Why Aware RAG Design

FPGA RAG v2 mimarisine göre hazırlanmış sorgu, loader ve normalize SQLite şema paketi.

İçerik

• fpga_rag_query_v4.py: JSON/SQLite dual-backend sorgu arayüzü
• fpga_rag_query_v3.py: JSON backend query engine (v4 içinde import edilir)
• fpga_rag_sqlite_loader_v2.py: stage çıktılarından normalize SQLite üretir
• fpga_rag_schema_arch_v2.sql: mimari-v2 uyumlu DB şeması
• fpga_rag_backend_benchmark_v1.py: JSON vs SQLite performans benchmark
• fpga_rag_db_mapping_arch_v2.md: aşama-tablo eşleme notu
• fpga_rag_v2_outputs/: stage çıktıları + fpga_rag_arch_v2_chunked.sqlite

Kurulum

python3 -m pip install numpy scikit-learn

Kullanım

DB üret:

python3 fpga_rag_sqlite_loader_v2.py

Sorgu:

python3 fpga_rag_query_v4.py --backend sqlite --query "Neden DMA seçildi, alternatifler neydi?"
python3 fpga_rag_query_v4.py --backend sqlite --interactive

Benchmark:

python3 fpga_rag_backend_benchmark_v1.py --iterations 20

Web arayüz (RAG + ChatGPT):

OPENAI_API_KEY=your_key_here python3 fpga_rag_chatgpt_ui_v1.py --port 8787

Tarayıcı:

http://127.0.0.1:8787