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What is Retrieval?

Retrieval RAG में वह step है जहाँ user की query के आधार पर एक knowledge store से relevant documents या chunks pulled होते हैं। osFoundry vector embedding search को BM25 keyword search और optional reranking के साथ combine करता है।

Detail

Retrieval आमतौर पर implement किया जाता है: user query लें, इसे एक vector में embed करें, nearest neighbours के लिए एक vector index search करें, keyword matches के लिए वैकल्पिक रूप से BM25 के साथ combine करें, top-k return करें। Quality embedding model, chunking strategy, और reranker पर निर्भर करती है।

Hybrid retrieval (vector + keyword) pure vector को beat करता है — keywords acronyms और specific terms को catch करते हैं जिन्हें embeddings कभी-कभी miss करते हैं।

How osFoundry approaches Retrieval

osFoundry की default pipeline Voyage embeddings + tantivy BM25 + Voyage reranker का उपयोग करती है। हर stage osStudio में configurable है।