ভূমিকা
বড় ভাষার মডেল (এলএলএম) এবং জেনারেটিভ এআই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে একটি রূপান্তরমূলক অগ্রগতির প্রতিনিধিত্ব করে। তারা মানুষের ভাষা বুঝতে এবং তৈরি করতে পারে এবং পাঠ্য, চিত্র, অডিও এবং সিন্থেটিক ডেটার মতো সামগ্রী তৈরি করতে পারে, যা তাদের বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে অত্যন্ত বহুমুখী করে তোলে। জেনারেটিভ এআই বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে এবং সামগ্রী তৈরির উন্নতি, ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে ব্যক্তিগতকরণ, কর্মপ্রবাহকে সুবিন্যস্ত করে এবং সৃজনশীলতাকে উৎসাহিত করার মাধ্যমে অত্যন্ত গুরুত্ব বহন করে। এই পাঠে, আমরা এন্টারপ্রাইজ নলেজ গ্রাফগুলি ব্যবহার করে কার্যকরভাবে প্রম্পটগুলিকে গ্রাউন্ডিং করে কীভাবে এন্টারপ্রাইজগুলি ওপেন এলএলএম-এর সাথে একীভূত হতে পারে তার উপর ফোকাস করব।
শিক্ষার উদ্দেশ্য
- এলএলএম/জেন-এআই সিস্টেমের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার সময় গ্রাউন্ডিং এবং প্রম্পট বিল্ডিং সম্পর্কে জ্ঞান অর্জন করুন।
- গ্রাউন্ডিংয়ের এন্টারপ্রাইজ প্রাসঙ্গিকতা বোঝা, একটি উদাহরণ সহ খোলা জেনারেল-এআই সিস্টেমের সাথে একীকরণের বাইরে ব্যবসার মূল্য।
- বিভিন্ন ফ্রন্টে দুটি প্রধান গ্রাউন্ডিং প্রতিদ্বন্দ্বিতাকারী সমাধান জ্ঞান গ্রাফ এবং ভেক্টর স্টোর বিশ্লেষণ করা এবং কোনটি কখন উপযুক্ত তা বোঝা।
- একটি ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ গ্রাহক পরিস্থিতির জন্য JAVA-তে গ্রাউন্ডিং এবং প্রম্পট বিল্ডিং, জ্ঞানের গ্রাফ, শেখার ডেটা মডেলিং এবং গ্রাফ মডেলিংয়ের একটি নমুনা এন্টারপ্রাইজ ডিজাইন অধ্যয়ন করুন।
এই নিবন্ধটি একটি অংশ হিসাবে প্রকাশিত হয়েছিল ডেটা সায়েন্স ব্লগাথন.
সুচিপত্র
বড় ভাষা মডেল কি?
A Large Language Model হল একটি উন্নত AI মডেল যা প্রচুর পরিমাণে পাঠ্য|অসংগঠিত ডেটার উপর গভীর শিক্ষার কৌশল ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত। এই মডেলগুলি মানুষের ভাষার সাথে মিথস্ক্রিয়া করতে, মানুষের মতো পাঠ্য, চিত্র এবং অডিও তৈরি করতে এবং বিভিন্ন সঞ্চালন করতে সক্ষম স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ কাজ.
বিপরীতে, একটি ভাষা মডেলের সংজ্ঞা টেক্সট কর্পোরার বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে শব্দের ক্রমগুলিতে সম্ভাব্যতা নির্ধারণকে বোঝায়। একটি ভাষার মডেল সাধারণ এন-গ্রাম মডেল থেকে আরও পরিশীলিত নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলগুলিতে পরিবর্তিত হতে পারে। যাইহোক, "বড় ভাষা মডেল" শব্দটি সাধারণত এমন মডেলগুলিকে বোঝায় যেগুলি গভীর শিক্ষার কৌশলগুলি ব্যবহার করে এবং প্রচুর সংখ্যক পরামিতি রয়েছে, যা লক্ষ লক্ষ থেকে বিলিয়ন পর্যন্ত হতে পারে। এই মডেলগুলি ভাষায় জটিল নিদর্শনগুলি ক্যাপচার করতে পারে এবং পাঠ্য তৈরি করতে পারে যা প্রায়শই মানুষের লেখা থেকে আলাদা করা যায় না।
একটি প্রম্পট কি?
যেকোনো এলএলএম বা অনুরূপ চ্যাটবট এআই সিস্টেমের প্রম্পট হল একটি পাঠ্য-ভিত্তিক ইনপুট বা বার্তা যা আপনি এআই-এর সাথে কথোপকথন বা মিথস্ক্রিয়া শুরু করার জন্য প্রদান করেন। এলএলএমগুলি বহুমুখী, বিভিন্ন ধরণের বড় ডেটা সহ প্রশিক্ষিত এবং বিভিন্ন কাজের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে; তাই, আপনার প্রম্পটের প্রেক্ষাপট, সুযোগ, গুণমান এবং স্পষ্টতা উল্লেখযোগ্যভাবে LLM সিস্টেম থেকে আপনি প্রাপ্ত প্রতিক্রিয়াগুলিকে প্রভাবিত করে।
গ্রাউন্ডিং/আরএজি কি?
গ্রাউন্ডিং, AKA Retrieval-Augmented Generation(RAG), প্রাকৃতিক ভাষা LLM প্রক্রিয়াকরণের প্রেক্ষাপটে, প্রম্পটকে আরও উপযোগী এবং সঠিক প্রতিক্রিয়াগুলি উন্নত করতে এবং পুনরুদ্ধার করার জন্য আমরা LLM-কে প্রসঙ্গ, অতিরিক্ত মেটাডেটা এবং সুযোগ দিয়ে সমৃদ্ধ করার কথা বোঝায়। এই সংযোগটি AI সিস্টেমগুলিকে এমনভাবে ডেটা বুঝতে এবং ব্যাখ্যা করতে সহায়তা করে যা প্রয়োজনীয় সুযোগ এবং প্রসঙ্গের সাথে সারিবদ্ধ হয়। এলএলএম-এর উপর গবেষণা দেখায় যে তাদের প্রতিক্রিয়ার গুণমান প্রম্পটের মানের উপর নির্ভর করে।
এটি AI-তে একটি মৌলিক ধারণা, কারণ এটি কাঁচা ডেটা এবং AI-এর সেই ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং ব্যাখ্যা করার ক্ষমতার মধ্যে ব্যবধান দূর করে যা মানুষের বোঝাপড়া এবং ব্যাপ্ত প্রেক্ষাপটের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ। এটি এআই সিস্টেমের গুণমান এবং নির্ভরযোগ্যতা এবং সঠিক এবং দরকারী তথ্য বা প্রতিক্রিয়া প্রদান করার ক্ষমতা বাড়ায়।
এলএলএম-এর অসুবিধাগুলি কী কী?
GPT-3-এর মতো বড় ভাষা মডেলগুলি (LLMs), বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে উল্লেখযোগ্য মনোযোগ এবং ব্যবহার অর্জন করেছে, কিন্তু তারা বেশ কিছু অসুবিধা বা ত্রুটির সাথে আসে। এলএলএম-এর কিছু প্রধান অসুবিধার মধ্যে রয়েছে:
1. পক্ষপাত এবং ন্যায্যতা: এলএলএম প্রায়ই প্রশিক্ষণের তথ্য থেকে পক্ষপাতের উত্তরাধিকারী হয়। এর ফলে পক্ষপাতমূলক বা বৈষম্যমূলক বিষয়বস্তু তৈরি হতে পারে, যা ক্ষতিকারক স্টেরিওটাইপগুলিকে শক্তিশালী করতে পারে এবং বিদ্যমান পক্ষপাতগুলিকে স্থায়ী করতে পারে।
2. অলীক: এলএলএম তারা যে বিষয়বস্তু তৈরি করে তা সত্যিই বোঝে না; তারা প্রশিক্ষণের ডেটার প্যাটার্নের উপর ভিত্তি করে পাঠ্য তৈরি করে। এর অর্থ হল তারা বাস্তবে ভুল বা অযৌক্তিক তথ্য তৈরি করতে পারে, যা তাদের চিকিৎসা নির্ণয় বা আইনি পরামর্শের মতো জটিল অ্যাপ্লিকেশনের জন্য অনুপযুক্ত করে তোলে।
3. কম্পিউটেশনাল রিসোর্স: প্রশিক্ষণ এবং LLM চালানোর জন্য GPUs এবং TPUs এর মত বিশেষ হার্ডওয়্যার সহ প্রচুর কম্পিউটেশনাল রিসোর্স প্রয়োজন। এটি তাদের বিকাশ এবং রক্ষণাবেক্ষণের জন্য ব্যয়বহুল করে তোলে।
4. ডেটা গোপনীয়তা এবং সুরক্ষা: এলএলএম টেক্সট, ছবি এবং অডিও সহ বিশ্বাসযোগ্য জাল বিষয়বস্তু তৈরি করতে পারে। এটি ডেটা গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তাকে ঝুঁকিপূর্ণ করে, কারণ সেগুলি প্রতারণামূলক সামগ্রী তৈরি করতে বা ব্যক্তিদের ছদ্মবেশী করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
5. নৈতিক উদ্বেগ: বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনে এলএলএম ব্যবহার করা, যেমন ডিপফেক বা স্বয়ংক্রিয় সামগ্রী তৈরি করা, তাদের অপব্যবহারের সম্ভাবনা এবং সমাজে প্রভাব সম্পর্কে নৈতিক প্রশ্ন উত্থাপন করে।
6. নিয়ন্ত্রক চ্যালেঞ্জ: এলএলএম প্রযুক্তির দ্রুত বিকাশ নিয়ন্ত্রক কাঠামোকে ছাড়িয়ে গেছে, এটি এলএলএমগুলির সাথে সম্পর্কিত সম্ভাব্য ঝুঁকি এবং চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করার জন্য উপযুক্ত নির্দেশিকা এবং প্রবিধান প্রতিষ্ঠা করা চ্যালেঞ্জিং করে তুলেছে।
এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে এই কনসগুলির মধ্যে অনেকগুলি এলএলএম-এর অন্তর্নিহিত নয় বরং তারা কীভাবে তৈরি, স্থাপন করা এবং ব্যবহার করা হয় তা প্রতিফলিত করে। এই ত্রুটিগুলি প্রশমিত করার এবং এলএলএমগুলিকে সমাজের জন্য আরও দায়িত্বশীল এবং উপকারী করার প্রচেষ্টা অব্যাহত রয়েছে। এখানেই গ্রাউন্ডিং এবং মাস্কিং ব্যবহার করা যেতে পারে এবং এন্টারপ্রাইজের জন্য বিশাল সুবিধা হতে পারে।
গ্রাউন্ডিং এর এন্টারপ্রাইজ প্রাসঙ্গিকতা
এন্টারপ্রাইজগুলি তাদের মিশন-সমালোচনামূলক অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে বৃহৎ ভাষার মডেলগুলি (এলএলএম) প্ররোচিত করতে উন্নতি করে। তারা সম্ভাব্য মান বুঝতে পারে যে LLMগুলি বিভিন্ন ডোমেন জুড়ে উপকৃত হতে পারে। এলএলএম তৈরি করা, প্রি-ট্রেনিং করা এবং সেগুলিকে ফাইন-টিউনিং করা তাদের জন্য বেশ ব্যয়বহুল এবং কষ্টকর। বরং, তারা এন্টারপ্রাইজ ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রম্পটগুলিকে গ্রাউন্ডিং এবং মাস্কিং সহ শিল্পে উপলব্ধ ওপেন এআই সিস্টেমগুলি ব্যবহার করতে পারে।
তাই, গ্রাউন্ডিং এন্টারপ্রাইজগুলির জন্য একটি নেতৃস্থানীয় বিবেচনা এবং প্রতিক্রিয়ার গুণমান উন্নত করার পাশাপাশি হ্যালুসিনেশন, ডেটা সুরক্ষা এবং সম্মতির উদ্বেগ কাটিয়ে উঠতে উভয়ের জন্য আরও প্রাসঙ্গিক এবং সহায়ক, কারণ এটি আশ্চর্যজনক ব্যবসায়িক মূল্যকে উন্মুক্ত করে দিতে পারে। LLM গুলি বাজারে পাওয়া যায় অসংখ্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে যেগুলির জন্য আজকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজ করা একটি চ্যালেঞ্জ রয়েছে৷
এন্টারপ্রাইজের সুবিধা
এলএলএম-এর সাথে গ্রাউন্ডিং প্রয়োগ করার জন্য এন্টারপ্রাইজগুলির জন্য বেশ কিছু সুবিধা রয়েছে:
1. উন্নত বিশ্বাসযোগ্যতা: এলএলএম দ্বারা উত্পন্ন তথ্য এবং বিষয়বস্তু যাচাইকৃত ডেটা উত্সগুলিতে ভিত্তি করে তা নিশ্চিত করার মাধ্যমে, উদ্যোগগুলি তাদের যোগাযোগ, প্রতিবেদন এবং বিষয়বস্তুর বিশ্বাসযোগ্যতা বাড়াতে পারে। এটি গ্রাহক, ক্লায়েন্ট এবং স্টেকহোল্ডারদের সাথে বিশ্বাস গড়ে তুলতে সাহায্য করতে পারে।
2. উন্নত সিদ্ধান্ত গ্রহণ: এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, বিশেষত ডেটা বিশ্লেষণ এবং সিদ্ধান্ত সমর্থনের সাথে সম্পর্কিত, ডেটা গ্রাউন্ডিং সহ LLM ব্যবহার করা আরও নির্ভরযোগ্য অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে। এটি আরও ভাল-অবহিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের দিকে পরিচালিত করতে পারে, যা কৌশলগত পরিকল্পনা এবং ব্যবসার বৃদ্ধির জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
3. নিয়ন্ত্রক সম্মতি: অনেক শিল্প তথ্য নির্ভুলতা এবং সম্মতির জন্য নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তা সাপেক্ষে। LLM-এর সাথে ডেটা গ্রাউন্ডিং এই সম্মতি মানগুলি পূরণ করতে, আইনি বা নিয়ন্ত্রক সমস্যাগুলির ঝুঁকি হ্রাস করতে সহায়তা করতে পারে।
