Build RAG Pipeline from Scratch (Part 1): Data Ingestion to Vector DB Pipeline in Hindi

Updated On : 12-09-2025

Build RAG Pipeline from Scratch (Part 1): Data Ingestion to Vector DB Pipeline — हिन्दी गाइड

लेखक: Anurag Rai • Series: RAG from Scratch • Part 1

संक्षेप: यह पहला भाग है जहाँ हम RAG पाइपलाइन का आधार बनाएँगे — raw data से लेकर vector database में embeddings store करने तक का पूरा practical flow।

Pipeline का Overview (Flow Diagram)

[Raw Data] → [Ingestion] → [Preprocessing] → [Chunking]
        → [Embedding Model] → [Vector DB Store]
  

यह simplified diagram दिखाता है कि raw data कैसे step-by-step process होकर Vector DB में जाता है। इससे reader को पूरी journey एक नजर में समझ आती है।

परिचय — RAG Pipeline क्यों जरूरी है?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) modern AI systems में context-aware और up-to-date जवाब देने के लिए प्रयोग किया जाता है। सिर्फ बड़े भाषा मॉडल (LLM) पर निर्भर रहने से अक्सर hallucination और outdated उत्तर आते हैं। RAG approach external knowledge को integrate करके LLM के उत्तरों की accuracy और relevance बढ़ाती है।

इस श्रृंखला में हम चरण-दर-चरण RAG पाइपलाइन बनाएँगे। इस Part-1 में focus है: Data Ingestion → Preprocessing → Chunking → Vector DB (store).

Step 1 — Data Ingestion क्या है?

Data ingestion का मतलब है विभिन्न sources से raw content इकट्ठा कर के उसे central pipeline में लाना ताकि आगे प्रोसेस किया जा सके।

Common Data Sources

• Documents: PDF, DOCX, TXT, slides
• Databases: SQL, NoSQL exports
• APIs: REST/GraphQL से fetched content
• Web: scraping से ब्लॉग, research papers, docs
• User-generated: support tickets, chat logs

Challenges during ingestion

• Formats mixed रहते हैं — PDF → text extraction जरुरी है।
• Duplicate और noisy data जैसे headers/footers हटाने पड़ते हैं।
• Scale — हजारों documents का efficient processing।

Pro tip: ingestion pipeline को incremental बनाएं — यानी छोटे batches में process करें और tracking/monitoring लगाएँ।

Step 2 — Preprocessing & Chunking

LLMs और retrievers को बेहतर context देने के लिए raw text को preprocess और chunk करना ज़रूरी है।

Preprocessing steps

• Text extraction: PDF/HTML → raw text
• Normalization: whitespace trimming, Unicode normalization
• Cleaning: remove headers, footers, page numbers
• Metadata: source, doc_id, published_date, author

Chunking (best practices)

Large documents को chunks में बाँटना retrieval quality के लिए महत्वपूर्ण है।

• chunk_size: 500–1200 tokens (use case पर depend करता है)
• chunk_overlap: 50–200 tokens (context continuity के लिए)
• chunk-level metadata रखें — page, section headers, source

# Python (pseudo) — LangChain text splitter example
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=150)
chunks = text_splitter.split_text(raw_text)
      

Step 3 — Embeddings और Vector DB की ज़रूरत

Retrieval के लिए हम text को numeric vectors (embeddings) में बदलते हैं। Vector DB इन्हें store और similarity-based search के लिए optimize करता है।

Prompt Example (Retrieval + LLM)

retrieved_context = vector_db.search("limitation act section 5")
prompt = f"""
Answer based only on the following context:

{retrieved_context}

Question: What is Section 5 about?
Answer:
"""
  

ऐसे prompts model को निर्देशित करते हैं कि वह केवल retrieved context का उपयोग करे, जिससे hallucination कम होता है।

Popular Vector Databases

• Pinecone: managed, scalable, easy LangChain integration
• Weaviate: open-source, semantic search support
• Milvus: GPU-accelerated, large-scale
• FAISS: Facebook का library — efficient local similarity search
• Chroma: developer-friendly local & cloud options

क्या देखें — Vector DB चुनते समय

• Index algorithm (HNSW, IVF)
• Query latency और throughput
• Scalability (sharding, replication)
• Integration (LangChain, LlamaIndex support)
• Cost (managed vs self-hosted)

