COREMONIT · ENTERPRISE AI KNOWLEDGE SYSTEM
RAG WIKI LLM
उद्यम के पूरे ज्ञान को जोड़कर,
ज़रूरत के समय सही उत्तर खोजते हैं।
यह उद्यम ज्ञान RAG समाधान बिखरे आंतरिक दस्तावेज़ों को एक AI ज्ञान व्यवस्था में जोड़कर खोज, विश्लेषण, सारांश, तुलना, तर्क और मानकीकृत उत्तर प्रदान करता है।
LOCAL LLMKNOWLEDGE HUBPDFWORDHWPREPORTDOCडेटा बहुत है, लेकिन उपयोग योग्य ज्ञान कम है।
उद्यम की प्रतिस्पर्धात्मकता दस्तावेज़ों की मात्रा से नहीं, बल्कि ज़रूरत के समय सही प्रमाण कितनी जल्दी मिलते हैं, उससे शुरू होती है।
बिखरी सामग्री
दस्तावेज़ व्यक्तिगत PC, NAS, साझा फ़ोल्डर, ग्रुपवेयर और ईमेल में बिखरे होते हैं।
खोज की सीमाएँ
वांछित जानकारी खोजने के लिए सही फ़ाइल नाम या मुख्य शब्द जानना ज़रूरी है।
ज्ञान की निरंतरता टूटना
ज़िम्मेदार व्यक्ति बदलने या नए कर्मचारी आने पर अनुभव और व्यावहारिक ज्ञान आगे नहीं पहुँचते।
RAG: खोज-संवर्धित जनरेशन
AI उत्तर बनाने से पहले आंतरिक उद्यम दस्तावेज़ खोजता है और सत्यापित प्रमाण के आधार पर उत्तर बनाता है।
प्रश्नप्राकृतिक भाषा इनपुट02
खोजसंबंधित दस्तावेज़ खोजना03
विश्लेषणसंदर्भ और आशय समझना04
तर्कसामग्री की तुलना और व्यवस्था05
उत्तरप्रमाण-आधारित निर्माण- प्रशिक्षण डेटा पर केंद्रित
- उद्यम की नवीनतम और आंतरिक जानकारी जाँचना कठिन
- प्रमाण कम होने पर मनगढ़ंत उत्तर की संभावना
- उपयोगकर्ता स्रोत दोबारा जाँचता है
- आंतरिक अनुमोदित सामग्री पर केंद्रित
- नवीनतम मैनुअल, नियम और प्रोजेक्ट शामिल करना
- खोजे गए प्रमाण के आधार पर उत्तर
- स्रोत और मूल पाठ का स्थान साथ देना
RAG WIKI LLM की कार्य संरचना
दस्तावेज़ केवल संग्रहित नहीं करते, बल्कि उन्हें खोज की सटीकता और उत्तर निर्माण की गुणवत्ता बढ़ाने वाली ज्ञान संरचना में बदलते हैं।
DATA SOURCE
PDF · Word · Excel · PPT · Wiki · Manual · Report
DOCUMENT
Parsing · Cleaning · Metadata · Classification
KNOWLEDGE
Chunking · Embedding · Indexing
STORAGE
Vector DB · Metadata DB · Document Storage
RAG ENGINE
Query · Hybrid Search · Re-ranking · Context
APPLICATION
AI Chat · Wiki · Report · Dashboard · API
RAG खोज और CHATBOT एक ही उत्पाद में
CoreMonit RAG WIKI LLM उद्यम दस्तावेज़ों में प्रमाण खोजने वाला RAG सर्च और मिले ज्ञान पर प्राकृतिक भाषा में प्रश्नोत्तर करने वाला CHATBOT, दोनों प्रदान करता है।
एक ही स्क्रीन पर दस्तावेज़, वर्गीकरण और मूल स्थान देखें तथा प्रश्न से संबंधित अनुमोदित सामग्री जल्दी जाँचें।
खोजे गए आंतरिक ज्ञान से प्रश्नों का उत्तर देता है और संबंधित प्रश्नों तथा प्रमाण दस्तावेज़ों को जोड़ता है।
मुख्य कार्य तकनीक
दस्तावेज़ विशेषताओं की सही पहचान से लेकर अर्थ-आधारित खोज, पुनः रैंकिंग और तर्क तक पूरे RAG की गुणवत्ता डिज़ाइन करते हैं।
दस्तावेज़ इनपुट
विभाग के Word, PDF, विकी, मैनुअल, गुणवत्ता और प्रोजेक्ट सामग्री सुरक्षित ढंग से एकत्र करते हैं।
Parsing
मुख्य पाठ, शीर्षक, तालिका, लेखक, तिथि, दस्तावेज़ संख्या और मेटाडेटा व्यवस्थित करते हैं।
Chunking
