एपीआई/AI Gateway/आरएजी क्वेरी और दस्तावेज़ अंतर्ग्रहण

आरएजी क्वेरी और दस्तावेज़ अंतर्ग्रहण

POST/v1/ai/{project_id}/rag

कॉन्फ़िगर करने योग्य ओवरलैप और क्वेरी संदर्भ-आधारित एलएलएम प्रतिक्रियाओं के साथ बड़े दस्तावेज़ (5 एमबी तक) शामिल करें।

यह पृष्ठ स्वचालित रूप से अनुवादित किया गया था. अंग्रेजी संस्करण प्रामाणिक है.

rag.tstypescript

// 1. बड़े टेक्स्ट दस्तावेज़ को नेमस्पेस में सम्मिलित करें
await aura.ai.ragIngest({
  document: 'Full text of enterprise security guide...',
  namespace: 'security-kb',
  chunk_size: 1000,
  chunk_overlap: 200,
})

// 2. क्वेरी आधारित RAG प्रतिक्रिया
const { data: answer } = await aura.ai.rag({
  question: 'How are database backups encrypted?',
  namespace: 'security-kb',
  system: 'Answer using only the provided context.',
})
console.log('Answer:', answer?.answer)
console.log('Sources cited:', answer?.sources)

200.jsonjson

{
  "data": {
    "answer": "Database backups are encrypted at rest using AES-256-GCM via Vault Transit KEK...",
    "sources": [
      {
        "id": "b1a2c3d4-...",
        "content": "All automated WAL and snapshot backups utilize AES-256-GCM keys...",
        "similarity": 0.912
      }
    ],
    "model": "claude-3-5-sonnet",
    "provider": "anthropic"
  }
}

घूस

चंकिंग पैरामीटर्स

पैरामीटर	प्रकार	आवश्यक	विवरण
`document`	`string`	हाँ	दस्तावेज़ सामग्री (5 एमबी पेलोड आकार तक)।
`namespace`	`string`	हाँ	लक्ष्य विभाजन नामस्थान.
`chunk_size`	`number`	नहीं	प्रति खंड लक्ष्य वर्ण (डिफ़ॉल्ट `1000`)।
`chunk_overlap`	`number`	नहीं	लगातार खंडों के बीच वर्णों का ओवरलैप होना (डिफ़ॉल्ट `200`)।
`metadata`	`object`	नहीं	प्रत्येक खंड से मनमाना JSON मेटाडेटा जुड़ा हुआ है।

प्रबंध

नेमस्पेस जीवनचक्र संचालन

GET /v1/ai/{project_id}/rag/namespaces: सभी सक्रिय RAG नामस्थानों को सूचीबद्ध करता है।
DELETE /v1/ai/{project_id}/rag/{namespace}: नेमस्पेस में सभी खंडों और वेक्टर प्रविष्टियों को हटा देता है।
POST /v1/ai/{project_id}/rag/{namespace}/reindex: एम्बेडिंग मॉडल स्विच करते समय नेमस्पेस में सभी हिस्सों के लिए एम्बेडिंग की पुन: गणना करता है।

v1.0 · संशोधित 31 अक्टू॰ 2026
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