4. গুণমান সামগ্রী তৈরি: এলএলএমগুলি প্রায়শই সামগ্রী তৈরিতে ব্যবহৃত হয়, যেমন বিপণন, গ্রাহক সহায়তা এবং পণ্যের বিবরণের জন্য। ডেটা গ্রাউন্ডিং নিশ্চিত করে যে তৈরি করা বিষয়বস্তু প্রকৃতপক্ষে সঠিক, মিথ্যা বা বিভ্রান্তিকর তথ্য বা হ্যালুসিনেশন ছড়ানোর ঝুঁকি হ্রাস করে।
5. ভুল তথ্য হ্রাস: ভুয়া খবর এবং ভুল তথ্যের যুগে, ডেটা গ্রাউন্ডিং এন্টারপ্রাইজগুলিকে মিথ্যা তথ্যের বিস্তারের বিরুদ্ধে লড়াই করতে সাহায্য করতে পারে যাতে তারা যে সামগ্রী তৈরি করে বা ভাগ করে তা যাচাইকৃত ডেটা উত্সের উপর ভিত্তি করে।
6. গ্রাহক সন্তুষ্টি: গ্রাহকদের সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য তথ্য প্রদান করা একটি এন্টারপ্রাইজের পণ্য বা পরিষেবাগুলিতে তাদের সন্তুষ্টি এবং আস্থা বাড়াতে পারে।
7. ঝুঁকি প্রশমন: ডেটা গ্রাউন্ডিং ভুল বা অসম্পূর্ণ তথ্যের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ঝুঁকি কমাতে সাহায্য করতে পারে, যা আর্থিক বা সুনামগত ক্ষতির কারণ হতে পারে।
উদাহরণ: একটি গ্রাহক পণ্য সুপারিশ দৃশ্যকল্প
ওপেনএআই চ্যাটজিপিটি ব্যবহার করে একটি এন্টারপ্রাইজ ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডেটা গ্রাউন্ডিং কীভাবে সাহায্য করতে পারে তা দেখা যাক
মৌলিক প্রম্পট
Generate a short email adding coupons on recommended products to customer
চ্যাটজিপিটি দ্বারা উত্পন্ন প্রতিক্রিয়া খুবই সাধারণ, অ-প্রসঙ্গিক এবং কাঁচা। এটি সঠিক এন্টারপ্রাইজ গ্রাহক ডেটা দিয়ে ম্যানুয়ালি আপডেট/ম্যাপ করা দরকার, যা ব্যয়বহুল। আসুন দেখি কীভাবে এটি ডেটা গ্রাউন্ডিং কৌশলগুলির সাথে স্বয়ংক্রিয় হতে পারে।
বলুন, ধরুন এন্টারপ্রাইজের কাছে ইতিমধ্যেই এন্টারপ্রাইজ গ্রাহক ডেটা এবং একটি বুদ্ধিমান সুপারিশ সিস্টেম রয়েছে যা গ্রাহকদের জন্য কুপন এবং সুপারিশ তৈরি করতে পারে; আমরা উপরের প্রম্পটটিকে সঠিক মেটাডেটা দিয়ে সমৃদ্ধ করার মাধ্যমে খুব ভালভাবে গ্রাউন্ড করতে পারি যাতে চ্যাটজিপিটি থেকে জেনারেট করা ইমেল টেক্সট আমরা যেভাবে চাই তা ঠিক একই রকম হবে এবং ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ ছাড়াই গ্রাহককে ইমেল পাঠানোর জন্য খুব ভালভাবে স্বয়ংক্রিয় হতে পারে।
ধরা যাক আমাদের গ্রাউন্ডিং ইঞ্জিন গ্রাহকের ডেটা থেকে সঠিক সমৃদ্ধি মেটাডেটা পাবে এবং নীচের প্রম্পট আপডেট করবে। গ্রাউন্ডেড প্রম্পটের জন্য ChatGPT প্রতিক্রিয়া কেমন হবে তা দেখা যাক।
গ্রাউন্ডেড প্রম্পট
Generate a short email adding below coupons and products to customer Taylor and wish him a Happy holiday season from Team Aatagona, Atagona.com
Winter Jacket Mens - [https://atagona.com/men/winter/jackets/123.html] - 20% off
Rodeo Beanie Men’s - [https://atagona.com/men/winter/beanies/1234.html] - 15% off
গ্রাউন্ড প্রম্পটের সাথে উত্পন্ন প্রতিক্রিয়াটি ঠিক কীভাবে এন্টারপ্রাইজ গ্রাহককে অবহিত করতে চায়। Gen AI থেকে একটি ইমেল প্রতিক্রিয়ার মধ্যে সমৃদ্ধ গ্রাহক ডেটা এম্বেড করা একটি অটোমেশন যা এন্টারপ্রাইজগুলিকে বৃদ্ধি এবং টিকিয়ে রাখতে অসাধারণ হবে।
সফটওয়্যার সিস্টেমের জন্য এন্টারপ্রাইজ এলএলএম গ্রাউন্ডিং সলিউশন
এন্টারপ্রাইজ সিস্টেমে ডেটা গ্রাউন্ড করার একাধিক উপায় রয়েছে এবং এই কৌশলগুলির সংমিশ্রণ কার্যকর ডেটা গ্রাউন্ডিং এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে নির্দিষ্ট প্রম্পট জেনারেশনের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। পুনরুদ্ধার বর্ধিত প্রজন্ম (গ্রাউন্ডিং) বাস্তবায়নের সম্ভাব্য সমাধান হিসাবে দুটি প্রাথমিক প্রতিযোগী হল
- অ্যাপ্লিকেশন ডেটা|নলেজ গ্রাফ
- ভেক্টর এম্বেডিং এবং শব্দার্থিক অনুসন্ধান
এই সমাধানগুলির ব্যবহার ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং আপনি যে গ্রাউন্ডিং প্রয়োগ করতে চান তার উপর নির্ভর করবে। উদাহরণ স্বরূপ, ভেক্টর স্টোরের প্রদত্ত প্রতিক্রিয়াগুলি ভুল এবং অস্পষ্ট হতে পারে, যেখানে জ্ঞানের গ্রাফগুলি সুনির্দিষ্ট, নির্ভুল এবং মানব-পাঠযোগ্য বিন্যাসে সংরক্ষিত হবে।
কিছু অন্যান্য কৌশল যা উপরের উপরে মিশ্রিত করা যেতে পারে
- এক্সটার্নাল এপিআই, সার্চ ইঞ্জিনের সাথে লিঙ্ক করা
- ডেটা মাস্কিং এবং সম্মতি আনুগত্য সিস্টেম
- অভ্যন্তরীণ ডেটা স্টোর, সিস্টেমের সাথে একীভূত করা
- একাধিক উত্স থেকে রিয়েলটাইম একীকরণ ডেটা
এই ব্লগে, আসুন একটি নমুনা সফ্টওয়্যার ডিজাইন দেখি কিভাবে আপনি এন্টারপ্রাইজ অ্যাপ্লিকেশন ডেটা গ্রাফের মাধ্যমে অর্জন করতে পারেন।
এন্টারপ্রাইজ নলেজ গ্রাফ
একটি জ্ঞান গ্রাফ তাদের মধ্যে বিভিন্ন সত্তা এবং সম্পর্কের শব্দার্থিক তথ্য উপস্থাপন করতে পারে। এন্টারপ্রাইজ বিশ্বে, তারা গ্রাহক, পণ্য এবং এর বাইরেও জ্ঞান সঞ্চয় করে। এন্টারপ্রাইজ গ্রাহক গ্রাফগুলি কার্যকরভাবে ডেটা গ্রাউন্ড করার এবং সমৃদ্ধ প্রম্পট তৈরি করার জন্য একটি শক্তিশালী হাতিয়ার হবে। নলেজ গ্রাফগুলি গ্রাফ-ভিত্তিক অনুসন্ধান সক্ষম করে, ব্যবহারকারীদের লিঙ্কযুক্ত ধারণা এবং সত্তার মাধ্যমে তথ্য অন্বেষণ করতে দেয়, যা আরও সুনির্দিষ্ট এবং বৈচিত্র্যময় অনুসন্ধান ফলাফলের দিকে নিয়ে যেতে পারে।
ভেক্টর ডাটাবেসের সাথে তুলনা
গ্রাউন্ডিং সমাধান নির্বাচন করা হবে ব্যবহার-কেস-নির্দিষ্ট। যাইহোক, ভেক্টরের উপর গ্রাফের সাথে একাধিক সুবিধা রয়েছে
নির্ণায়ক | গ্রাফ গ্রাউন্ডিং | ভেক্টর গ্রাউন্ডিং |
বিশ্লেষণাত্মক প্রশ্ন | ডেটা গ্রাফগুলি কাঠামোগত ডেটা এবং বিশ্লেষণাত্মক প্রশ্নের জন্য উপযুক্ত, তাদের বিমূর্ত গ্রাফ বিন্যাসের কারণে সঠিক ফলাফল প্রদান করে। | ভেক্টর ডেটা স্টোরগুলি বিশ্লেষণাত্মক প্রশ্নগুলির সাথে ভাল কাজ নাও করতে পারে কারণ তারা বেশিরভাগই অসংগঠিত ডেটা, ভেক্টর এম্বেডিংয়ের সাথে শব্দার্থিক অনুসন্ধান এবং সাদৃশ্য স্কোরিংয়ের উপর নির্ভর করে। |
নির্ভুলতা এবং বিশ্বাসযোগ্যতা | জ্ঞান গ্রাফগুলি ডেটা সঞ্চয় করতে নোড এবং সম্পর্ক ব্যবহার করে, শুধুমাত্র উপস্থিত তথ্য ফেরত দেয়। তারা অসম্পূর্ণ বা অপ্রাসঙ্গিক ফলাফল এড়ায়। | ভেক্টর ডাটাবেসগুলি অসম্পূর্ণ বা অপ্রাসঙ্গিক ফলাফল প্রদান করতে পারে, প্রধানত সাদৃশ্য স্কোরিং এবং পূর্বনির্ধারিত ফলাফল সীমার উপর তাদের নির্ভরতার কারণে। |
হ্যালুসিনেশন সংশোধন করা | জ্ঞানের গ্রাফগুলি ডেটার মানব-পাঠযোগ্য উপস্থাপনা সহ স্বচ্ছ। তারা ভুল তথ্য সনাক্ত করতে এবং সংশোধন করতে সাহায্য করে, কোয়েরির পথ খুঁজে বের করতে এবং এটি সংশোধন করতে, এলএলএম (লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল) নির্ভুলতা উন্নত করে। | ভেক্টর ডাটাবেসগুলিকে প্রায়ই ব্ল্যাক বক্স হিসাবে দেখা হয় পঠনযোগ্য বিন্যাসে সংরক্ষণ করা হয় না এবং ভুল তথ্যের সহজ সনাক্তকরণ এবং সংশোধনের সুবিধা নাও হতে পারে। |
নিরাপত্তা এবং শাসন | নলেজ গ্রাফগুলি জিডিপিআর-এর মতো প্রবিধান সহ ডেটা জেনারেশন, শাসন, এবং সম্মতি আনুগত্যের উপর আরও ভাল নিয়ন্ত্রণ অফার করে। | ভেক্টর ডেটাবেসগুলি তাদের অস্বচ্ছ প্রকৃতির কারণে বিধিনিষেধ আরোপ এবং শাসনের ক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হতে পারে। |
উচ্চ-স্তরের নকশা
আসুন আমরা খুব উচ্চ স্তরে দেখি কিভাবে সিস্টেমটি এমন একটি এন্টারপ্রাইজের সন্ধান করতে পারে যা জ্ঞানের গ্রাফ ব্যবহার করে এবং গ্রাউন্ডিংয়ের জন্য LLM গুলি খুলতে পারে।
বেস লেয়ার হল যেখানে এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকের ডেটা এবং মেটাডেটা বিভিন্ন ডেটাবেস, ডেটা গুদাম এবং ডেটা লেক জুড়ে সংরক্ষণ করা হয়। এই ডেটা থেকে ডেটা জ্ঞান গ্রাফ তৈরি করে একটি গ্রাফ ডিবিতে সংরক্ষণ করার জন্য একটি পরিষেবা থাকতে পারে। একটি বিতরণ করা ক্লাউড নেটিভ ওয়ার্ল্ডে অসংখ্য এন্টারপ্রাইজ পরিষেবা|মাইক্রো পরিষেবা থাকতে পারে যা এই ডেটা স্টোরগুলির সাথে যোগাযোগ করবে৷ এই পরিষেবাগুলির উপরে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন হতে পারে যা অন্তর্নিহিত অবকাঠামোকে লাভ করবে।
অ্যাপ্লিকেশানগুলিতে AI-কে তাদের পরিস্থিতি বা বুদ্ধিমান স্বয়ংক্রিয় গ্রাহক প্রবাহের মধ্যে এম্বেড করার জন্য অসংখ্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে থাকতে পারে, যার জন্য অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক AI সিস্টেমগুলির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করা প্রয়োজন। জেনারেটিভ এআই পরিস্থিতির ক্ষেত্রে, চলুন একটি কর্মপ্রবাহের একটি সাধারণ উদাহরণ নেওয়া যাক যেখানে একটি এন্টারপ্রাইজ একটি ইমেলের মাধ্যমে গ্রাহকদের লক্ষ্য করতে চায় ছুটির মরসুমে ব্যক্তিগতকৃত প্রস্তাবিত পণ্যগুলিতে কিছু ছাড়ের প্রস্তাব। তারা প্রথম শ্রেণীর অটোমেশনের মাধ্যমে এটি অর্জন করতে পারে, আরও কার্যকরভাবে AI ব্যবহার করে।
কর্মপ্রবাহ
- ওয়ার্কফ্লো যে একটি ইমেল পাঠাতে চায় গ্রাহকের প্রাসঙ্গিক ডেটা সহ একটি গ্রাউন্ডেড প্রম্পট পাঠিয়ে ওপেন জেন-এআই সিস্টেমের সাহায্য নিতে পারে।
- ওয়ার্কফ্লো অ্যাপ্লিকেশনটি তার ব্যাকএন্ড পরিষেবাতে একটি অনুরোধ পাঠাবে ইমেল টেক্সট প্রাপ্ত করার জন্য যা GenAI সিস্টেমগুলি ব্যবহার করে।
- ব্যাকএন্ড পরিষেবা পরিষেবাটিকে একটি প্রম্পট জেনারেটর পরিষেবাতে রুট করবে, যা একটি গ্রাউন্ডিং ইঞ্জিনে রুট করে।
- গ্রাউন্ডিং ইঞ্জিন তার একটি পরিষেবা থেকে সমস্ত গ্রাহক মেটাডেটা দখল করে এবং গ্রাহক ডেটা জ্ঞান গ্রাফ পুনরুদ্ধার করে।
- গ্রাউন্ডিং ইঞ্জিন নোড জুড়ে গ্রাফটি অতিক্রম করে এবং প্রাসঙ্গিক সম্পর্ক প্রয়োজনীয় চূড়ান্ত তথ্য বের করে এবং প্রম্পট জেনারেটরে ফেরত পাঠায়।
- প্রম্পট জেনারেটর ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি প্রাক-বিদ্যমান টেমপ্লেটের সাথে গ্রাউন্ডেড ডেটা যোগ করে এবং গ্রাউন্ডেড প্রম্পটটি ওপেন এআই সিস্টেমে পাঠায় যার সাথে এন্টারপ্রাইজ একীভূত করতে বেছে নেয় (যেমন, OpenAI/Cohere)।
- ওপেন GenAI সিস্টেমগুলি এন্টারপ্রাইজে অনেক বেশি প্রাসঙ্গিক এবং প্রাসঙ্গিক প্রতিক্রিয়া প্রদান করে, যা গ্রাহককে ইমেলের মাধ্যমে পাঠানো হয়।
আসুন এটিকে দুটি ভাগে বিভক্ত করি এবং বিশদভাবে বুঝি:
1. গ্রাহক জ্ঞান গ্রাফ তৈরি করা হচ্ছে
নীচের নকশা উপরের উদাহরণ অনুসারে, মডেলিং প্রয়োজন অনুযায়ী বিভিন্ন উপায়ে করা যেতে পারে.
তথ্য মডেলিং: ধরুন আমাদের একটি গ্রাফে নোড হিসাবে মডেল করা বিভিন্ন টেবিল রয়েছে এবং নোডের মধ্যে সম্পর্ক হিসাবে টেবিলের মধ্যে যোগদান করা হয়েছে। উপরের উদাহরণের জন্য, আমাদের প্রয়োজন
- একটি টেবিল যা গ্রাহকের ডেটা ধারণ করে,
- একটি টেবিল যা পণ্য ডেটা ধারণ করে,
- একটি টেবিল যা ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশের জন্য গ্রাহকের আগ্রহ (ক্লিক) ডেটা রাখে
- একটি টেবিল যা পণ্য ডিসকাউন্ট ডেটা ধারণ করে
এন্টারপ্রাইজের দায়িত্ব হল এই সমস্ত ডেটা একাধিক ডেটা উৎস থেকে নেওয়া এবং কার্যকরভাবে গ্রাহকদের কাছে পৌঁছানোর জন্য নিয়মিত আপডেট করা।
আসুন দেখি কিভাবে এই টেবিলগুলি মডেল করা যেতে পারে এবং কিভাবে তারা একটি গ্রাহক গ্রাফে রূপান্তরিত হতে পারে।
2. গ্রাফ মডেলিং
উপরের গ্রাফ ভিজ্যুয়ালাইজার থেকে, আমরা দেখতে পারি কিভাবে গ্রাহক নোডগুলি বিভিন্ন পণ্যের সাথে তাদের ক্লিক এনগেজমেন্ট ডেটার উপর ভিত্তি করে এবং ডিসকাউন্ট নোডের সাথে সম্পর্কিত। গ্রাউন্ডিং পরিষেবার পক্ষে এই গ্রাহকের গ্রাফগুলি অনুসন্ধান করা, সম্পর্কের মাধ্যমে এই নোডগুলিকে অতিক্রম করা এবং সংশ্লিষ্ট গ্রাহকদের জন্য যোগ্য ডিসকাউন্ট সম্পর্কে প্রয়োজনীয় তথ্য পাওয়া সহজ।
উপরের জন্য একটি নমুনা গ্রাফ নোড এবং সম্পর্ক JAVA POJOs নীচের মত দেখতে হতে পারে
public class KnowledgeGraphNode implements Serializable { private final GraphNodeType graphNodeType; private final GraphNode nodeMetadata;
} public interface GraphNode {
} public class CustomerGraphNode implements GraphNode { private final String name; private final String customerId; private final String phone; private final String emailId;
}
public class ClicksGraphNode implements GraphNode { private final String customerId; private final int clicksCount;
} public class ProductGraphNode implements GraphNode { private final String productId; private final String name; private final String category; private final String description; private final int price;
} public class ProductDiscountNode implements GraphNode { private final String discountCouponId; private final int clicksCount; private final String category; private final int discountPercent; private final DateTime startDate; private final DateTime endDate;
}
public class KnowledgeGraphRelationship implements Serializable { private final RelationshipCardinality Cardinality; } public enum RelationshipCardinality { ONE_TO_ONE, ONE_TO_MANY }
এই দৃশ্যে একটি নমুনা কাঁচা গ্রাফ নীচের মত দেখতে পারে
গ্রাহক নোড 'টেইলর উইলিয়ামস' থেকে গ্রাফের মধ্য দিয়ে যাওয়া আমাদের জন্য সমস্যার সমাধান করবে এবং সঠিক পণ্যের সুপারিশ এবং যোগ্য ডিসকাউন্ট আনবে।
3. শিল্পে জনপ্রিয় গ্রাফ স্টোর
বাজারে অনেক গ্রাফ স্টোর পাওয়া যায় যা এন্টারপ্রাইজ আর্কিটেকচারের জন্য উপযুক্ত। Neo4j, TigerGraph, Amazon Neptune, এবং OrientDB ব্যাপকভাবে গ্রাফ ডেটাবেস হিসেবে গৃহীত।
আমরা গ্রাফ ডেটা লেকের নতুন দৃষ্টান্ত প্রবর্তন করি, যা ট্যাবুলার ডেটা (লেক, গুদাম এবং লেকহাউসগুলিতে কাঠামোগত ডেটা) গ্রাফ প্রশ্নগুলি সক্ষম করে। গ্রাফ ডেটা স্টোরগুলিতে ডেটা হাইড্রেট বা স্থায়ী করার প্রয়োজন ছাড়াই, জিরো-ইটিএল ব্যবহার করে নীচে তালিকাভুক্ত নতুন সমাধানগুলির মাধ্যমে এটি অর্জন করা হয়েছে।
- পপিগ্রাফ (গ্রাফ ডেটা লেক)
- টিমব্র.আই
সম্মতি এবং নৈতিক বিবেচনা
তথ্য সুরক্ষা: GDPR এবং অন্যান্য PII সম্মতি মেনে গ্রাহক ডেটা সংরক্ষণ ও ব্যবহারের জন্য উদ্যোগগুলিকে অবশ্যই দায়ী হতে হবে৷ সংরক্ষিত ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং অন্তর্দৃষ্টির জন্য পুনঃব্যবহারের আগে বা AI প্রয়োগ করার আগে নিয়ন্ত্রিত এবং পরিষ্কার করা প্রয়োজন।
হ্যালুসিনেশন এবং পুনর্মিলন: এন্টারপ্রাইজগুলি পুনর্মিলন পরিষেবাগুলিও যোগ করতে পারে যা ডেটাতে ভুল তথ্য সনাক্ত করবে, অনুসন্ধানের পথটি খুঁজে বের করবে এবং এতে সংশোধন করবে, যা LLM নির্ভুলতা উন্নত করতে সাহায্য করতে পারে। জ্ঞান গ্রাফের সাথে, যেহেতু সংরক্ষিত ডেটা স্বচ্ছ এবং মানব-পাঠযোগ্য, তাই এটি অর্জন করা তুলনামূলকভাবে সহজ হওয়া উচিত।
