द ज्ञान आधार यह दस्तावेज़ों का एक भंडार है जिससे एजेंट तथ्य निकालते हैं जब वे उत्तर देते हैं (RAG, रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन)। आप कंपनी सामग्री अपलोड करते हैं, AiHummer उस पाठ को निकालता है, उसे टुकड़ों में विभाजित करता है और उसे अनुक्रमित करता है; फिर एजेंट प्रासंगिक टुकड़ों को ढूंढता है और उन्हीं से उत्तर देता है।
आप क्या अपलोड कर सकते हैं
सामग्री जोड़ने के तीन तरीके:
+ फ़ाइल — एक या अधिक फाइलें चुनें। समर्थित: पीडीएफ़, वर्ड (.docx), एक्सेल
(.xlsx), CSV, .txt, .md, .rtf; प्रति फ़ाइल सीमा 20 MiB है। सर्वर निकालता है
टेक्स्ट और रिपोर्ट करता है कि प्रत्येक फ़ाइल में कितने चंक्स उत्पन्न हुए।
+ पाठ — सीधे पाठ चिपकाएँ: शीर्षक, स्रोत और मुख्य भाग।
+ यूआरएल — लिंक की ओर इशारा करें; पृष्ठ सामग्री प्राप्त की जाती है।
सूची
प्रत्येक दस्तावेज़ में उसका शीर्षक/स्रोत, चंक संख्या और जोड़े जाने का समय दिखाया जाता है। नाम या तिथि द्वारा खोज और क्रमबद्ध करने की सुविधा है, और हेडर में कुल चंक काउंटर होता है।
इसे कैसे उपयोग करें
दस्तावेज़ अपलोड करें (स्वच्छ, संरचित पाठ सबसे अच्छा काम करता है)।
जाँच करें कि चंक की संख्या शून्य नहीं है — इसका मतलब है कि पाठ निकाला गया था।
सुनिश्चित करें कि एजेंट को ज्ञान का उपयोग करने की अनुमति है (capabilities अनुभाग)
और वह चयनित एंबेडर आपके लिए फिट होता है
भाषा।
कॉन्फ़िगरेशन
निकर्षण, एम्बेडिंग और चंक-साइज़ सेटिंग्स RAG इंजन से संबंधित हैं — देखें ज्ञान और RAGडिफ़ॉल्ट एम्बेडिंग मॉडल बहुभाषी है; बड़ी मात्रा के लिए इसे GPU पर स्थानांतरित किया जा सकता है।
सुझाव
बड़े दस्तावेज़ों को अर्थ के अनुसार विभाजित करें — उस तरह से पुनर्प्राप्ति अधिक सटीक होती है।
एक अर्थपूर्ण “स्रोत” दें: यह दोनों लोगों और एजेंट को किसी तथ्य का हवाला देने में मदद करता है
से आया।
द **ज्ञान आधार** यह दस्तावेज़ों का एक भंडार है जिससे एजेंट तथ्य निकालते हैं जब वे उत्तर देते हैं (RAG, रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन)। आप कंपनी सामग्री अपलोड करते हैं, AiHummer उस पाठ को निकालता है, उसे टुकड़ों में विभाजित करता है और उसे अनुक्रमित करता है; फिर एजेंट प्रासंगिक टुकड़ों को ढूंढता है और उन्हीं से उत्तर देता है।
## आप क्या अपलोड कर सकते हैं
सामग्री जोड़ने के तीन तरीके:
- **+ फ़ाइल** — एक या अधिक फाइलें चुनें। समर्थित: **पीडीएफ़, वर्ड (.docx), एक्सेल
(.xlsx), CSV, .txt, .md, .rtf**; प्रति फ़ाइल सीमा 20 MiB है। सर्वर निकालता है
टेक्स्ट और रिपोर्ट करता है कि प्रत्येक फ़ाइल में कितने चंक्स उत्पन्न हुए।
- **+ पाठ** — सीधे पाठ चिपकाएँ: शीर्षक, स्रोत और मुख्य भाग।
- **+ यूआरएल** — लिंक की ओर इशारा करें; पृष्ठ सामग्री प्राप्त की जाती है।
## सूची
प्रत्येक दस्तावेज़ में उसका शीर्षक/स्रोत, चंक संख्या और जोड़े जाने का समय दिखाया जाता है। नाम या तिथि द्वारा खोज और क्रमबद्ध करने की सुविधा है, और हेडर में कुल चंक काउंटर होता है।
## इसे कैसे उपयोग करें
1. दस्तावेज़ अपलोड करें (स्वच्छ, संरचित पाठ सबसे अच्छा काम करता है)।
2. जाँच करें कि चंक की संख्या शून्य नहीं है — इसका मतलब है कि पाठ निकाला गया था।
3. सुनिश्चित करें कि एजेंट को ज्ञान का उपयोग करने की अनुमति है (`capabilities` अनुभाग)
और वह चयनित [एंबेडर](/hi/v1.0/concepts/knowledge-rag) आपके लिए फिट होता है
भाषा।
## कॉन्फ़िगरेशन
निकर्षण, एम्बेडिंग और चंक-साइज़ सेटिंग्स RAG इंजन से संबंधित हैं — देखें [ज्ञान और RAG](/hi/v1.0/concepts/knowledge-rag)डिफ़ॉल्ट एम्बेडिंग मॉडल बहुभाषी है; बड़ी मात्रा के लिए इसे GPU पर स्थानांतरित किया जा सकता है।
## सुझाव
- बड़े दस्तावेज़ों को अर्थ के अनुसार विभाजित करें — उस तरह से पुनर्प्राप्ति अधिक सटीक होती है।
- एक अर्थपूर्ण "स्रोत" दें: यह दोनों लोगों और एजेंट को किसी तथ्य का हवाला देने में मदद करता है
से आया।
## अगला
- [ज्ञान और RAG](/hi/v1.0/concepts/knowledge-rag) — सेमान्टिक खोज कैसे काम करती है।
- [आइंस्टीन की स्मृति](/hi/v1.0/webui/memory) — तथ्य दस्तावेज़ों से कैसे अलग होते हैं।
- [एजेंट्स](/hi/v1.0/webui/agents) — कहां ज्ञान का उपयोग सक्षम करना है।