पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी और आरएजी वर्कफ़्लोज़

समय टिकट: अक्टूबर 24, 2023 9:40 अपराह्न
स्रोत नोड: 2955016

परिचय

रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन, या आरएजी, एक ऐसा तंत्र है जो जीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को उपयोगी डेटा के भंडार से जानकारी खींचकर अधिक उपयोगी और जानकार बनने में मदद करता है, जैसे किसी लाइब्रेरी से किताब लाना। यहां बताया गया है कि कैसे RAG सरल AI वर्कफ़्लो के साथ जादू करता है:

  • ज्ञानकोष (इनपुट): इसे उपयोगी सामग्री से भरी एक बड़ी लाइब्रेरी के रूप में सोचें - अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न, मैनुअल, दस्तावेज़, आदि। जब कोई प्रश्न सामने आता है, तो सिस्टम यहीं उत्तर ढूंढता है।
  • ट्रिगर/क्वेरी (इनपुट): यह शुरुआती बिंदु है. आमतौर पर, यह किसी उपयोगकर्ता का प्रश्न या अनुरोध होता है जो सिस्टम को बताता है, "अरे, मुझे आपसे कुछ करने की ज़रूरत है!"
  • कार्य/क्रिया (आउटपुट): एक बार जब सिस्टम को ट्रिगर मिल जाता है, तो यह हरकत में आ जाता है। यदि यह एक प्रश्न है, तो यह एक उत्तर खोज निकालता है। यदि यह कुछ करने का अनुरोध है, तो यह वह कार्य पूरा कर देता है।

अब, आइए RAG तंत्र को सरल चरणों में तोड़ें:

  1. बहाली: सबसे पहले, जब कोई प्रश्न या अनुरोध आता है, तो आरएजी प्रासंगिक जानकारी खोजने के लिए नॉलेज बेस की जांच करता है।
  2. वृद्धि: इसके बाद, यह यह जानकारी लेता है और इसे मूल प्रश्न या अनुरोध के साथ मिला देता है। यह यह सुनिश्चित करने के लिए मूल अनुरोध में अधिक विवरण जोड़ने जैसा है कि सिस्टम इसे पूरी तरह से समझता है।
  3. पीढ़ी: अंत में, इस सारी समृद्ध जानकारी को हाथ में लेकर, यह इसे एक बड़े भाषा मॉडल में फीड करता है जो फिर एक अच्छी तरह से सूचित प्रतिक्रिया तैयार करता है या आवश्यक कार्रवाई करता है।

तो, संक्षेप में, आरएजी एक स्मार्ट सहायक की तरह है जो पहले उपयोगी जानकारी ढूंढता है, उसे प्रश्न के साथ मिलाता है, और फिर या तो एक पूर्ण उत्तर देता है या आवश्यकतानुसार कार्य करता है। इस तरह, RAG के साथ, आपका AI सिस्टम सिर्फ अंधेरे में शूटिंग नहीं कर रहा है; इसके पास काम करने के लिए जानकारी का एक ठोस आधार है, जो इसे अधिक विश्वसनीय और उपयोगी बनाता है।

वे किस समस्या का समाधान करते हैं?

ज्ञान अंतर को पाटना

एलएलएम द्वारा संचालित जेनेरेटिव एआई, भारी मात्रा में डेटा के आधार पर टेक्स्ट प्रतिक्रिया उत्पन्न करने में कुशल है, जिस पर इसे प्रशिक्षित किया गया था। जबकि यह प्रशिक्षण पठनीय और विस्तृत पाठ के निर्माण में सक्षम बनाता है, प्रशिक्षण डेटा की स्थिर प्रकृति एक महत्वपूर्ण सीमा है। मॉडल के भीतर की जानकारी समय के साथ पुरानी हो जाती है, और कॉर्पोरेट चैटबॉट जैसे गतिशील परिदृश्य में, वास्तविक समय या संगठन-विशिष्ट डेटा की अनुपस्थिति से गलत या भ्रामक प्रतिक्रियाएं हो सकती हैं। यह परिदृश्य हानिकारक है क्योंकि यह प्रौद्योगिकी में उपयोगकर्ता के भरोसे को कम करता है, विशेष रूप से ग्राहक-केंद्रित या मिशन-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में एक महत्वपूर्ण चुनौती पेश करता है।

आरएजी समाधान

आरएजी अंतर्निहित मॉडल में बदलाव किए बिना, वास्तविक समय, लक्षित सूचना पुनर्प्राप्ति के साथ एलएलएम की जेनरेटर क्षमताओं को मिलाकर बचाव में आता है। यह संलयन एआई प्रणाली को ऐसी प्रतिक्रियाएँ प्रदान करने की अनुमति देता है जो न केवल प्रासंगिक रूप से उपयुक्त हैं बल्कि सबसे वर्तमान डेटा पर भी आधारित हैं। उदाहरण के लिए, एक स्पोर्ट्स लीग परिदृश्य में, जबकि एलएलएम खेल या टीमों के बारे में सामान्य जानकारी प्रदान कर सकता है, आरएजी एआई को डेटाबेस, समाचार फ़ीड जैसे बाहरी डेटा स्रोतों तक पहुंच कर हाल के गेम या खिलाड़ी की चोटों के बारे में वास्तविक समय अपडेट देने का अधिकार देता है। यहां तक ​​कि लीग की अपनी डेटा रिपॉजिटरी भी।

डेटा जो अद्यतन रहता है

आरएजी का सार एलएलएम को ताजा, डोमेन-विशिष्ट डेटा के साथ बढ़ाने की क्षमता में निहित है। आरएजी में ज्ञान भंडार का निरंतर अद्यतनीकरण यह सुनिश्चित करने का एक लागत प्रभावी तरीका है कि जेनेरिक एआई चालू रहे। इसके अलावा, यह संदर्भ की एक परत प्रदान करता है जिसका सामान्यीकृत एलएलएम में अभाव होता है, जिससे प्रतिक्रियाओं की गुणवत्ता में वृद्धि होती है। आरएजी के ज्ञान भंडार के भीतर गलत जानकारी को पहचानने, सही करने या हटाने की क्षमता इसकी अपील को और बढ़ा देती है, जिससे अधिक सटीक जानकारी पुनर्प्राप्ति के लिए एक स्व-सुधार तंत्र सुनिश्चित होता है।

आरएजी वर्कफ़्लोज़ के उदाहरण

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकसित होते क्षेत्र में, रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) की क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाकर विभिन्न व्यावसायिक क्षेत्रों में पर्याप्त प्रभाव डाल रहा है। आइए यह समझने के लिए कुछ उदाहरण देखें कि RAG वर्कफ़्लो कार्यों को कैसे स्वचालित करता है -

  1. आंतरिक टीम ज्ञान पुनर्प्राप्ति और साझाकरण:
    1. परिदृश्य: परियोजनाओं के विविध पोर्टफोलियो वाला एक बहुराष्ट्रीय निगम अक्सर अपनी टीमों के बीच ज्ञान और अंतर्दृष्टि को कुशलतापूर्वक साझा करने में चुनौतियों का सामना करता है। इसे कम करने के लिए, कंपनी आंतरिक ज्ञान पुनर्प्राप्ति और साझाकरण को सुव्यवस्थित करने के लिए एक आरएजी-संवर्धित मंच लागू करती है।
    2. कार्यप्रवाह:
      1. बहाली:
        1. उदाहरण प्रश्न: एक परियोजना प्रबंधक पूछता है, "क्या हमने पिछले तीन वर्षों में नवीकरणीय ऊर्जा से संबंधित किसी परियोजना पर काम किया है?"
        2. आरएजी तंत्र निर्दिष्ट अवधि में नवीकरणीय ऊर्जा परियोजनाओं में कंपनी की भागीदारी के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए आंतरिक डेटाबेस, पिछली परियोजना रिपोर्ट और किसी भी अन्य प्रासंगिक भंडार के माध्यम से तुरंत खोज करता है।
      2. वृद्धि:
        1. पुनर्प्राप्त डेटा में परियोजना के शीर्षक, प्रमुख कार्मिक, अंतिम डिलिवरेबल्स और प्रत्येक परियोजना के परिणाम शामिल हैं।
        2. यह किसी भी प्रासंगिक संचार, प्रस्तुतियों या दस्तावेज़ों के लिंक भी प्राप्त कर सकता है जो इन परियोजनाओं के दौरान आंतरिक रूप से साझा किए गए थे।
      3. पीढ़ी:
        1. उदाहरण उत्तर: सिस्टम एक व्यापक प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है:
          “हाँ, पिछले तीन वर्षों में, हम तीन प्रमुख नवीकरणीय ऊर्जा परियोजनाओं में लगे हुए हैं। प्रोजेक्ट 'सोलर इनोवेशन' का नेतृत्व सस्टेनेबिलिटी टीम की सारा जॉनसन ने किया था और दिसंबर 2021 में सौर ऊर्जा से चलने वाले चार्जिंग स्टेशन प्रोटोटाइप के विकास के साथ संपन्न हुआ। मार्क डिसूजा की अध्यक्षता में परियोजना 'पवन ऊर्जा दक्षता' का उद्देश्य पवन टरबाइन दक्षता को बढ़ाना था और जून 2022 में पूरा हुआ। अंत में, 'नवीकरणीय ऊर्जा नीति वकालत' एक अंतर-विभागीय पहल थी जो सितंबर 2022 में एक नीति प्रस्ताव बनाकर संपन्न हुई। स्थानीय समुदायों के भीतर नवीकरणीय ऊर्जा अपनाने को बढ़ावा देने के लिए। प्रासंगिक दस्तावेज़ों, रिपोर्टों और प्रस्तुतियों को दिए गए लिंक के माध्यम से एक्सेस किया जा सकता है।
  2. स्वचालित विपणन अभियान:
    • परिदृश्य: एक डिजिटल मार्केटिंग एजेंसी वास्तविक समय के बाजार रुझानों और उपभोक्ता व्यवहार के आधार पर मार्केटिंग अभियानों के निर्माण और तैनाती को स्वचालित करने के लिए आरएजी लागू करती है।
    • कार्यप्रवाह:
      • बहाली: जब भी कोई नई लीड सिस्टम में आती है, तो आरएजी तंत्र लीड और उनके संगठन के प्रासंगिक विवरण प्राप्त करता है और वर्कफ़्लो की शुरुआत को ट्रिगर करता है।
      • वृद्धि: यह इस डेटा को ग्राहक के मार्केटिंग उद्देश्यों, ब्रांड दिशानिर्देशों और लक्ष्य जनसांख्यिकी के साथ जोड़ता है।
      • कार्य निष्पादन: सिस्टम स्वायत्त रूप से पहचाने गए रुझान को भुनाने के लिए विभिन्न डिजिटल चैनलों पर एक अनुरूप विपणन अभियान को डिजाइन और तैनात करता है, संभावित समायोजन के लिए वास्तविक समय में अभियान के प्रदर्शन को ट्रैक करता है।
  3. कानूनी अनुसंधान और मामले की तैयारी:
    • परिदृश्य: एक कानूनी फर्म कानूनी अनुसंधान और मामले की तैयारी में तेजी लाने के लिए आरएजी को एकीकृत करती है।
    • कार्यप्रवाह:
      • बहाली: किसी नए मामले के बारे में इनपुट पर, यह प्रासंगिक कानूनी मिसालों, क़ानूनों और हाल के निर्णयों को सामने लाता है।
      • वृद्धि: यह इस डेटा को मामले के विवरण के साथ जोड़ता है।
      • पीढ़ी: सिस्टम एक प्रारंभिक मामले का संक्षिप्त विवरण तैयार करता है, जिससे वकीलों द्वारा प्रारंभिक अनुसंधान पर खर्च किए जाने वाले समय में काफी कमी आती है।
  4. ग्राहक सेवा संवर्धन:
    • परिदृश्य: एक दूरसंचार कंपनी योजना विवरण, बिलिंग और सामान्य समस्याओं के निवारण के संबंध में ग्राहकों के प्रश्नों को संभालने के लिए एक आरएजी-संवर्धित चैटबॉट लागू करती है।
    • कार्यप्रवाह:
      • बहाली: किसी विशिष्ट योजना के डेटा भत्ते के बारे में प्रश्न प्राप्त होने पर, सिस्टम अपने डेटाबेस से नवीनतम योजनाओं और ऑफ़र का संदर्भ देता है।
      • वृद्धि: यह इस पुनर्प्राप्त जानकारी को ग्राहक की वर्तमान योजना विवरण (ग्राहक प्रोफ़ाइल से) और मूल क्वेरी के साथ जोड़ता है।
      • पीढ़ी: सिस्टम ग्राहक की वर्तमान योजना और पूछे गए प्लान के बीच डेटा भत्ते के अंतर को समझाते हुए एक अनुरूप प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है।
  5. इन्वेंटरी प्रबंधन और पुनः व्यवस्थित करना:
    1. परिदृश्य: एक ई-कॉमर्स कंपनी इन्वेंट्री को प्रबंधित करने और स्टॉक स्तर पूर्व निर्धारित सीमा से नीचे आने पर उत्पादों को स्वचालित रूप से पुन: व्यवस्थित करने के लिए आरएजी-संवर्धित प्रणाली का उपयोग करती है।
    2. कार्यप्रवाह:
      1. पुनर्प्राप्ति: जब किसी उत्पाद का स्टॉक निचले स्तर पर पहुंच जाता है, तो सिस्टम अपने डेटाबेस से बिक्री इतिहास, मौसमी मांग में उतार-चढ़ाव और मौजूदा बाजार के रुझान की जांच करता है।
      2. वृद्धि: पुनर्प्राप्त डेटा को उत्पाद की पुन: ऑर्डर आवृत्ति, लीड समय और आपूर्तिकर्ता विवरण के साथ जोड़कर, यह पुन: ऑर्डर करने के लिए इष्टतम मात्रा निर्धारित करता है।
      3. कार्य निष्पादन: इसके बाद सिस्टम आपूर्तिकर्ता के साथ स्वचालित रूप से खरीद ऑर्डर देने के लिए कंपनी के खरीद सॉफ्टवेयर के साथ इंटरफेस करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म पर कभी भी लोकप्रिय उत्पाद खत्म नहीं होंगे।
  6. कर्मचारी ऑनबोर्डिंग और आईटी सेटअप:
    1. परिदृश्य: एक बहुराष्ट्रीय निगम नए कर्मचारियों के लिए ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने के लिए आरएजी-संचालित प्रणाली का उपयोग करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि कर्मचारी के पहले दिन से पहले सभी आईटी आवश्यकताएं स्थापित की जाती हैं।
    2. कार्यप्रवाह:
      1. पुनर्प्राप्ति: नई नियुक्ति का विवरण प्राप्त करने पर, सिस्टम कर्मचारी की भूमिका, विभाग और स्थान निर्धारित करने के लिए एचआर डेटाबेस से परामर्श करता है।
      2. वृद्धि: यह इस जानकारी को कंपनी की आईटी नीतियों के साथ जोड़ता है, सॉफ्टवेयर, हार्डवेयर और एक्सेस अनुमतियों का निर्धारण करता है जिनकी नए कर्मचारी को आवश्यकता होगी।
      3. कार्य निष्पादन: सिस्टम तब आईटी विभाग की टिकटिंग प्रणाली के साथ संचार करता है, स्वचालित रूप से एक नया वर्कस्टेशन स्थापित करने, आवश्यक सॉफ़्टवेयर स्थापित करने और उचित सिस्टम एक्सेस प्रदान करने के लिए टिकट उत्पन्न करता है। इससे यह सुनिश्चित होता है कि जब नया कर्मचारी काम शुरू करता है, तो उसका कार्य केंद्र तैयार होता है, और वह तुरंत अपनी जिम्मेदारियों में लग सकता है।

ये उदाहरण असंख्य डोमेन में जटिल, वास्तविक समय की व्यावसायिक चुनौतियों को संबोधित करने में आरएजी वर्कफ़्लो को नियोजित करने की बहुमुखी प्रतिभा और व्यावहारिक लाभों को रेखांकित करते हैं।

डेटा के साथ चैट करने, कस्टम चैटबॉट और एजेंटों को तैनात करने और आरएजी वर्कफ़्लो बनाने के लिए अपने डेटा और ऐप्स को नैनोनेट्स एआई असिस्टेंट से कनेक्ट करें।

अपना स्वयं का RAG वर्कफ़्लोज़ कैसे बनाएं?

आरएजी वर्कफ़्लो बनाने की प्रक्रिया

रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) वर्कफ़्लो के निर्माण की प्रक्रिया को कई प्रमुख चरणों में विभाजित किया जा सकता है। इन चरणों को तीन मुख्य प्रक्रियाओं में वर्गीकृत किया जा सकता है: घूस, बहाली, तथा पीढ़ी, साथ ही कुछ अतिरिक्त तैयारी:

1. तैयारी:
  • ज्ञान आधार तैयारी: विभिन्न स्रोतों - ऐप्स, दस्तावेज़, डेटाबेस से डेटा प्राप्त करके डेटा भंडार या ज्ञान आधार तैयार करें। इस डेटा को कुशल खोज योग्यता की अनुमति देने के लिए स्वरूपित किया जाना चाहिए, जिसका मूल रूप से मतलब है कि इस डेटा को एकीकृत 'दस्तावेज़' ऑब्जेक्ट प्रतिनिधित्व में स्वरूपित किया जाना चाहिए।
2. अंतर्ग्रहण प्रक्रिया:
  • वेक्टर डेटाबेस सेटअप: वेक्टर डेटाबेस को ज्ञान के आधार के रूप में उपयोग करें, उच्च-आयामी वैक्टर को व्यवस्थित करने के लिए विभिन्न अनुक्रमण एल्गोरिदम को नियोजित करें, जिससे तेज और मजबूत क्वेरी क्षमता सक्षम हो सके।
    • डेटा निकालना: इन दस्तावेज़ों से डेटा निकालें.
    • डेटा चंकिंग: दस्तावेज़ों को डेटा अनुभागों के टुकड़ों में तोड़ें।
    • डेटा एम्बेडिंग: OpenAI द्वारा प्रदान किए गए एंबेडिंग मॉडल का उपयोग करके इन टुकड़ों को एंबेडिंग में बदलें।
  • अपनी उपयोगकर्ता क्वेरी को समाहित करने के लिए एक तंत्र विकसित करें। यह एक यूजर इंटरफेस या एपीआई-आधारित वर्कफ़्लो हो सकता है।
3. पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया:
  • क्वेरी एंबेडिंग: उपयोगकर्ता क्वेरी के लिए डेटा एम्बेडिंग प्राप्त करें।
  • खंड पुनर्प्राप्ति: क्वेरी एम्बेडिंग के आधार पर वेक्टर डेटाबेस में सबसे प्रासंगिक संग्रहीत खंड खोजने के लिए हाइब्रिड खोज करें।
  • सामग्री खींचना: संदर्भ के रूप में अपने ज्ञानकोष से सर्वाधिक प्रासंगिक सामग्री को अपने संकेत में शामिल करें।
4. सृजन प्रक्रिया:
  • शीघ्र पीढ़ी: प्रॉम्प्ट बनाने के लिए पुनर्प्राप्त जानकारी को मूल क्वेरी के साथ संयोजित करें। अब, आप प्रदर्शन कर सकते हैं -
    • प्रतिक्रिया सृजन: एक सुविज्ञ प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए संयुक्त प्रॉम्प्ट टेक्स्ट को एलएलएम (बड़े भाषा मॉडल) को भेजें।