সীমাবদ্ধ ধারণ নীতি: ওপেন LLM সিস্টেমের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার সময় ডেটা সুরক্ষা মেনে চলা এবং গ্রাহক ডেটার অপব্যবহার রোধ করার জন্য, শূন্য ধরে রাখার নীতি থাকা খুবই গুরুত্বপূর্ণ তাই বহিরাগত সিস্টেম এন্টারপ্রাইজগুলি যেগুলির সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে তারা আর কোনও বিশ্লেষণাত্মক বা ব্যবসায়িক উদ্দেশ্যে অনুরোধকৃত প্রম্পট ডেটা ধরে না রাখে।
উপসংহার
উপসংহারে, লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLMs) কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি উপস্থাপন করে। তারা প্রাকৃতিক ভাষা বোঝা এবং প্রজন্ম থেকে জটিল কাজগুলিতে সহায়তা করার জন্য বিভিন্ন শিল্প এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে রূপান্তর করতে পারে। যাইহোক, এলএলএম-এর সাফল্য এবং দায়িত্বশীল ব্যবহারের জন্য বিভিন্ন গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রে একটি শক্তিশালী ভিত্তি এবং ভিত্তি প্রয়োজন।
কী Takeaways
- বিভিন্ন পরিস্থিতিতে এলএলএম ব্যবহার করার সময় কার্যকর গ্রাউন্ডিং এবং প্রম্পটিং থেকে উদ্যোগগুলি ব্যাপকভাবে উপকৃত হতে পারে।
- নলেজ গ্রাফ এবং ভেক্টর স্টোরগুলি জনপ্রিয় গ্রাউন্ডিং সমাধান, এবং একটি নির্বাচন করা সমাধানের উদ্দেশ্যের উপর নির্ভর করবে।
- নলেজ গ্রাফগুলিতে ভেক্টর স্টোরগুলিতে আরও সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য তথ্য থাকতে পারে, যা অতিরিক্ত নিরাপত্তা এবং সম্মতি স্তরগুলি যোগ না করে এন্টারপ্রাইজ ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি প্রান্ত দেয়।
- সত্তা এবং সম্পর্কের সাথে ঐতিহ্যগত ডেটা মডেলিংকে নোড এবং প্রান্ত সহ জ্ঞান গ্রাফে রূপান্তর করুন।
- বিদ্যমান বড় ডেটা স্টোরেজ এন্টারপ্রাইজগুলির সাথে বিভিন্ন ডেটা উত্সের সাথে এন্টারপ্রাইজ জ্ঞান গ্রাফগুলিকে একীভূত করুন।
- জ্ঞানের গ্রাফ বিশ্লেষণাত্মক প্রশ্নের জন্য আদর্শ। গ্রাফ ডেটা লেকগুলি এন্টারপ্রাইজ ডেটা সঞ্চয়স্থানে গ্রাফ হিসাবে অনুসন্ধান করার জন্য ট্যাবুলার ডেটা সক্ষম করে৷
সচরাচর জিজ্ঞাস্য
A. LLM হল একটি AI অ্যালগরিদম যা নতুন বিষয়বস্তু বোঝা, সংক্ষিপ্তকরণ, তৈরি এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে DL কৌশল এবং ব্যাপকভাবে বড় ডেটা সেট ব্যবহার করে।
A. একটি অ্যাপ্লিকেশন ডেটা গ্রাফ হল একটি ডেটা কাঠামো যা নোড এবং প্রান্তের আকারে ডেটা সংরক্ষণ করে। বিভিন্ন ডেটা নোডের মধ্যে সম্পর্ক হিসাবে তাদের মডেল করুন।
A. একটি ভেক্টর ডাটাবেস পাঠ্য, অডিও এবং ভিডিওর মতো অসংগঠিত ডেটা সঞ্চয় করে এবং পরিচালনা করে। এটি সুপারিশ ইঞ্জিন, মেশিন লার্নিং এবং Gen-AI-এর মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য দ্রুত সূচীকরণ এবং পুনরুদ্ধারের ক্ষেত্রে দুর্দান্ত।
A. একটি ভেক্টর স্টোরে, এম্বেডিং হল একটি উচ্চ-মাত্রিক ভেক্টর স্পেসে বস্তু, শব্দ বা ডেটা পয়েন্টের সংখ্যাসূচক উপস্থাপনা। এই এমবেডিংগুলি আইটেমগুলির মধ্যে শব্দার্থিক সম্পর্ক এবং সাদৃশ্যগুলি ক্যাপচার করে, দক্ষ ডেটা বিশ্লেষণ, মিল অনুসন্ধান এবং মেশিন-লার্নিং কাজগুলি সক্ষম করে৷
উ: স্ট্রাকচার্ড ডেটা সংজ্ঞায়িত টেবিল এবং স্কিমা সহ সুসংগঠিত। টেক্সট, ছবি, অডিও বা ভিডিওর মতো অসংগঠিত ডেটা বিন্যাসের অভাবের কারণে বিশ্লেষণ করা কঠিন।
এই নিবন্ধে দেখানো মিডিয়া Analytics বিদ্যার মালিকানাধীন নয় এবং লেখকের বিবেচনার ভিত্তিতে ব্যবহার করা হয়।
সংশ্লিষ্ট
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/11/the-role-of-enterprise-knowledge-graphs-in-llms/
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 11
- 12
- 13
- 15%
- 19
- 22
- 49
- 500
- 52
- 53
- 750
- 8
- 9
- a
- ক্ষমতা
- সম্পর্কে
- উপরে
- বিমূর্ত
- অনুযায়ী
- সঠিকতা
- সঠিক
- অর্জন করা
- অর্জন
- দিয়ে
- যোগ
- যোগ
- অতিরিক্ত
- ঠিকানা
- যোগ করে
- মেনে চলে
- আনুগত্য
- adhering
- গৃহীত
- অগ্রসর
- অগ্রগতি
- সুবিধা
- সুবিধাদি
- পরামর্শ
- AI
- এআই সিস্টেমগুলি
- ওরফে
- অ্যালগরিদম
- সারিবদ্ধ
- সব
- অনুমতি
- ইতিমধ্যে
- এছাড়াও
- আশ্চর্যজনক
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- আমাজন নেপচুন
- মধ্যে
- পরিমাণে
- an
- বিশ্লেষণ
- বিশ্লেষণাত্মক
- বৈশ্লেষিক ন্যায়
- বিশ্লেষণ বিদ্যা
- বিশ্লেষণ করা
- এবং
- কোন
- API গুলি
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন
- প্রয়োগ করা
- প্রয়োগ করা হচ্ছে
