𝗞𝗠𝗠 𝘃𝟬.𝟬.𝟮: 𝗔𝗜 𝗔𝗚𝗘𝗡𝗧 𝗞𝗡𝗢𝗪𝗟𝗘𝗗𝗚𝗘 𝗣𝗜𝗣𝗘𝗟𝗜𝗡𝗘𝗦 𝗞𝗔 𝗡𝗜𝗥𝗠𝗔𝗔𝗡
बड़े कॉन्टेक्स्ट विंडो (Large context windows) सब कुछ हल नहीं करते।
यदि आपका AI एजेंट हर चैट शून्य से शुरू करता है, तो आपके पास एक समस्या है। यह कल का शोध, पिछले सप्ताह के PDF और पिछले महीने का प्रतिस्पर्धी विश्लेषण (competitor analysis) भूल जाता है।
अधिकांश लोग इसे RAG और वेक्टर डेटाबेस (vector databases) के साथ ठीक करने की कोशिश करते हैं। वे विफल हो जाते हैं क्योंकि वे सिस्टम में निम्न-गुणवत्ता वाला डेटा डालते हैं। समस्या यह नहीं है कि आप कैसे खोजते हैं। समस्या यह है कि आप डेटा कैसे एकत्र करते हैं।
Knowledge-and-Memory-Management (KMM) v0.0.2 डेटा इनटेक (intake) प्रक्रिया को ठीक करता है। यह 40 से अधिक कलेक्शन टूल्स को प्रबंधित करने के लिए एक फ्रेमवर्क प्रदान करता है।
KMM टूल्स को चार श्रेणियों में व्यवस्थित करता है:
• Web: एक्सट्रैक्शन के लिए 6 इंजन, जिनमें Cloudflare और Chrome DevTools ऑटोमेशन को बायपास करने वाले टूल्स शामिल हैं। • Video: मेटाडेटा, सबटाइटल और ASR के लिए 8 टूल्स। इसमें ट्रांसक्रिप्शन के लिए yt-dlp और Whisper शामिल हैं। • Content: RSS, ब्लॉग और न्यूज़ एग्रीगेटर्स जैसे 10+ स्रोत। • Documents: हाई-प्रिसिजन OCR का उपयोग करके PDF, PPT और Word के लिए पूर्ण समर्थन।
यह केवल स्क्रिप्ट की एक सूची नहीं है। यह एक पांच-चरणीय पाइपलाइन है: Collect → Analyze → Note → Graph → Cloud.
एक प्रमुख विशेषता AugmentedSearch लॉजिक है। यह आपके एजेंट को आपसे झूठ बोलने से रोकता है।
सिस्टम पहले आपके स्थानीय नोट्स (local notes) को खोजता है। यदि स्थानीय मैच स्कोर आपके थ्रेशोल्ड (threshold) को पूरा करता है, तो यह परिणाम लौटाता है। यदि स्कोर बहुत कम है, तो यह वेब सर्च शुरू कर देता है। यह वेब परिणामों को स्पष्ट रूप से "source: web" के रूप में चिह्नित करता है। यह एजेंट को वेब परिणामों को आपका अपना निजी ज्ञान बताने से रोकता है।
NoteGenerator एक स्पष्ट पथ का अनुसरण करता है:
- कलेक्टरों के माध्यम से कच्चा माल (raw material) एकत्र करें।
- तर्कों, डेटा और टाइमलाइन को व्यवस्थित करने के लिए एक LLM का उपयोग करें।
- स्थानीय Markdown नोट्स में लिखें।
- डेटा को नॉलेज ग्राफ में मैप करें।
- rclone के माध्यम से OneDrive जैसे क्लाउड स्टोरेज के साथ सिंक करें।
आप एक PDF को भी उपयोगी स्किल (skill) में बदल सकते हैं। refine_pdf टूल एक दस्तावेज़ को स्वचालित रूप से एक स्ट्रक्चर्ड नोट और एक AI स्किल में बदल देता है।
यदि आपका एजेंट वह भूलता रहता है जो आपने उसे बताया था, तो नया डेटाबेस न खरीदें। एक बेहतर कलेक्शन पाइपलाइन बनाएं। KMM ठीक यही करने के लिए ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क प्रदान करता है।
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi