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RAG चुपचाप विफल होता है। यह दस्तावेज़ पुनः प्राप्त करता है, आत्मविश्वास से भरे उत्तर देता है, और प्रश्न को पूरी तरह चूक जाता है — क्योंकि प्रश्न के लिए दस्तावेज़ों में तथ्यों को जोड़ना, अनुक्रम पर तर्क करना, या कारण-श्रृंखला का पता लगाना आवश्यक था। यह स्किल आपको एक पाँच-प्रश्न निदान चेकलिस्ट देती है जो किसी भी विफल क्वेरी को RAG-सुरक्षित या संरचनात्मक रूप से RAG-असंगत के रूप में वर्गीकृत करती है, फिर उसे विशिष्ट विफलता पैटर्न और उसे हल करने वाले आर्किटेक्चरल समाधान से जोड़ती है।
₹840 ($10)
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RAG चुपचाप विफल होता है। यह दस्तावेज़ पुनः प्राप्त करता है, आत्मविश्वास से भरे उत्तर देता है, और प्रश्न को पूरी तरह चूक जाता है — क्योंकि प्रश्न के लिए दस्तावेज़ों में तथ्यों को जोड़ना, अनुक्रम पर तर्क करना, या कारण-श्रृंखला का पता लगाना आवश्यक था। यह स्किल आपको एक पाँच-प्रश्न निदान चेकलिस्ट देती है जो किसी भी विफल क्वेरी को RAG-सुरक्षित या संरचनात्मक रूप से RAG-असंगत के रूप में वर्गीकृत करती है, फिर उसे विशिष्ट विफलता पैटर्न और उसे हल करने वाले आर्किटेक्चरल समाधान से जोड़ती है।
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यह किन समस्याओं को हल करती है
मूक पुनर्प्राप्ति विफलता — RAG पाइपलाइन मल्टी-हॉप और कारण-आधारित क्वेरी पर प्रशंसनीय-लगने वाले परिणाम लौटाती हैं, जिससे विफलताओं का पता लगाना कठिन हो जाता है। टीमें यह महसूस करने से पहले कि क्वेरी का प्रकार समस्या है, न कि इम्प्लीमेंटेशन, हफ्तों तक एम्बेडिंग गुणवत्ता और चंकिंग रणनीति पर काम करती रहती हैं।
गलत समाधान लागू करना — अधिकांश RAG डीबगिंग एम्बेडिंग मॉडल, चंक साइज़ और रीरैंकिंग पर केंद्रित होती है। ये तथ्यात्मक लुकअप विफलताओं के लिए सही उपाय हैं। लेकिन ये रिलेशनल और टेम्पोरल विफलताओं के लिए कुछ नहीं करते, जहाँ आर्किटेक्चर स्वयं क्वेरी से मेल नहीं खाता।
क्वेरी प्रकार की अज्ञानता — पाइपलाइन स्तर पर "X क्या है" और "X कैसे अस्तित्व में आया" के बीच अंतर करने के लिए कोई मानक शब्दावली मौजूद नहीं है। इस अंतर के बिना, हर क्वेरी को संरचनात्मक उपयुक्तता की परवाह किए बिना एक ही रिट्रीवल सिस्टम में भेज दिया जाता है।
स्केल पर गिरावट — RAG बड़े कॉर्पस पर इसलिए नहीं खराब होता क्योंकि एम्बेडिंग बदतर हो जाती है, बल्कि इसलिए कि सिग्नल-टू-नॉइज़ अनुपात ध्वस्त हो जाता है। टीमें रीरैंकिंग लेयर जोड़ती हैं और मामूली सुधार देखती हैं, यह चूक जाती हैं कि टियर्ड रिट्रीवल ही असली समाधान है।
आपको क्या मिलता है
दो-वर्ग क्वेरी टैक्सोनॉमी — Class A (तथ्यात्मक लुकअप, RAG-सुरक्षित) और Class B (रिलेशनल/टेम्पोरल, RAG खतरे का क्षेत्र) के बीच एक स्पष्ट, क्रियाशील विभाजन, प्रत्येक के ठोस उदाहरणों के साथ ताकि वर्गीकरण तेज़ और स्पष्ट हो।
पाँच-प्रश्न निदान चेकलिस्ट — किसी भी विफल क्वेरी को पाँच हाँ/नहीं जाँचों से गुज़ारें (मल्टी-डॉक्यूमेंट जॉइन आवश्यक? क्रम मायने रखता है? कारण-श्रृंखला? समय अवधि? क्यों, न केवल क्या?) और दो मिनट से कम में इसे Class A, सीमारेखा, या Class B के रूप में स्कोर करें।
चार नामित विफलता पैटर्न — मल्टी-हॉप रिलेशनल विफलता, टेम्पोरल सीक्वेंसिंग विफलता, संगठनात्मक संदर्भ विफलता, और स्केल विफलता — प्रत्येक के साथ एक लक्षण विवरण, एक कार्यशील उदाहरण, और एक विशिष्ट आर्किटेक्चरल समाधान।
विफलता वर्गीकरण रिपोर्ट टेम्पलेट — एक संरचित आउटपुट आर्टिफैक्ट (क्वेरी, वर्ग, विफलता पैटर्न, मूल कारण पैराग्राफ, अनुशंसित समाधान, संदर्भ) जो इंजीनियरों, आर्किटेक्ट्स और गैर-तकनीकी हितधारकों को निदान स्पष्ट रूप से संप्रेषित करता है।
आर्किटेक्चरल समाधान संदर्भ — प्रत्येक विफलता पैटर्न सीधे एक साथी स्किल (designing-hybrid-context-layers, temporal-reasoning-sleuth, synthesizing-institutional-knowledge) से जुड़ता है ताकि निदान तुरंत उपचार से जुड़ सके।
इसका उपयोग किसे करना चाहिए
इंजीनियर और AI आर्किटेक्ट जिनकी RAG पाइपलाइन खराब परिणाम दे रही है और जिन्हें यह निर्धारित करना है कि समस्या इम्प्लीमेंटेशन गुणवत्ता (ट्यूनिंग से ठीक होने योग्य) है या आर्किटेक्चरल असंगति (एक अलग रिट्रीवल दृष्टिकोण की आवश्यकता है)।
संगठनात्मक नॉलेज बेस — ADRs, इंसिडेंट रिपोर्ट, नीति दस्तावेज़, विक्रेता अनुबंध — पर एजेंट बनाने वाली टीमें, जहाँ कुछ क्वेरी हमेशा प्रकृति में रिलेशनल या टेम्पोरल होंगी।
तकनीकी लीड जो यह मूल्यांकन कर रहे हैं कि नॉलेज ग्राफ, टाइमलाइन इंडेक्स, या हाइब्रिड रिट्रीवल लेयर जोड़ना है या नहीं और अनुशंसा के लिए अंतर्ज्ञान के बजाय एक सैद्धांतिक आधार की आवश्यकता है।
mkdir -p ~/.claude/skills/diagnosing-rag-failure-modes && curl -s -X POST 'https://api.promptspace.in/api/skills/diagnosing-rag-failure-modes/install' | python3 -c "import sys,json; sys.stdout.write(json.load(sys.stdin).get('installInstructions') or '')" > ~/.claude/skills/diagnosing-rag-failure-modes/SKILL.mdFree skills install directly. Paid skills require purchase - use the download button above after buying.
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