इस ओपन सोर्स रेपो ने Claude Code की सबसे बड़ी समस्या का समाधान कर दिया

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Transcript

00:00:00Graphify ने Claude Code की मेमोरी समस्या का समाधान कर दिया है।
00:00:03यह किसी भी रिपॉजिटरी को एक बेहतरीन नॉलेज ग्राफ में बदल सकता है,
00:00:06बिल्कुल वैसा जैसा आप यहाँ देख रहे हैं।
00:00:08और इस प्रक्रिया में, यह Claude Code को आपको अधिक सटीक उत्तर देने में मदद करता है
00:00:12वो भी बहुत कम टोकन लागत में।
00:00:14यह आपके पूरे कोड बेस को स्कैन करके ऐसा कर पाता है,
00:00:17सभी कनेक्शनों को मैप करता है, और कनेक्शन के पीछे के 'क्यों' को समझता है।
00:00:21और सबसे अच्छी बात यह है कि यह ओपन सोर्स और पूरी तरह से मुफ़्त है।
00:00:24तो आज, मैं आपको दिखाऊँगा कि आप इसे खुद कैसे काम में ला सकते हैं
00:00:27और पर्दे के पीछे वास्तव में क्या हो रहा है,
00:00:30ताकि आप तुरंत इसका लाभ उठा सकें।
00:00:32Graphify कुछ महीने पहले आया था।
00:00:34इसे लगभग 60,000 स्टार्स मिले हैं।
00:00:36और यह क्या करता है, यह आपके AI कोडिंग असिस्टेंट को,
00:00:39जरूरी नहीं कि Claude Code ही हो, पर हम आज यही इस्तेमाल करेंगे,
00:00:41आपके पूरे प्रोजेक्ट, कोड, दस्तावेज़ों, PDF इमेज और वीडियो को मैप करने की सुविधा देता है
00:00:45एक नॉलेज ग्राफ में जिसे आप फाइलों में grep करने के बजाय सीधे क्वेरी कर सकते हैं।
00:00:49तो हम Graphify को लेकर अपनी पसंद की किसी भी रिपॉजिटरी पर लगा सकते हैं,
00:00:54और यह इस तरह का नॉलेज ग्राफ बनाता है।
00:00:55हम इसकी परवाह इसलिए करते हैं क्योंकि जब हम नॉलेज ग्राफ बनाते हैं,
00:01:00तो यह Claude Code को उस रिपॉजिटरी के बारे में सवालों का उत्तर देना आसान बनाता है
00:01:04क्योंकि सब कुछ पहले से मैप किया गया है।
00:01:06यह स्पष्ट है कि A कैसे B से जुड़ता है, B कैसे C से जुड़ता है,
00:01:09और वे कनेक्शन क्यों महत्वपूर्ण हैं।
00:01:11यह फाइलों में grep करने से बिल्कुल विपरीत है,
00:01:13जो कि Claude Code जैसे AI कोडिंग असिस्टेंट सामान्य रूप से काम करते हैं।
00:01:16यह एक सरल सा उदाहरण है, लेकिन यह ऐसा है जैसे यह सिर्फ Control-F कर रहा हो
00:01:19और उसे खोजने की कोशिश कर रहा हो, बजाय इसके कि सब कुछ कैसे चल रहा है इसका एक स्पष्ट मैप हो, ठीक है?
00:01:25यह Claude Code को एक नक्शा देता है, जबकि फाइलों में grep करने से कुछ नहीं मिलता।
00:01:29तो इस वजह से, Graphify जैसी चीज़ के साथ सटीक उत्तर पाने में कम टोकन खर्च होते हैं।
00:01:35अब, टोकन की ये बचत कितनी महत्वपूर्ण है?
00:01:37खैर, कुछ लोग 70 गुना तक का दावा कर रहे हैं, जो मुझे थोड़ा ज़्यादा लगा।
00:01:41और जैसा कि आप आज डेमो में देखेंगे,
00:01:42यह 70 गुना से थोड़ा कम है, लेकिन फिर भी काफी महत्वपूर्ण है।
00:01:45तो यह वो 'क्यों' है जिसकी आपको परवाह करनी चाहिए।
00:01:47अब बात करते हैं कि यह वास्तव में कैसे काम करता है।
00:01:48हम एक कोड बेस से इस तरह के नॉलेज ग्राफ तक कैसे पहुँचते हैं,
00:01:51जो कि ग्राफ़ RAG नॉलेज बेस जैसी चीज़ से काफी मिलता-जुलता दिखता है।
00:01:56क्या वे एक ही हैं?
00:01:56यह RAG से कैसे संबंधित है?
00:01:57हम उस पर बात करेंगे।
00:01:58खैर, यह तीन अलग-अलग पास (passes) के माध्यम से काम करता है।
00:02:00पहले पास में, हम कोड संरचना को देख रहे होते हैं,
00:02:03और यह पूरी तरह से मुफ़्त है।
00:02:05यहाँ जो कुछ भी आप देख रहे हैं, यह सिर्फ पहले पास के माध्यम से है।
00:02:09यह नियतात्मक (deterministic) है।
00:02:10यह AI का कोई अंदाज़ा लगाने वाला गेम नहीं है।
00:02:12यह वास्तव में कोड के माध्यम से जा रहा है और कह रहा है,
00:02:15कोड का यह हिस्सा कोड के इस दूसरे हिस्से से संबंधित है।
00:02:18और इसी तरह कोड बेस को लिखा जाता है।
00:02:20ये स्थापित कनेक्शन हैं।
00:02:22जैसा कि यहाँ कहा गया है, एक ट्री-सिटर आपके कोड फ़ाइलों को पार्स करता है और क्लासेस,
00:02:26फ़ंक्शंस, इम्पोर्ट्स, कॉल ग्राफ़ और इनलाइन कमेंट्स निकालता है।
00:02:29यह स्थानीय रूप से चलता है, जिसमें कोई LLM शामिल नहीं है।
00:02:31दूसरे पास में, यह वीडियो और ऑडियो को देखता है,
00:02:34अगर वे फाइलें मौजूद हों।
00:02:36और अगर वे मौजूद हैं, तो उन्हें 'फास्टर व्हिस्पर' के साथ ट्रांसक्राइब किया जाएगा।
00:02:39तो एक बार जब उन्हें टेक्स्ट में तोड़ दिया जाता है,
00:02:41तो उन्हें नॉलेज ग्राफ में भी डाल दिया जाएगा।
00:02:44अंत में, यह दस्तावेज़ों, पेपर्स और इमेज पर तीसरा पास करता है।
00:02:47तो अगर आपके कोड बेस में ऐसी चीजें शामिल हैं जो वास्तविक कोड नहीं हैं,
00:02:50चाहे वह PDF फाइलें हों, दस्तावेज़ हों, इमेज हों, जो भी हो,
00:02:54यह तीसरे पास पर हिट करता है।
00:02:56और यहीं पर लार्ज लैंग्वेज मॉडल वास्तव में आता है
00:02:58और कुछ तरह का सिमेंटिक विश्लेषण करता है,
00:03:00यानी कि इस दस्तावेज़ का वास्तव में क्या मतलब है
00:03:03और इसे इस बड़े नॉलेज ग्राफ में कहाँ फिट होना चाहिए?
00:03:06यह तीसरा पास बिना वास्तविक एम्बेडिंग के कुछ हद तक वैसा ही है
00:03:10जैसा कि एक RAG सिस्टम करता है।
00:03:12एक बार जब यह सब कर लेता है,
00:03:13तब यह वास्तविक नॉलेज ग्राफ बनाना शुरू करता है।
00:03:17यह इसमें थोड़े और तकनीकी विवरणों में जाता है,
00:03:19लेकिन आपको बस इतना समझने की जरूरत है कि यह नोट्स बनाएगा,
00:03:23नोट्स, जो ये छोटे घेरे हैं, है ना?
00:03:26इनमें से हर एक घेरा एक नोट है।
00:03:28फिर हमारे पास एजेस (किनारे) हैं, जो दो नोट्स के बीच की रेखा है,
00:03:33दो चीजें जो जुड़ी हुई हैं, और फिर कम्युनिटीज़ (समुदाय)।
00:03:35कम्युनिटीज़ केवल नोट्स के बड़े समूह हैं
00:03:38जो प्रकृति में समान हैं।
00:03:39जो आप यहाँ देख रहे हैं, वे 486 कम्युनिटीज़ हैं।
00:03:43तो यह एक अवलोकन है कि डेटा वास्तव में कैसे निकाला जाता है
00:03:46और ग्राफ़ में बदल दिया जाता है।
00:03:47और याद रखें, हम इसे ग्राफ़ में बदलने की परवाह इसलिए करते हैं
00:03:49क्योंकि सभी व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए,
00:03:51यह क्लाउड कोड के लिए एक नक्शा है,
00:03:52ताकि यह सवालों के उत्तर अधिक तेज़ी से दे सके।
00:03:54अब, आपके पास इस बिंदु पर कुछ सवाल होंगे।
00:03:56पहला, अगर कोई कोड संरचना न हो तो क्या होगा?
00:03:58क्या होगा अगर मैं मार्कडाउन फाइलों से भरी रिपॉजिटरी की ओर इशारा कर रहा हूँ?
00:04:01यह सिर्फ बहुत सारे दस्तावेज़ों की तरह है
00:04:02जिनका मैं नॉलेज ग्राफ बनाना चाहता हूँ
00:04:03और मैं पूरा RAG नहीं करना चाहता।
00:04:05क्या मैं ऐसा कर सकता हूँ?
00:04:05हाँ।
00:04:06वास्तव में, आप इसे Graphify के माध्यम से
00:04:08एक ऑब्सीडियन वॉल्ट में बदल सकते हैं।
00:04:09हम उस पर अंत में थोड़ा बात करेंगे।
00:04:11दूसरा सवाल जो आपके पास होगा वह है,
00:04:13हाँ, यह वास्तव में बहुत समान दिखता है
00:04:15GraphRAG जैसी किसी चीज़ के।
00:04:17वास्तव में अंतर क्या है
00:04:18और मुझे एक या दूसरे का उपयोग कब करना चाहिए?
00:04:21खैर, Graphify और एक GraphRAG सिस्टम जैसे LightRAG
00:04:23या RAGanything या Microsoft GraphRAG के बीच
00:04:25सबसे बड़ा अंतर वास्तव में एम्बेडिंग है, है ना?
00:04:28Graphify किसी भी एम्बेडिंग सिस्टम का उपयोग नहीं कर रहा है।
00:04:29दूसरा सबसे बड़ा अंतर यूज़ केसेस है।
00:04:33तो Graphify सबसे अच्छा है और हमें इससे सबसे ज़्यादा लाभ तब मिलता है
00:04:35तो Graphify सबसे बेहतर है और हमें इसका सबसे ज्यादा लाभ
00:04:37तब मिलता है जब हम कोड बेस की बात कर रहे होते हैं।
00:04:39लेकिन अगर हम कोई बहुत बड़ा रेपो देखें,
00:04:40चाहे वह नया हो या जिस पर हम काम कर रहे हों
00:04:42और हम यह समझना चाहते हैं कि यह कैसे बना है,
00:04:44तो Graphify उसके लिए एकदम सही है।
00:04:46वहीं दूसरी ओर, GraphRAG,
00:04:48ऐसी चीजों के लिए बहुत अच्छा है जो अधिक असंरचित (unstructured) हैं।
00:04:50मान लीजिए आपके पास हजारों दस्तावेज़ हैं
00:04:52जो सभी PDF फाइलें या Markdown फाइलें हैं
00:04:55और आप बस उनके बारे में पूछना चाहते हैं।
00:04:57आप जानते हैं, कल्पना करें कि वे सभी नीति दस्तावेज़ हैं
00:04:58और आप पूछ रहे हैं कि,
00:04:59नीति X के बारे में क्या कहती है, है ना?
00:05:01यह इन दस्तावेजों में कहीं भी हो सकता है।
00:05:04वे जरूरी नहीं कि आपस में जुड़े हों।
00:05:05यह बहुत असंरचित है।
00:05:06यहीं पर GraphRAG या वास्तव में कोई भी RAG सिस्टम बेहतरीन काम करता है।
00:05:09जो कहा गया है, उसके अनुसार इन दोनों के बीच का अंतर
00:05:13थोड़ा धुंधला है
00:05:14क्योंकि जैसा कि मैंने उस तीसरे पास में बताया,
00:05:16हम Graphify के साथ भी कुछ हद तक ऐसा कर सकते हैं।
00:05:18उस मायने में यह लगभग एक RAG लाइट सिस्टम की तरह है।
00:05:21तो Graphify यही है,
00:05:22यह कैसे काम करता है और आपको इसकी परवाह क्यों करनी चाहिए।
00:05:24अब इसे इंस्टॉल करने और असल में इस्तेमाल करने के बारे में बात करते हैं।
00:05:27लेकिन उस डेमो में कूदने से पहले,
00:05:27आज के प्रायोजक, यानी मुझसे, एक त्वरित शब्द।
00:05:29तो कुछ समय पहले,
00:05:32मैंने Cloud Code मास्टरक्लास जारी की
00:05:33और यह शून्य से AI देव बनने का
00:05:35नंबर एक तरीका है, चाहे आपकी तकनीकी पृष्ठभूमि कुछ भी हो।
00:05:37यह कोर्स साप्ताहिक रूप से अपडेट होता है
00:05:39और इसमें अतिरिक्त मास्टरक्लास भी शामिल हैं
00:05:40जैसे कि Codex मास्टरक्लास
00:05:43और Cloud OS मास्टरक्लास।
00:05:45तो अगर आप कोई ऐसे व्यक्ति हैं जो इसे
00:05:48थोड़ा और गंभीरता से लेना चाहते हैं,
00:05:49तो इसे जरूर देखें।
00:05:51आप इसे Chase AI+ के अंदर पा सकते हैं।
00:05:52पिन किए गए कमेंट में एक लिंक है।
00:05:53तो Graphify को इंस्टॉल करना अपेक्षाकृत सरल है।
00:05:55हमारे पास कुछ पूर्वापेक्षाएँ (prerequisites) हैं
00:05:58साथ ही इसे इंस्टॉल करने के निर्देश भी हैं।
00:05:59यदि आप Cloud Code का उपयोग कर रहे हैं,
00:06:02मेरा सुझाव है कि आप इसे अपने लिए बहुत आसान बनाएं।
00:06:03बस Graphify GitHub लिंक पर जाएं।
00:06:06इसे कॉपी करें, Cloud Code में पेस्ट करें
00:06:08और बस इसे बताएं,
00:06:09अरे, मेरे लिए Graphify इंस्टॉल करो।
00:06:11लेकिन अगर आप इसे मैन्युअल रूप से करना चाहते हैं,
00:06:12तो आप बस उन चरणों का पालन कर सकते हैं
00:06:14जैसा कि वे दिए गए हैं।
00:06:15और फिर से, Graphify प्लेटफॉर्म एग्नोस्टिक है
00:06:16और यह वहां मौजूद किसी भी कोडिंग एजेंट के साथ काम करता है।
00:06:18और एक बार जब आपने Graphify इंस्टॉल कर लिया,
00:06:20तो अगला सवाल यह आता है,
00:06:22ठीक है, मैं इसका उपयोग कैसे करूं?
00:06:23कमांड क्या हैं?
00:06:24खैर, काफी कमांड हैं
00:06:25और इतनी सारी कमांड हैं।
00:06:27वास्तव में, आप इनमें से किसी को भी याद नहीं रखने वाले हैं।
00:06:30सौभाग्य से, जब आप Graphify इंस्टॉल करते हैं,
00:06:31तो यह एक Graphify स्किल के साथ आता है।
00:06:32यह स्किल Cloud Code को सिखाएगी
00:06:33कि Graphify का उपयोग कैसे करना है
00:06:35और कब उसे किन कमांड का उपयोग करना चाहिए
00:06:38उस प्राकृतिक भाषा के आधार पर जिसका आप उपयोग करते हैं।
00:06:39तो, यह कहा जा रहा है,
00:06:41मेरा सुझाव है कि आप GitHub रेपो पर एक नज़र डालें,
00:06:42थोड़ा खुद को परिचित करें
00:06:45कि क्या संभव है
00:06:47क्योंकि बहुत कुछ है।
00:06:49लेकिन समझें,
00:06:50आपको इसे याद रखने की आवश्यकता नहीं है।
00:06:51Cloud Code समझता है कि क्या करना है।
00:06:52लेकिन कुछ ऐसी हैं
00:06:53जिनके बारे में हमें पता होना चाहिए।
00:06:54यदि मैं फॉरवर्ड स्लैश Graphify करता हूँ,
00:06:56तो वह पूरी चीज चला देगा
00:06:58उस डायरेक्टरी पर जहां मैं अभी हूँ।
00:06:59Graphify कमांड भी हैं
00:07:00नॉलेज ग्राफ को क्वेरी करने के लिए।
00:07:02तो अगर मैं Graphify query करता हूँ
00:07:04या Graphify explain,
00:07:05तो यह स्पष्ट रूप से Cloud Code को बताएगा
00:07:07या आप जो भी कोडिंग एजेंट उपयोग कर रहे हैं
00:07:09कि, हे,
00:07:10इस सवाल का जवाब देते समय
00:07:12नॉलेज ग्राफ पर एक नज़र डालें।
00:07:13आलसी मत बनो
00:07:14और बस अपने आप जवाब देने की कोशिश न करो।
00:07:16जब आप इस सवाल का जवाब दें।
00:07:17आलस न करें
00:07:17और बस खुद से जवाब देने की कोशिश न करें।
00:07:19इसके अलावा,
00:07:19हमारे पास कमांड्स हैं
00:07:20यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह हमेशा चालू रहे।
00:07:21तो अगर मैं Graphify Cloud install करता हूँ,
00:07:23इसका मतलब है कि यह हमेशा
00:07:25Graphify का उपयोग करेगा
00:07:26सवालों के जवाब देने के लिए।
00:07:27मुझे स्पष्ट होने की आवश्यकता नहीं है।
00:07:28यह सचमुच एक हुक बन जाता है।
00:07:29और कुछ अन्य
00:07:30रोचक फ्लैग्स भी हैं
00:07:31जैसे कि obsidian फ्लैग,
00:07:32जो,
00:07:33एक कमांड के साथ,
00:07:34आपके लिए एक पूरा obsidian वॉल्ट बना देगा
00:07:35और इसे भर देगा
00:07:36जो कुछ भी Graphify
00:07:37निकालकर लाता है उससे।
00:07:39लेकिन फिर से,
00:07:40याद रखें कि स्किल इंस्टॉल हो चुकी है।
00:07:41तो अगर आप कभी उलझन में हों
00:07:42कि क्या सही है,
00:07:43बस Cloud Code से पूछें।
00:07:44यह समझ जाएगा।
00:07:45तो चलिए अब इसे चलाकर देखते हैं।
00:07:47डेमो के लिए,
00:07:47हम Cloud Code को OpenDesign पर
00:07:49पॉइंट करने जा रहे हैं,
00:07:51जो कि एक काफी बड़ा कोडबेस है।
