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एआई-जनित सामग्री की बढ़ती प्रचलितता ने एक नया चुनौती पैदा कर दिया है: वास्तविक मानव लेखन को “एआई स्लॉप” से अलग करना - कम गुणवत्ता, मास प्रोडक्शन सिंथेटिक टेक्स्ट।

Cognee एक Python फ्रेमवर्क है जो दस्तावेज़ों से ज्ञान ग्राफ़ बनाने के लिए LLMs का उपयोग करता है। लेकिन क्या यह स्व-होस्टेड मॉडल्स के साथ काम करता है?

प्रोडक्शन में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के साथ काम करते समय, संरचित, टाइप-सेफ आउटपुट्स प्राप्त करना महत्वपूर्ण है। दो लोकप्रिय फ्रेमवर्क - BAML और Instructor - इस समस्या को हल करने के लिए अलग-अलग दृष्टिकोण अपनाते हैं।

कोग्नी के लिए सर्वोत्तम एलएलएम का चयन करने में ग्राफ-निर्माण की गुणवत्ता, हॉलुसिनेशन दरों, और हार्डवेयर सीमाओं के बीच संतुलन बनाना आवश्यक है। कोग्नी बड़े, कम हॉलुसिनेशन वाले मॉडल्स (32बी+ के साथ) के साथ ओलामा के माध्यम से उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, लेकिन मध्यम आकार के विकल्प हल्के सेटअप के लिए उपयुक्त होते हैं।

जुपिटर नोटबुक उत्पादकता को आवश्यक शॉर्टकट्स, मैजिक कमांड्स, और वर्कफ्लो टिप्स के साथ बढ़ाएं, जो आपकी डेटा साइंस और डेवलपमेंट अनुभव को बदल देंगे।

Ollama के Python लाइब्रेरी में अब नेटिव Ollama वेब सर्च (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/12/ollama-web-search-in-python/ “Ollama web search in python”) क्षमताएं शामिल हैं। कुछ ही लाइनों के कोड के साथ, आप अपने स्थानीय LLMs को वेब से रियल-टाइम जानकारी के साथ बढ़ा सकते हैं, जिससे हॉल्युसिनेशन कम होंगे और सटीकता बढ़ेगी।

सही वेक्टर स्टोर का चयन आपकी RAG एप्लिकेशन के प्रदर्शन, लागत, और स्केलेबिलिटी को बना या बिगाड़ सकता है। यह व्यापक तुलना 2024-2025 के सबसे लोकप्रिय विकल्पों को कवर करती है।

Ollama के वेब सर्च API आपको वास्तविक समय के वेब जानकारी के साथ स्थानीय LLMs को बढ़ाने की अनुमति देता है। यह गाइड आपको Go में वेब सर्च क्षमताओं को लागू करने का तरीका दिखाता है, सरल API कॉल्स से लेकर पूर्ण-फीचर सर्च एजेंट्स तक।

लोकल डिप्लॉयमेंट ऑफ़ एलएलएम्स अब increasingly popular हो गया है क्योंकि डेवलपर्स और संगठन enhanced privacy, reduced latency, और greater control over their AI infrastructure चाहते हैं।

जैसे ही AI और ML कार्यभार increasingly जटिल हो जाते हैं, robust orchestration systems की आवश्यकता बढ़ जाती है। Go की simplicity, performance, और concurrency इसे ML pipelines के orchestration layer बनाने के लिए ideal choice बनाती है, भले ही models खुद Python में लिखे हों।

क्रॉस-मोडल एम्बेडिंग्स (https://www.glukhov.org/hi/post/2025/11/using-cross-modal-embeddings/ “क्रॉस-मोडल एम्बेडिंग्स”) कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो एक संयुक्त प्रतिनिधित्व स्थान में विभिन्न डेटा प्रकारों को समझने और तर्क करने की अनुमति देते हैं।

एआई का लोकतांत्रीकरण अब यहाँ है। ओपन-सोर्स एलएलएम जैसे लामा 3, मिक्स्ट्रल, और क्वेन अब प्रोप्राइटरी मॉडल्स के साथ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं, टीम्स पावरफुल एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर कन्स्यूमर हार्डवेयर का उपयोग करके बना सकते हैं - लागत को कम करते हुए डेटा प्राइवेसी और डिप्लॉयमेंट पर पूर्ण नियंत्रण बनाए रखते हैं।

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ने बहुत सरल वेक्टर समानता खोज से परे विकास किया है। LongRAG, Self-RAG, और GraphRAG इन क्षमताओं के अग्रणी उदाहरण हैं।

लिनक्स डेटा साइंस के लिए डिफ़ॉल्ट ऑपरेटिंग सिस्टम बन गया है, जो अनमैच्ड फ्लेक्सिबिलिटी, परफॉर्मेंस, और टूल्स के एक समृद्ध पारिस्थितिकी तंत्र प्रदान करता है। डेटा साइंस प्रोफेशनल्स के लिए यह सबसे अच्छा विकल्प है।

FLUX.1-dev एक शक्तिशाली टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल है जो आश्चर्यजनक परिणाम उत्पन्न करता है, लेकिन इसकी 24GB+ मेमोरी आवश्यकता इसे कई सिस्टम पर चलाने में चुनौतीपूर्ण बनाती है। GGUF क्वांटाइजेशन के साथ FLUX.1-dev एक समाधान प्रदान करता है, जो मेमोरी उपयोग को लगभग 50% कम करता है जबकि उत्कृष्ट इमेज क्वालिटी बनाए रखता है।

डॉकर मॉडल रनर में कॉन्टेक्स्ट साइज कॉन्फ़िगर करने का कॉन्फ़िगरेशन अधिक जटिल है जितना होना चाहिए।