Step 4 — Data Ingestion → Vector DB का Practical Flow

1. Collect — PDFs, DB dumps, APIs
2. Extract & Clean — text extraction, remove noise
3. Chunk — split into overlapping chunks with metadata
4. Embed — run embedding model (OpenAI, HuggingFace) over each chunk
5. Store — push embeddings + metadata to Vector DB

# Example: FAISS local store (LangChain pseudo)
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

embeddings = OpenAIEmbeddings(api_key="YOUR_KEY")
# 'chunks' is list of text chunks
db = FAISS.from_texts(chunks, embedding=embeddings)
# save local index
db.save_local("faiss_index")
      

NOTE: production में आप Pinecone या Weaviate जैसे managed services use कर सकते हैं ताकि scaling, backups और monitoring आसान रहें।

Practical Example — Legal Document Assistant (Case Study)

Scenario: 200+ judicial PDF judgments से jurídical search tool बनाना।

1. PDF → text (OCR जहाँ ज़रूरत हो)
2. Preprocess → headers, footers, citations remove
3. Chunking → 800 token chunks with 100 overlap
4. Embedding → OpenAI/HF model
5. Store → FAISS (local prototyping) → migrate to Pinecone for production

Outcome (illustrative): lawyers अब seconds में relevant case paragraphs खोज सकते हैं, जिससे research time drastically घटा।

Common Pitfalls & Mitigations

• Pitfall: Poor chunking → irrelevant retrieval.
  Mitigation: tune chunk_size & overlap; add section headers to metadata.
• Pitfall: Unfiltered scraped content → noisy answers.
  Mitigation: apply domain-specific filters and source whitelist.
• Pitfall: Cost explosion (LLM tokens) during embedding.
  Mitigation: batch embeddings, compress similar chunks, and choose optimal embedding model.

Case Study: Indian Legal Research

Law firms ने High Court judgments (PDF) ingest किए, फिर उन्हें FAISS से vectorized किया। अब lawyers keyword की जगह semantic search करके तेज़ी से सही precedent ढूँढ पाते हैं।

Key Takeaways — Part 1

• Data ingestion और preprocessing RAG की नींव हैं — इनके बिना retrieval सटीक नहीं होगा।
• Chunking और metadata design retrieval quality को सीधे प्रभावित करते हैं।
• Vector DB selection (Pinecone/Weaviate/FAISS) आपकी scale और budget पर निर्भर करता है।

Next steps

Part 2 में हम Embedding models, Indexing strategies, Query flow और Retriever tuning को कवर करेंगे — ताकि आपका full query → answer flow production-ready हो।

Internal link placeholder: /rag-part2-embeddings-indexing

FAQ — Quick Answers

Q: RAG pipeline क्या है?

A: RAG एक architecture है जो external documents से info retrieve करके LLM के answers को improve करता है.

Q: Vector DB क्यों ज़रूरी है?

A: क्योंकि embeddings को fast similarity search के लिए store और query करना पड़ता है — जो vector DB efficiently करता है.

Q: कितना data chunk करें?

A: आमतौर पर 500–1200 tokens per chunk, और 50–200 overlap इस्तेमाल करें; use-case से adjust करें।

Q: क्या RAG pipeline छोटे data sets पर भी काम करेगा?

A: हाँ, छोटे projects के लिए in-memory search काफी है, पर scalability के लिए Vector DB ज़रूरी है।

Q: Pinecone और FAISS में क्या अंतर है?

A: Pinecone managed (production ready) है जबकि FAISS lightweight local dev के लिए अच्छा है।

Q: Embedding model कौन सा चुनना सही रहेगा?

A: OpenAI text-embedding-3 reliable है, HuggingFace cost-efficient है।

Q: क्या RAG sensitive data पर use किया जा सकता है?

A: Self-hosted Milvus/FAISS data privacy सुनिश्चित करता है।

📌 Further reading

• Agentic RAG Tools in Hindi | Best Tools, Case Studies, ROI
• Agentic RAG क्या है? | Agentic RAG Meaning in Hindi
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) in Hindi | रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन समझें

🧑‍💻 About the Author

Anurag Rai एक टेक ब्लॉगर और नेटवर्किंग विशेषज्ञ हैं जो Accounting, AI, Game, इंटरनेट सुरक्षा और डिजिटल तकनीक पर गहराई से लिखते हैं।