00:07:53यदि आपने कभी OpenDesign का उपयोग नहीं किया है,
00:07:55तो यह अनिवार्य रूप से Cloud Design है,
00:07:57लेकिन ओपन सोर्स है।
00:07:59तो मैंने इसे अपनी मशीन पर क्लोन कर लिया है
00:08:00और मैं Cloud Code को उस
00:08:02डायरेक्टरी के अंदर खोलूँगा।
00:08:03तो हम डायरेक्टरी के अंदर हैं
00:08:04और मैं बस इतना करने जा रहा हूँ
00:08:05कि फॉरवर्ड स्लैश Graphify
00:08:07और फिर डॉट।
00:08:08यह अब इस पूरे फोल्डर पर Graphify चलाएगा।
00:08:10यह अब इस पूरे फोल्डर पर चलेगा।
00:08:12तो छह मिनट तक चलने के बाद,
00:08:13हमें यह मिला।
00:08:15इसने 203 फाइलों पर नजर डाली।
00:08:17हमें 1,907 नोड्स मिले,
00:08:20109 समुदायों में 3,447 किनारे (एज)
00:08:24और आउटपुट टोकन
00:08:25120 हजार से थोड़ा कम था।
00:08:27तो यह गॉड नोड्स की सूची देता है।
00:08:29गॉड नोड्स काफी हद तक
00:08:30सबसे प्रमुख नोड्स जैसे होते हैं,
00:08:32सबसे प्रमुख कनेक्शन
00:08:33जो भी इसने पार किया है उसके अंदर।
00:08:36हमारे पास आश्चर्यजनक कनेक्शन हैं
00:08:37जिनकी मुझे उम्मीद नहीं थी
00:08:39और सुझाए गए सवाल।
00:08:42तो अगर हम ग्राफ को
00:08:42देखना चाहते हैं,
00:08:43तो मैं कह सकता हूँ,
00:08:44आगे बढ़ो और मेरे लिए
00:08:47ग्राफ सामने लाओ।
00:08:49तो यहाँ एक नजर है
00:08:50उस नॉलेज ग्राफ पर जिसे इसने बनाया है
00:08:51और आप
00:08:52वहाँ समुदायों को देख सकते हैं।
00:08:53इसने 109 समुदाय बनाए
00:08:54और यह वास्तव में
00:08:56ये सभी क्लस्टर हैं।
00:08:56जैसे-जैसे हम उन पर स्क्रॉल करते हैं,
00:08:58हम नोड्स देख सकते हैं
00:09:00जो कि वास्तविक बिंदु हैं
00:09:01और फिर किनारे (एज)
00:09:03उनके बीच के कनेक्शन हैं।
00:09:05जब मैं नोड पर क्लिक करता हूँ,
00:09:06आप यहाँ ऊपर दाईं ओर देख सकते हैं,
00:09:07यह उसका प्रकार है,
00:09:08तो यह एक कोड नोड है,
00:09:10यह समुदाय है,
00:09:11यह स्रोत है,
00:09:12साथ ही इसके पड़ोसी।
00:09:13लेकिन याद रखें,
00:09:14यह विज़ुअलाइज़ेशन जितना कूल है
00:09:15और यह दिखने में अच्छा लगता है,
00:09:16यहाँ असली मूल्य
00:09:17नॉलेज ग्राफ नहीं है।
00:09:19यह देखने में अच्छा लग रहा है,
00:09:20लेकिन वास्तविक मूल्य यह है कि
00:09:21अब हमने Claude Code को
00:09:23Open Design रिपॉजिटरी का एक नक्शा
00:09:24दे दिया है
00:09:25और अब मैं इसके बारे में
00:09:26Claude Code को एक मैप दिया है
00:09:27और सटीक जवाब प्राप्त कर सकता हूँ।
00:09:29तो अब हम जो टेस्ट करेंगे
00:09:31वह यह है कि
00:09:31हम रेपो के बारे में
00:09:33एक सवाल पूछेंगे
00:09:34और हम चाहेंगे कि वह
00:09:35Graphify का उपयोग करे,
00:09:36तो इसका मतलब है कि
00:09:37इसे वास्तव में नॉलेज ग्राफ का
00:09:38उपयोग करने दें
00:09:39और फिर हम लगभग
00:09:40वही सवाल पूछेंगे
00:09:41Graphify का उपयोग किए बिना,
00:09:42तो बस इसे जवाब खोजने दें
00:09:43और हम देखेंगे
00:09:44कि टोकन का अंतर
00:09:45कैसा दिखता है।
00:09:46तो टोकन के अंतर पर
00:09:47Graphify के साथ और बिना
00:09:48नजर डालने के लिए,
00:09:49हम वही सवाल
00:09:49Claude Code से
00:09:50रेपो के बारे में पूछेंगे।
00:09:51पहला यह है कि
00:09:52ट्रेस करें कि कैसे एक डिज़ाइन अनुरोध
00:09:53Claude Code से
00:09:54कोडिंग एजेंट तक
00:09:55और वापस कैसे बहता है।
00:09:56तो हम यह समझने की कोशिश कर रहे हैं