आगे-पीछे का संदर्भ बनाए रखने वाली अर्थपूर्ण इकाइयों में दस्तावेज़ बाँटकर खोज की सटीकता बढ़ाते हैं।
Embedding
अलग शब्दों में समान अर्थ वाले दस्तावेज़ खोजने के लिए जानकारी को वेक्टर में बदलते हैं।
Vector Search
मुख्य शब्दों से आगे बढ़कर प्रश्न के अर्थ से जुड़े प्रमाण दस्तावेज़ खोजते हैं।
30B श्रेणी का LLM
कई सामग्रियों की तुलना और विश्लेषण करके प्रश्न के आशय के अनुसार सारांश, वर्गीकरण और तर्क करते हैं।
Re-ranking
अनावश्यक परिणाम घटाने के लिए खोज प्रत्याशियों को प्रश्न से प्रासंगिकता के अनुसार पुनः क्रमबद्ध करते हैं।
Standard Parsing
उत्तर को तालिका, जाँच सूची, सारांश और रिपोर्ट जैसे कार्योपयोगी प्रारूपों में संरचित करते हैं।
खोज की सटीकता बढ़ाने वाली RAG Pipeline
सिर्फ़ Vector DB जोड़ना पर्याप्त नहीं है। पूरे खोज प्रवाह को उद्यम डेटा के अनुरूप बार-बार सत्यापित और अनुकूलित करते हैं।
केवल खोज तक सीमित नहीं, तुरंत उपयोग योग्य परिणाम
खोज परिणामों को तालिका, सारांश, जाँच सूची और रिपोर्ट में संरचित करते हैं ताकि काम में तुरंत उपयोग हो सके।
तालिका
मद, लक्षण, तात्कालिकता और ज़िम्मेदार विभाग की तुलना करते हैं।
मुख्य सारांश
कई दस्तावेज़ों के मुख्य मुद्दे और निष्कर्ष व्यवस्थित करते हैं।
जाँच सूची
जाँच का क्रम और कार्रवाई की मदें चरणबद्ध देते हैं।
रिपोर्ट
लक्षण, कारण, उपाय और पुनरावृत्ति रोकथाम की रिपोर्ट बनाते हैं।
दस्तावेज़ खोज से ज्ञान खोज तक
फ़ाइल खोजने के बजाय प्रश्न पूछें और संबंधित दस्तावेज़ तथा प्रमाण का स्थान साथ पाएँ।
आंतरिक उद्यम दस्तावेज़ों का सुरक्षित उपयोग करने वाला Private AI
उद्यम की सुरक्षा नीति और नेटवर्क परिवेश को ध्यान में रखकर डेटा का बाहरी खुलासा न्यूनतम करते हैं।
कंपनी और मानव संसाधन नियम / अनुबंध / संचालन दिशानिर्देश
तकनीकी दस्तावेज़ / प्रोजेक्ट / डिज़ाइन
कार्य मानक / उपकरण और प्रक्रिया मैनुअल
निरीक्षण मानक / गुणवत्ता समस्याएँ / मैनुअल
उत्पाद सामग्री / प्रस्ताव / ग्राहक सेवा
कार्यस्थल पर आप इस तरह प्रश्न पूछ सकते हैं।
प्राकृतिक भाषा के एक प्रश्न से संबंधित दस्तावेज़, पिछले उदाहरण और निर्णय के लिए आवश्यक प्रमाण साथ खोजते हैं।
“Error 105 का समाधान कैसे करें?”
“इस पुर्ज़े को कितने अंतराल पर बदलना चाहिए?”
“उत्पाद A और उत्पाद B की सुविधाओं में क्या अंतर है?”
“पिछले PLC प्रोजेक्ट में Trouble Shooting के उदाहरण क्या हैं?”
“समान खराबियों के दोहराव का रिकॉर्ड खोजें।”
“प्रोजेक्ट दस्तावेज़ों की संरचना बताएँ।”
“व्यावसायिक यात्रा का आवेदन कैसे करें?”
“गुणवत्ता संबंधी नियम क्या हैं?”
उद्यम के काम करने का तरीका बदलने वाले अपेक्षित लाभ
दस्तावेज़ों तक सीमित जानकारी को ज्ञान परिसंपत्ति में बदलते हैं और खोज व संकलन का समय घटाते हैं।
हर उद्यम का डेटा अलग होता है, इसलिए RAG भी अलग होना चाहिए।
दस्तावेज़ों की विशेषताएँ, खोज उद्देश्य और सुरक्षा नीति का विश्लेषण करके Knowledge Architecture और खोज Pipeline को अनुकूलित डिज़ाइन करते हैं।
AI जानकारी खोजता और व्यवस्थित करता है।
चुनाव का निर्णय इंसान करता है।