PrivateGPT और Qdrant RAG के साथ PDFs को query करना

PDFs को एक लोकल vector store में ingest करें और Arka के PrivateGPT तथा Qdrant-powered retrieval-augmented generation pipeline का उपयोग करके natural-language प्रश्न पूछें।

PrivateGPT + Qdrant vector search का उपयोग करके अपनी PDFs के बारे में प्रश्न पूछें।

​

Commands

Command	उदाहरण
arka pdf_ingest	pdf_ingest ~/Documents/resume.pdf
pdf_list	Ingest किए गए documents की सूची
arka pdf_ask	pdf_ask --doc resume.pdf "summarize skills"

​

प्राकृतिक भाषा

arka "ask Profile.pdf about main skills"
arka "summarize ENGLSH-2 weeks 1 to 3"

​

सेटअप

Qdrant के लिए PrivateGPT और Docker आवश्यक है। जब PDF_RAG_AUTO_START=1 हो तो Arka services को स्वतः शुरू करता है।

PDF_RAG_URL=http://127.0.0.1:8080
PRIVATEGPT_HOME=~/Projects/private-gpt
PDF_RAG_AUTO_START=1

pip install "arka-agent[pdf]"
arka pdf status    # PrivateGPT + Qdrant जाँचें