00:09:58कि यह एप्लिकेशन
00:09:59वास्तव में कैसे काम करता है
00:10:00और पहले टैब में
00:10:00हम कहने वाले हैं
00:10:01Graphify का उपयोग करें
00:10:03और दूसरे टैब में
00:10:03उसी सवाल के साथ
00:10:04हम कह रहे हैं
00:10:05Graphify का उपयोग न करें।
00:10:06तो हम Graphify स्किल को
00:10:07तुरंत लोड होते हुए देख सकते हैं
00:10:08और फिर हम देख सकते हैं
00:10:09कमांड्स जैसे
00:10:10Graphify query
00:10:11उस सवाल को पूछना
00:10:11जो हमने अभी Claude Code को दिया था।
00:10:13इधर
00:10:14बिना Graphify वाली तरफ
00:10:15हम देखते हैं कि Claude Code
00:10:16ने एजेंटों को एक्सप्लोर करने के लिए
00:10:17कोडबेस को देखने के लिए
00:10:18स्पॉन किया है
00:10:19और शुरुआत में ही
00:10:20हम देख सकते हैं कि क्लाउड कोड
00:10:21उनके बीच इस्तेमाल कर लिए हैं।
00:10:22अब जहाँ तक
00:10:23असली जवाबों की बात है
00:10:25जो हमें मिले
00:10:25वे एक जैसे थे
00:10:27वे दोनों ने पहचाना
00:10:27कि यह ऐप
00:10:28वास्तव में कैसे काम करता है
00:10:29लेकिन बिना-Graphify संस्करण के साथ
00:10:30हमें उन एक्सप्लोर एजेंटों को
00:10:30चलाने की आवश्यकता थी
00:10:31तो हम देख रहे थे
00:10:32लगभग 1,50,000 टोकन के आसपास
00:10:32कम-ज्यादा
00:10:34एक्सप्लोर एजेंटों के साथ
00:10:35प्लस मुख्य सत्र पर
00:10:36अतिरिक्त 50,000 टोकन
00:10:37तो आप जानते हैं
00:10:38कुल लगभग 2,00,000 टोकन
00:10:39बनाम इधर
00:10:40बिना-Graphify संस्करण पर
00:10:40हमने केवल इस्तेमाल किए
00:10:42लगभग 80,000
00:10:43तो लगभग
00:10:4440%
00:10:45कुल लागत का
00:10:46बिना-Graphify के
00:10:47जो कि काफी बचत है।
00:10:48अब चूँकि
00:10:50इस बिना-Graphify संस्करण ने
00:10:50अब रेपो के माध्यम से
00:10:52क्रॉल किया है
00:10:54यदि मैं अतिरिक्त सवाल पूछता हूँ
00:10:55तो टोकन लागत
00:10:58उतनी अधिक नहीं होगी
00:10:58हालाँकि
00:11:00चूँकि हमारे पास
00:11:01नॉलेज ग्राफ तैयार है
00:11:02जब भी हम
00:11:03अब चूँकि
00:11:04इस नॉन-ग्राफिफाई वर्जन ने
00:11:06अब एक तरह से
00:11:07पूरे रेपो को
00:11:08खंगाल लिया है
00:11:09अगर मैं अतिरिक्त सवाल पूछूँ
00:11:11तो टोकन की लागत
00:11:12उतनी अधिक
00:11:13नहीं होगी
00:11:14हालाँकि
00:11:14चूँकि हमारे पास
00:11:16नॉलेज ग्राफ
00:11:16तैयार है
00:11:17जब भी हम
00:11:18सवाल पूछना चाहते हैं
00:11:18इसके बारे में
00:11:19ग्राफिफाई के जरिए
00:11:20तो हमें
00:11:21परेशान नहीं होना पड़ेगा
00:11:21उस
00:11:22टोकन लागत के लिए
00:11:22जो बार-बार
00:11:23पूरी चीज़ देखने में लगती है
00:11:24और यह
00:11:25मेमोरी वाले पहलू से
00:11:26जुड़ा हुआ है
00:11:26जैसे कि हमने इसे
00:11:27पहले ही बना लिया है
00:11:28हम हमेशा
00:11:28इसे सस्ते में क्वेरी कर सकते हैं
00:11:29अब सवाल
00:11:30यह उठता है कि
00:11:31अगर यह एक
00:11:31जीवंत रेपो है
00:11:32तो क्या होगा
00:11:33जब हम
00:11:34रेपो में अपडेट करेंगे
00:11:35क्या यह नॉलेज ग्राफ
00:11:35भी अपडेट होगा
00:11:36इसका जवाब
00:11:37हाँ है
00:11:38यह हमने देखा है
00:11:39रीडमी के वर्कफ़्लो में
00:11:40अगर हम
00:11:40graphify hook install
00:11:41चलाते हैं
00:11:42तो यह
00:11:43ऑटो रीबिल्ड कर देगा
00:11:44हर कमिट के बाद
00:11:45और वह
00:11:45केवल एएसटी (AST) है
