Updated On : 14-09-2025

Build RAG Pipeline from Scratch (Part 2): Embeddings, Indexing, Query Flow & Retriever Tuning

परिचय

Part 1 में हमने Data Ingestion से लेकर Vector Database pipeline तक cover किया। अब Part 2 में हम और गहराई में जाएंगे: Embedding Models, Indexing Strategies, Query Flow और Retriever Tuning। ये step RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipeline को production-ready बनाने के लिए critical हैं।

Imagine this...

कल्पना कीजिए आपके पास एक personal AI assistant है जो आपकी library से instant answers देता है। अगर आपकी library अच्छी तरह index नहीं है, assistant confusion करेगा — यही वजह है कि embeddings, indexing और retriever tuning की ज़रूरत है।

1. Embedding Models क्या होते हैं?

Embeddings data को numerical vectors में बदलते हैं ताकि semantic meaning को machines समझ सकें।

• OpenAI Embeddings (उच्च quality, paid)
• Hugging Face Models (ओपन-सोर्स, multilingual)
• Cohere Embeddings (semantic search optimized)
• Sentence Transformers (custom fine-tuning possible)

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")
vector = embeddings.embed_query("भारत का संविधान किसने लिखा?")
    

Advanced Embedding Strategies (अधुनिक विकल्प)

सिर्फ basic embeddings से आगे बढ़कर इन strategies पर ध्यान दें:

• Multilingual embeddings: Hugging Face multilingual या LaBSE जैसे models multilingual corpora के लिए बेहतर semantic match देते हैं।
• Dimensionality reduction: PCA या UMAP से बड़े embedding vectors को compress कर latency और storage घटा सकते हैं—पर accuracy trade-off चेक करें।
• Quantization & Compression: 8-bit या 4-bit quantization (e.g., Faiss + PQ) से memory savings मिलती है; production में inference speed बढ़ती है।
• Model selection tip: Prototype में कई embedding models compare करें — latency, cost और downstream retrieval quality तीनों metrics पर।

2. Indexing Strategies

Indexing का मतलब है vector database में embeddings को store और organize करना ताकि fast retrieval हो सके।

• FAISS: lightweight, local testing
• Pinecone: fully managed cloud service
• Weaviate: schema + hybrid search support
• ChromaDB: developer-friendly, open source

Benchmarks & Data Insights (Illustrative)

Example benchmark (1M vectors, 1536-d embedding):

Vector DB	Avg Query Latency	Suitable For
FAISS (local)	~20–40 ms	Prototype / Local experiments
Pinecone (managed)	~10–25 ms	Production scale, low ops
Weaviate	~15–30 ms	Hybrid search + schema features

Sources: Pinecone blog, FAISS docs, Hugging Face benchmarks — link to official docs in Resources.

3. Query Flow — Step-by-step (उदाहरण सहित)

1. User Query: "भारत का संविधान किसने लिखा?"
2. Query Embedding: Query को embedding model से numeric vector में बदला जाता है।
3. Retrieval: Vector DB में similarity search — top-k (e.g., top-5) chunks निकाले जाते हैं।
4. Context Assembly: Retrieved chunks को context के रूप में organize किया जाता है (metadata + source attribution)।
5. Prompt Construction: LLM के input में retrieved context + user query combine किया जाता है — clear instruction जोड़ें: "Answer using only the context below".
6. Generation: LLM response generate करता है और संभवतः citations या source links attach करता है।
7. Post-processing: Output format check (length, safety filters, guardrails) और user को deliver।

Mini Example: Query → retrieved_context (Paragraphs from "History of Indian Constitution") → prompt → LLM returns a concise sourced summary with citation to doc_id.

4. Retriever Tuning

Retriever का काम है relevant docs निकालना। इसे tune करना जरूरी है ताकि answer ज्यादा accurate हो।

• Top-k tuning: कितने docs retrieve हों
• Similarity threshold: minimum match score
• Hybrid search: BM25 + vector search mix
• Filters: metadata (language, date, category)

Pro Tips & Common Mistakes

Pro Tips

• Start with top-5 retrieval, A/B test top-k for your use case.
• Use metadata filters to reduce noise (date, author, doc_type).
• Cache frequent queries to reduce embedding/API costs.

Common Mistakes

• Retrieving too many low-quality chunks → increases hallucination. Fix: Increase similarity threshold.
• Embedding model mismatch with downstream LLM → semantic drift. Fix: use matched or compatible embedding models.

Case Study: Knowledge Base Q&A Bot

मान लीजिए एक education startup student queries का जवाब देना चाहता है। Pipeline इस तरह होगी:

1. Student query embed होगी
2. Vector DB से related documents retrieve होंगे
3. Retriever tuned होगा top-5 docs देने के लिए
4. Answer generate होगा context-aware तरीके से

Case Study: E-commerce Product Search (Semantic vs Keyword)

Problem: Users search "red running shoes for flat feet" — keyword match may miss product descriptions.

1. Product descriptions, reviews, FAQs को ingest → chunk → embed किया।
2. Semantic retriever user intent match करता है और similar features वाले products rank करता है।
3. Result: CTR और conversion दोनों improve होते हैं क्योंकि search intent और product features align होते हैं।

Outcome: Semantic search ने long-tail queries में 25–40% बेहतर relevance दिखाया (illustrative).

5. Pitfalls और Monitoring

• Embedding drift: model update से results बदल सकते हैं
• Latency: high-k retrieval slow कर सकता है
• Cost: बहुत ज्यादा embeddings expensive हो जाते हैं

RAG vs Fine-Tuning vs Hybrid Approaches

Approach	Best For	Pros	Cons
RAG	Large, frequently updated knowledge bases	Freshness, lower model retraining cost, explainability	Complex pipeline, retrieval tuning needed
Fine-Tuning	Small, stable domain with constrained responses	Compact deployment, faster generation	Costly retraining, stale unless retrained regularly
Hybrid	High accuracy + low latency needs	Best of both — quick answers + grounded retrieval	More engineering complexity

FAQ

Q1: Embedding और Indexing में फर्क क्या है?

A: Embedding data को vector form में बदलता है, जबकि Indexing इन्हें database में efficient storage और retrieval के लिए organize करता है।

Q2: सबसे अच्छा Vector DB कौन सा है?

A: अगर आप production scale पर हैं तो Pinecone या Weaviate अच्छे options हैं। Local dev के लिए FAISS और Chroma lightweight हैं।

Q3: Retriever tuning क्यों जरूरी है?

A: क्योंकि गलत docs retrieve होने पर answer गलत हो जाएगा। Tuning से accuracy और relevancy improve होती है।

Resources & Related Posts

• Internal: Build RAG Pipeline — Part 1: Data Ingestion to Vector DB
• Internal (placeholder): Part 3 — Orchestration & Scaling (Coming Soon)
• External: Pinecone Documentation
• External: Hugging Face Docs
• External: LangChain — Official

📌 Further reading

• Encoding Meaning in Hindi | एन्कोडिंग का मतलब और उपयोग
• Build RAG Pipeline from Scratch (Part 1): Data Ingestion to Vector DB Pipeline in Hindi
• Beyond Google: Unlocking Organic Growth Across Alternative Channels

🧑‍💻 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।