- যথাযথ
- রয়েছি
- এলাকার
- কাছাকাছি
- প্রবন্ধ
- কৃত্রিম
- কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
- AS
- সাহায্য
- সহায়তা
- যুক্ত
- অনুমান
- At
- মনোযোগ
- অডিও
- উদ্দীপিত
- অটোমেটেড
- স্বয়ংক্রিয়করণ
- স্বয়ংক্রিয়তা
- সহজলভ্য
- এড়াতে
- পিছনে
- ব্যাক-এন্ড
- ভিত্তি
- ভিত্তি
- BE
- আগে
- নিচে
- উপকারী
- সুবিধা
- সুবিধা
- উত্তম
- মধ্যে
- তার পরেও
- পক্ষপাতদুষ্ট
- গোঁড়ামির
- বিশাল
- বড় ডেটা
- বড় ডেটা স্টোরেজ
- কোটি কোটি
- কালো
- ব্লগ
- উভয়
- বক্স
- বিরতি
- শত্রুবূহ্যভেদ
- সেতু
- নির্মাণ করা
- বিশ্বাস স্থাপন করো
- ভবন
- ব্যবসায়
- কিন্তু
- by
- CAN
- সক্ষম
- গ্রেপ্তার
- কেস
- মামলা
- বিভাগ
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জিং
- chatbot
- চ্যাটজিপিটি
- নির্বাচন
- নির্মলতা
- শ্রেণী
- ক্লায়েন্ট
- মেঘ
- মেঘ নেটিভ
- এর COM
- যুদ্ধ
- সমাহার
- আসা
- যোগাযোগমন্ত্রী
- জটিল
- সম্মতি
- গণনা
- ধারণা
- ধারণা
- উদ্বেগ
- উপসংহার
- সংযোগ
- মন্দ দিক
- বিবেচনা
- সঙ্গত
- বিষয়বস্তু
- বিষয়বস্তু-সৃষ্টি
- প্রসঙ্গ
- বিপরীত হত্তয়া
- নিয়ন্ত্রণ
- কথোপকথন
- ঠিক
- সংশোধণী
- পারা
- সৃষ্টি
- সৃষ্টি
- সৃজনশীলতা
- বিশ্বাসযোগ্যতা
- সংকটপূর্ণ
- কঠোর
- কষ্টকর
- ক্রেতা
- গ্রাহক তথ্য
- গ্রাহক সমর্থন
- গ্রাহকদের
- উপাত্ত
- তথ্য বিশ্লেষণ
- ডেটা লেক
- ডেটা পয়েন্ট
- তথ্য গোপনীয়তা
- ডেটা গোপনীয়তা এবং সুরক্ষা
- তথ্য সুরক্ষা
- তথ্য নিরাপত্তা
- ডেটা সেট
- তথ্য ভান্ডার
- তথ্য গুদাম
- ডেটাবেস
- ডাটাবেস
- DATETIME
- রায়
- সিদ্ধান্ত মেকিং
- সিদ্ধান্ত
- গভীর
- গভীর জ্ঞানার্জন
- deepfakes
- সংজ্ঞায়িত
- সংজ্ঞা
- প্রদান করা
- নির্ভর করে
- মোতায়েন
- বিবরণ
- নকশা
- বিস্তারিত
- বিকাশ
- উন্নত
- উন্নয়ন
- রোগ নির্ণয়
- পার্থক্য
- বিভিন্ন
- ডিসকাউন্ট
- বিচক্ষণতা
- বণ্টিত
- বিচিত্র
- do
- ডোমেইনের
- সম্পন্ন
- অপূর্ণতা
- ড্রাইভ
- কারণে
- সময়
- e
- সহজ
- প্রান্ত
- কার্যকর
- কার্যকরীভাবে
- দক্ষ
- প্রচেষ্টা
- উপযুক্ত
- ইমেইল
- বসান
- এম্বেডিং
- সক্ষম করা
- সম্ভব
- সক্রিয়
- প্রবৃত্তি
- ইঞ্জিন
- ইঞ্জিন
- উন্নত করা
- উন্নত
- বাড়ায়
- বর্ধনশীল
- প্রচুর
- সমৃদ্ধ
- সমৃদ্ধ করা
- নিশ্চিত
- নিশ্চিত
- উদ্যোগ
- উদ্যোগ
- সত্ত্বা
- যুগ
- বিশেষত
- স্থাপন করা
- থার (eth)
- নৈতিক
- ঠিক
- উদাহরণ
- বিদ্যমান
- ব্যয়বহুল
- অভিজ্ঞতা
- শোষিত
- অন্বেষণ করুণ
- বহিরাগত
- চায়ের
- মুখ
- সহজতর করা
- নকল
- জাল খবর
- মিথ্যা
- কয়েক
- চূড়ান্ত
- আর্থিক
- প্রবাহ
- কেন্দ্রবিন্দু
- জন্য
- ফর্ম
- বিন্যাস
- প্রতিপালক
- ভিত
- অবকাঠামো
- প্রতারণাপূর্ণ
- থেকে
- মৌলিক
- অধিকতর
- অর্জন
- ফাঁক
- GDPR
- জেনারেল
- উত্পাদন করা
- উত্পন্ন
- উৎপাদিত
- প্রজন্ম
- সৃজক
- জেনারেটিভ এআই
- উত্পাদক
- দেয়
- শাসন
- পরিচালিত
- জিপিইউ
- দখল
- চিত্রলেখ
- গ্রাফ
- স্থল
- উন্নতি
- নির্দেশিকা
- খুশি
- কঠিনতর
- হার্ডওয়্যারের
- ক্ষতি
- ক্ষতিকর
- আছে
- জমিদারি
- সাহায্য
- সহায়ক
- সাহায্য
- অত: পর
- এখানে
- উচ্চ
- উচ্চস্তর
- অত্যন্ত
- তাকে
- রাখা
- ঝুলিতে
- ছুটির দিন
- কিভাবে
- যাহোক
- এইচটিএমএল
- HTTPS দ্বারা
- প্রচুর
- বিপুলভাবে
- মানবীয়
- মানব পাঠযোগ্য
- মানুষেরা
- আদর্শ
- শনাক্ত
- সনাক্ত করা
- চিত্র
- অপরিমেয়
- প্রভাব
- বাস্তবায়ন
- সরঁজাম
- গুরুত্ব
- গুরুত্বপূর্ণ
- মনোরম
- উন্নত করা
- উন্নতি
- in
- বেঠিক
- অন্তর্ভুক্ত করা
- সুদ্ধ
- ব্যক্তি
- শিল্প
- শিল্প
- প্রভাব
- তথ্য
- সহজাত
- আরম্ভ করা
- ইনপুট
- অর্ন্তদৃষ্টি
- সম্পূর্ণ
- ইন্টিগ্রেশন
- বুদ্ধিমত্তা
- বুদ্ধিমান
- গর্ভনাটিকা
- আলাপচারিতার
- মিথষ্ক্রিয়া
- ইন্টারফেস
- অভ্যন্তরীণ
- হস্তক্ষেপ
- মধ্যে
- প্রবর্তন করা
- সমস্যা
- IT
- আইটেম
- এর
- জাভা
- যোগদানের
- JPG
- চাবি
- প্রধান ক্ষেত্র
- জ্ঞান
- রং
- হ্রদ
- হ্রদ
- ভাষা
- বড়
- স্তর
- স্তর
- বিন্যাস
- নেতৃত্ব
- নেতৃত্ব
- শিক্ষা
- আইনগত
- উচ্চতা
- লেভারেজ
- leveraged
- উপজীব্য
- মত
- সীমা
- সংযুক্ত
- তালিকাভুক্ত
- দেখুন
- মত চেহারা
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- প্রধান
- প্রধানত
- বজায় রাখা
- মুখ্য
- করা
- তৈরি করে
- মেকিং
- পরিচালনা করে
- ম্যানুয়াল
- ম্যানুয়ালি
- অনেক
- বাজার
- Marketing
- বৃহদায়তন
- ব্যাপক
- সর্বোচ্চ প্রস্থ
- মে..