00:11:46इसका कोई API
00:11:47खर्च नहीं है
00:11:48जो इससे
00:11:48जुड़ा हो
00:11:49यह बस देखता है
00:11:50कि असल में
00:11:51क्या बदला है
00:11:51अब यह किससे
00:11:52जुड़ा हुआ है
00:11:53और यह उस
00:11:53ट्री को
00:11:54फिर से बनाता है
00:11:54लेकिन आपका
00:11:55कोई खर्च नहीं होगा
00:11:56जैसे यह सब
00:11:56पूरी तरह से
00:11:57निर्धारित तरीके से होता है
00:11:58इसके अलावा
00:11:59यह टीम के
00:12:00सेटअप में भी
00:12:00काम करता है
00:12:01तो अगर आपके पास
00:12:01दो डेवलपर्स हैं
00:12:02जो एक ही रिपो पर
00:12:02समानांतर रूप से
00:12:03काम कर रहे हैं
00:12:04तो यह उस स्थिति को
00:12:04भी संभाल लेता है
00:12:05तो अंत में
00:12:06आपको मिलता है
00:12:07एक लगातार चलने वाला
00:12:08जीवंत मैप
00:12:09किसी भी रिपो का जो
00:12:09आप चाहें
00:12:10जिसे आप क्लाउड
00:12:10कोड को दे सकते हैं
00:12:11ताकि आप और
00:12:12बेहतर उत्तर
00:12:13प्राप्त कर सकें
00:12:14और अंत में
00:12:14हमने इसके बारे में
00:12:15थोड़ा इशारा किया था
00:12:16obsidian फ्लैग के साथ
00:12:17हम यह सब कर सकते हैं
00:12:18उस रेपो के साथ
00:12:19जो कोड-आधारित नहीं है
00:12:19यह थोड़ा
00:12:20अलग है और हम
00:12:21वास्तव में इसे
00:12:22अगले वीडियो में करेंगे
00:12:23जहाँ हम गहराई से
00:12:23graphify और obsidian पर बात करेंगे
00:12:25और एक तरह से
00:12:26वह कनेक्शन कैसा दिखता है
00:12:27लेकिन बस यह समझें
00:12:28हम सीमित नहीं हैं
00:12:29सिर्फ कोड तक
00:12:30यह एक काफी
00:12:31लचीला टूल है
00:12:32लेकिन यहीं पर
00:12:33मैं आप लोगों को
00:12:33आज के लिए छोड़ रहा हूँ
00:12:34मुझे लगता है कि यह
00:12:35एक बहुत अच्छा टूल है
00:12:36और जब आप देखते हैं
00:12:37इस स्पेक्ट्रम को
00:12:37कि किस तरह के
00:12:39मेमोरी से जुड़े
00:12:40एप्लीकेशन और प्लगइन्स
00:12:42जिनका हम उपयोग कर सकते हैं
00:12:43cloud code
00:12:43जैसी चीजों के साथ
00:12:44और codex,
00:12:44मुझे लगता है graphify
00:12:45एक तरह से आता है
00:12:46कहीं बीच में
00:12:47obsidian
00:12:48और एक true RAG सिस्टम के,
00:12:49और मुझे लगता है कि यह बहुत अच्छा है
00:12:50हमारे पास जितने अधिक विकल्प होंगे
00:12:52हमारे पास जितने अधिक टूल होंगे
00:12:53हमारे निपटान में
00:12:53उतना ही बेहतर हम चुन सकते हैं
00:12:54काम के लिए सही एक
00:12:55हमें सिर्फ
00:12:56obsidian का उपयोग करने की
00:12:57ज़रूरत नहीं है
00:12:58हो सकता है हम
00:12:59markdown में कुछ कर रहे हों
00:12:59और हमें पागल होकर
00:13:00कुछ बड़ा RAG
00:13:02इन्फ्रास्ट्रक्चर बनाने की
00:13:03जरूरत नहीं है
00:13:04यह फिर से
00:13:04एक बढ़िया छोटा
00:13:05मध्यम मार्ग है
00:13:05जो मुझे लगता है
00:13:06अन्वेषण करने लायक है
00:13:06तो हमेशा की तरह
00:13:08मुझे बताएं
00:13:08कि आपको क्या लगा
00:13:09देखना सुनिश्चित करें
00:13:10Chase AI Plus
00:13:11यदि आप अपना हाथ
00:13:11cloud code
00:13:12मास्टरक्लास पर पाना चाहते हैं
00:13:13obsidian की बात करें तो
00:13:14मैं वास्तव में
00:13:15एक मुफ्त
00:13:16लाइव वेबिनार चलाने वाला हूँ अगले हफ्ते
00:13:17obsidian
00:13:18और cloud code के बारे में
00:13:19मैं उसका एक लिंक
00:13:19वहाँ नीचे भी डाल दूँगा
00:13:21और इसके अलावा
00:13:22मैं आपसे फिर मिलूँगा

