Kotaemon - एक open source RAG-आधारित टूल जो आपके दस्तावेज़ों से बातचीत करने देता है

• RAG (retrieval-augmented generation) आधारित QA के लिए user-friendly UI
• उन सामान्य उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किया गया है जो दस्तावेज़ों पर QA करना चाहते हैं, और उन डेवलपर्स के लिए भी जो अपना खुद का RAG pipeline बनाना चाहते हैं
• विभिन्न LLMs का समर्थन: OpenAI, AzureOpenAI, Cohere जैसे LLM API providers, तथा local LLMs (ollama, llama-cpp-python) का समर्थन
• आसान इंस्टॉलेशन: जल्दी शुरू करने के लिए script उपलब्ध
• Gradio से बना UI, जिसमें अपना RAG pipeline टेस्ट किया जा सकता है (themes उपलब्ध)

मुख्य विशेषताएँ

• दस्तावेज़ QA web UI होस्टिंग:
  • multi-user login समर्थन
  • दस्तावेज़ों को private/public collections में व्यवस्थित करना
  • chat history साझा करने और सहयोग की सुविधा
• LLM और embedding model प्रबंधन:
  • local LLMs तथा OpenAI, Azure, Ollama, Groq जैसे लोकप्रिय API providers का समर्थन
• hybrid RAG pipeline:
  • डिफ़ॉल्ट रूप से hybrid (full-text और vector) retriever तथा reranking को मिलाकर बेहतरीन retrieval quality सुनिश्चित करता है
• multimodal QA समर्थन:
  • चार्ट और तालिकाओं वाले कई दस्तावेज़ों पर प्रश्नोत्तर किया जा सकता है
  • UI में multimodal document parsing option चुना जा सकता है
• उन्नत citation और document preview:
  • सटीकता सुनिश्चित करने के लिए विस्तृत citation जानकारी प्रदान करता है
  • browser के भीतर PDF viewer में highlights के साथ citation और relevance score देखे जा सकते हैं
  • कम प्रासंगिक दस्तावेज़ लौटने पर warning दिखाता है
• जटिल reasoning तरीकों का समर्थन:
  • question decomposition के ज़रिए जटिल/बहु-चरणीय प्रश्नों के उत्तर दिए जा सकते हैं
  • ReAct, ReWOO और अन्य agents का उपयोग करने वाली agent-based reasoning का समर्थन
• configuration UI को अनुकूलित किया जा सकता है:
  • retrieval और generation process के मुख्य तत्वों को सीधे UI से समायोजित किया जा सकता है (जैसे prompt settings)
• विस्तार योग्य:
  • Gradio पर बना होने के कारण UI elements को स्वतंत्र रूप से customize किया जा सकता है
  • भविष्य में विभिन्न document indexing और retrieval strategies का समर्थन होगा. उदाहरण के रूप में GraphRAG indexing pipeline प्रदान की गई है

[riskatcher]

QA RAG framework बहुत हैं, लेकिन इसमें फ़ायदा क्या है?

[savvykang]

सूचना पुनर्प्राप्ति क्षेत्र में और विवरण के भीतर, QA का मतलब quality assurance नहीं बल्कि question answering है।

[sftblw]

नाम काफ़ी मज़ेदार है। सिर्फ़ नाम देखकर अंदाज़ा लगाऊँ तो लगता है कि यह जवाब(कोताए) + Doraemon (मोन) से मिलकर कोताएमोन बना होगा।