- মানে
- মিডিয়া
- চিকিৎসা
- সাক্ষাৎ
- বার্তা
- মেটাডাটা
- লক্ষ লক্ষ
- ভুল তথ্য
- বিভ্রান্তিকর
- অপব্যবহার
- প্রশমিত করা
- প্রশমন
- মডেল
- মূর্তিনির্মাণ
- মডেল
- অধিক
- অধিকাংশ ক্ষেত্রে
- অনেক
- বহু
- অবশ্যই
- নাম
- স্থানীয়
- প্রাকৃতিক
- স্বভাবিক ভাষা
- স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ
- প্রাকৃতিক ভাষা বোঝা
- প্রকৃতি
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নেপচুন
- নেটওয়ার্ক
- নিউরাল
- স্নায়বিক নেটওয়ার্ক
- নতুন
- নতুন সমাধান
- সংবাদ
- নোড
- নোড
- বিঃদ্রঃ
- সংখ্যা
- অনেক
- বস্তু
- প্রাপ্ত
- of
- বন্ধ
- অর্পণ
- নৈবেদ্য
- প্রায়ই
- on
- ONE
- নিরন্তর
- কেবল
- খোলা
- OpenAI
- পরিচালনা করা
- or
- অন্যান্য
- আমাদের
- বাইরে
- শেষ
- অভিভূতকারী
- মালিক হয়েছেন
- দৃষ্টান্ত
- পরামিতি
- অংশ
- যন্ত্রাংশ
- পথ
- নিদর্শন
- সম্পাদন করা
- করণ
- ব্যক্তিগতকৃত
- ফোন
- pii
- পরিকল্পনা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- পয়েন্ট
- নীতি
- জনপ্রিয়
- সম্ভাব্য
- ক্ষমতাশালী
- যথাযথ
- ভবিষ্যদ্বাণী করা
- বর্তমান
- প্রতিরোধ
- মূল্য
- প্রাথমিক
- গোপনীয়তা
- গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা
- ব্যক্তিগত
- সমস্যা
- প্রক্রিয়া
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- উৎপাদন করা
- পণ্য
- পণ্য
- রক্ষা
- প্রদান
- প্রদত্ত
- প্রদানের
- প্রকাশ্য
- প্রকাশিত
- উদ্দেশ্য
- উদ্দেশ্য
- গুণ
- প্রশ্নের
- প্রশ্ন
- দ্রুত
- পুরোপুরি
- উত্থাপন
- পরিসর
- দ্রুত
- বরং
- কাঁচা
- মূল তথ্য
- নাগাল
- পড়া
- বাস্তব জগতে
- গ্রহণ করা
- সুপারিশ
- সুপারিশ
- সুপারিশ করা
- সন্ধি
- হ্রাস করা
- হ্রাস
- বোঝায়
- প্রতিফলিত করা
- নিয়মিতভাবে
- আইন
- নিয়ন্ত্রক
- পুনরায় বলবৎ করা
- সংশ্লিষ্ট
- সম্পর্ক
- সম্পর্ক
- অপেক্ষাকৃতভাবে
- প্রাসঙ্গিকতা
- প্রাসঙ্গিক
- বিশ্বাসযোগ্যতা
- বিশ্বাসযোগ্য
- নির্ভরতা
- নির্ভর করা
- অসাধারণ
- প্রতিবেদন
- চিত্রিত করা
- প্রতিনিধিত্ব
- অনুরোধ
- অনুরোধ
- প্রয়োজন
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- আবশ্যকতা
- প্রয়োজন
- গবেষণা
- Resources
- নিজ নিজ
- প্রতিক্রিয়া
- প্রতিক্রিয়া
- দায়িত্ব
- দায়ী
- সীমাবদ্ধতা
- ফল
- ফলাফল
- স্মৃতিশক্তি
- প্রত্যাবর্তন
- ফিরতি
- অধিকার
- ঝুঁকি
- ঝুঁকি
- ভূমিকা
- রুট
- যাত্রাপথ
- দৌড়
- একই
- সন্তোষ
- স্কেল
- দৃশ্যকল্প
- পরিস্থিতিতে
- বিজ্ঞান
- সুযোগ
- স্কোরিং
- সার্চ
- অনুসন্ধান
- ঋতু
- নিরাপত্তা
- দেখ
- দেখা
- পাঠান
- পাঠানোর
- পাঠায়
- প্রেরিত
- সেবা
- সেবা
- সেট
- বিভিন্ন
- শেয়ার
- সংক্ষিপ্ত
- উচিত
- প্রদর্শিত
- শো
- গুরুত্বপূর্ণ
- উল্লেখযোগ্যভাবে
- অনুরূপ
- মিল
- সহজ
- থেকে
- So
- সমাজ
- সফটওয়্যার
- সমাধান
- সলিউশন
- সমাধান
- কিছু
- বাস্তববুদ্ধিসম্পন্ন
- সোর্স
- স্থান
- বিশেষজ্ঞ
- নির্দিষ্ট
- বিস্তার
- অংশীদারদের
- মান
- স্টোরেজ
- দোকান
- সঞ্চিত
- দোকান
- কৌশলগত
- কৌশল
- streamlining
- স্ট্রিং
- শক্তিশালী
- গঠন
- কাঠামোবদ্ধ
- কাঠামোগত এবং কাঠামোগত ডেটা
- বিষয়
- সাফল্য
- এমন
- মামলা
- উপযুক্ত
- সংক্ষিপ্ত করা
- সমর্থন
- কৃত্রিম
- সিনথেটিক ডেটা
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- টেবিল
- উপযোগী
- গ্রহণ করা
- লক্ষ্য
- কাজ
- টেলর
- টীম
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- টেমপ্লেট
- মেয়াদ
- পাঠ
- যে
- সার্জারির
- গ্রাফ
- তথ্য
- তাদের
- তাহাদিগকে
- সেখানে।
- এইগুলো
- তারা
- এই
- সেগুলো
- উন্নতিলাভ করা
- দ্বারা
- থেকে
- আজ
- টুল
- শীর্ষ
- চিহ্ন
- ঐতিহ্যগত
- প্রশিক্ষিত
- প্রশিক্ষণ
- রুপান্তর
- রূপান্তরিত
- রুপান্তরিত
- স্বচ্ছ
- তর্ক করা
- প্রকৃতপক্ষে
- আস্থা
- দুই
- চূড়ান্ত
- নিম্নাবস্থিত
- বোঝা
- বোধশক্তি
- আপডেট
- আপডেট
- us
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহৃত
- দরকারী তথ্য
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- সাধারণত
- যাচাই
- মূল্য
- বৈচিত্র্য
- বিভিন্ন
- ভেরিফাইড
- বহুমুখ কর্মশক্তিসম্পন্ন
- খুব
- মাধ্যমে
- ভিডিও
- প্রয়োজন
- চায়
- ছিল
- উপায়..
- উপায়
- we
- webp
- আমরা একটি
- কি
- কখন
- যেহেতু
- যে
- যখন
- ব্যাপক
- ব্যাপকভাবে
- ইচ্ছা
- শীতকালীন
- সঙ্গে
- ছাড়া
- শব্দ
- কর্মপ্রবাহ
- কর্মপ্রবাহ
- বিশ্ব
- would
- লিখিত
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet
- শূন্য