Key Takeaway

Graphify किसी भी रिपॉजिटरी को एक नॉलेज ग्राफ में बदलकर Claude Code जैसे AI कोडिंग असिस्टेंट को कोड के बीच संबंधों का स्पष्ट मैप देता है, जिससे टोकन लागत में भारी कटौती और उत्तरों में अधिक सटीकता आती है।

Highlights

  • Graphify रिपॉजिटरी को एक नॉलेज ग्राफ में बदल देता है, जिससे Claude Code जैसे AI कोडिंग असिस्टेंट के लिए कोड के कनेक्शन और उनके पीछे का 'क्यों' समझना आसान हो जाता है।

  • नॉलेज ग्राफ के उपयोग से AI कोडिंग असिस्टेंट्स के टोकन उपयोग में काफी कमी आती है; डेमो में यह बिना Graphify के उपयोग की तुलना में लगभग 40% टोकन लागत पर काम करता दिखा।

  • Graphify तीन चरणों (passes) में काम करता है: पहले चरण में कोड संरचना को पार्स करना, दूसरे चरण में ऑडियो/वीडियो को ट्रांसक्राइब करना, और तीसरे चरण में दस्तावेज़ों व इमेज का सिमेंटिक विश्लेषण करना।

  • यह टूल एम्बेडिंग (embeddings) का उपयोग नहीं करता है और विशेष रूप से कोड बेस को समझने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जबकि GraphRAG असंरचित डेटा के लिए अधिक प्रभावी है।

  • Graphify को इंस्टॉल करने के बाद, यह एक 'स्किल' के रूप में काम करता है जो Claude Code को बताता है कि कब और कैसे नॉलेज ग्राफ का उपयोग करना है।

  • रेपो में होने वाले हर कमिट के बाद Graphify ट्री को ऑटो-रीबिल्ड (auto-rebuild) कर सकता है, जिससे यह एक जीवंत और अपडेटेड मैप बना रहता है।

Timeline

Graphify और समस्या का समाधान

  • Graphify रिपॉजिटरी को एक नॉलेज ग्राफ में बदलकर AI की मेमोरी समस्या का समाधान करता है।
  • यह फाइलों में 'grep' करने के विपरीत, कोड के कनेक्शन और उनके पीछे के कारणों का मैप प्रदान करता है।

Graphify कोड बेस, दस्तावेज़ों, PDF, इमेज और वीडियो को एक नॉलेज ग्राफ में मैप करता है। पारंपरिक AI असिस्टेंट्स फाइलों में Control-F या grep के माध्यम से जानकारी खोजते हैं, लेकिन Graphify एक स्पष्ट नक्शा प्रदान करता है जिससे AI कम टोकन में सटीक उत्तर दे पाता है।

Graphify की कार्यप्रणाली

  • यह तीन चरणों में डेटा निकालता है: कोड पार्सिंग, मीडिया ट्रांसक्रिप्शन, और दस्तावेज़ विश्लेषण।
  • कोड पार्सिंग पूरी तरह से नियतात्मक (deterministic) है और स्थानीय रूप से चलती है, इसमें कोई LLM शामिल नहीं है।
  • Graphify और GraphRAG के बीच मुख्य अंतर एम्बेडिंग का न होना और मुख्य उपयोग का मामला है।

पहले चरण में ट्री-सिटर (tree-sitter) कोड से क्लासेस, फ़ंक्शंस, इम्पोर्ट्स और कॉल्स निकालता है। दूसरा चरण 'फास्टर व्हिस्पर' का उपयोग करके वीडियो/ऑडियो को टेक्स्ट में बदलता है। तीसरा चरण दस्तावेज़ों और इमेज का सिमेंटिक विश्लेषण करता है, जो RAG सिस्टम के समान है, लेकिन बिना एम्बेडिंग के।

इंस्टॉलेशन और उपयोग

  • Graphify को GitHub से सीधे कॉपी-पेस्ट करके इंस्टॉल किया जा सकता है।
  • यह एक स्किल की तरह काम करता है जो AI असिस्टेंट को सिखाता है कि कब और कैसे कमांड्स का उपयोग करना है।
  • विशिष्ट कमांड्स जैसे 'Graphify query' और 'Graphify install' नॉलेज ग्राफ के साथ सीधे इंटरैक्शन को सक्षम करते हैं।

यह टूल प्लेटफॉर्म एग्नोस्टिक है और किसी भी कोडिंग एजेंट के साथ काम करता है। एक बार इंस्टॉल होने के बाद, यह एक हुक के रूप में कार्य करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को कमांड याद रखने की आवश्यकता नहीं होती; Claude Code स्वयं समझ जाता है कि इसे कब उपयोग करना है।

प्रदर्शन डेमो और टोकन बचत

  • OpenDesign रिपॉजिटरी पर चलाए गए परीक्षण में 203 फाइलों से 1,907 नोड्स और 3,447 किनारे (edges) निकाले गए।
  • Graphify के उपयोग ने टोकन खपत को बिना-Graphify संस्करण की तुलना में लगभग 40% तक कम कर दिया।
  • यह टूल टीम सेटअप में समानांतर काम करने वाले डेवलपर्स के लिए भी उपयुक्त है।

डेमो में एक जटिल रिपॉजिटरी पर Graphify चलाकर नॉलेज ग्राफ बनाया गया। Graphify के साथ सवाल पूछने पर लगभग 80,000 टोकन लगे, जबकि बिना Graphify के, एक्सप्लोर एजेंटों के उपयोग के कारण लागत 2,00,000 टोकन तक पहुंच गई।

जीवंत मैप और भविष्य के उपयोग

  • प्रत्येक कमिट के बाद नॉलेज ग्राफ ऑटो-रीबिल्ड होता है, जिससे मैप हमेशा अपडेट रहता है।
  • Obsidian फ्लैग का उपयोग करके कोड-आधारित रिपॉजिटरी के अलावा अन्य दस्तावेज़ों का भी ग्राफ बनाया जा सकता है।

कोड बेस में बदलाव के साथ ट्री का फिर से निर्माण पूरी तरह से निर्धारित और बिना किसी API खर्च के होता है। भविष्य में इसे Obsidian जैसे टूल के साथ जोड़कर नॉलेज मैनेजमेंट के लिए और अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग किया जा सकता है।

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