"id": "2", "content": "स्कीमा फ़ाइलों और उनके उद्देश्यों का विश्लेषण करें", "status": "पूर्ण", "प्राथमिकता": "उच्च"}, {"id": "3", "content": "बेहतर नामकरण और संरचना का प्रस्ताव", "status": "पूर्ण", "प्राथमिकता": "उच्च"}]
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