    • कार्य निष्पादन: अपने एलएलएम डेटा एजेंट को संयुक्त प्रॉम्प्ट टेक्स्ट भेजें जो आपकी क्वेरी के आधार पर सही कार्य का अनुमान लगाएगा और उसे निष्पादित करेगा। उदाहरण के लिए, आप एक जीमेल डेटा एजेंट बना सकते हैं और फिर उसे "हालिया हबस्पॉट लीड्स को प्रचार ईमेल भेजने" के लिए संकेत दे सकते हैं और डेटा एजेंट -
        • हबस्पॉट से हालिया लीड प्राप्त करें।
        • लीड के संबंध में प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करने के लिए अपने ज्ञानकोष का उपयोग करें। आपका ज्ञानकोष कई डेटा स्रोतों से डेटा ग्रहण कर सकता है - लिंक्डइन, लीड एनरिचमेंट एपीआई, इत्यादि।
        • प्रत्येक लीड के लिए वैयक्तिकृत प्रचार ईमेल तैयार करें।
        • अपने ईमेल प्रदाता/ईमेल अभियान प्रबंधक का उपयोग करके ये ईमेल भेजें।
5. कॉन्फ़िगरेशन और अनुकूलन:
  • अनुकूलन: विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए वर्कफ़्लो को अनुकूलित करें, जिसमें अंतर्ग्रहण प्रवाह को समायोजित करना शामिल हो सकता है, जैसे प्रीप्रोसेसिंग, चंकिंग और एम्बेडिंग मॉडल का चयन करना।
  • अनुकूलन: पुनर्प्राप्ति की गुणवत्ता में सुधार करने और प्रक्रिया में टोकन गिनती को कम करने के लिए अनुकूलन रणनीतियों को लागू करें, जिससे बड़े पैमाने पर प्रदर्शन और लागत अनुकूलन हो सकता है।

स्वयं को कार्यान्वित करना

रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) वर्कफ़्लो को लागू करना एक जटिल कार्य है जिसमें कई चरण और अंतर्निहित एल्गोरिदम और सिस्टम की अच्छी समझ शामिल है। आरएजी वर्कफ़्लो को लागू करने के इच्छुक लोगों के लिए नीचे हाइलाइट की गई चुनौतियाँ और उन्हें दूर करने के चरण दिए गए हैं:

अपना स्वयं का RAG वर्कफ़्लो बनाने में चुनौतियाँ:
  1. नवीनता और स्थापित प्रथाओं का अभाव: आरएजी एक अपेक्षाकृत नई तकनीक है, जिसे पहली बार 2020 में प्रस्तावित किया गया था, और डेवलपर्स अभी भी जेनरेटिव एआई में इसकी सूचना पुनर्प्राप्ति तंत्र को लागू करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं का पता लगा रहे हैं।
  2. लागत: अकेले बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग करने की तुलना में आरएजी को लागू करना अधिक महंगा होगा। हालाँकि, यह एलएलएम को बार-बार पुनः प्रशिक्षित करने की तुलना में कम महंगा है।
  3. डेटा संरचना: यह निर्धारित करना कि ज्ञान पुस्तकालय और वेक्टर डेटाबेस के भीतर संरचित और असंरचित डेटा का सर्वोत्तम मॉडल कैसे बनाया जाए, एक महत्वपूर्ण चुनौती है।
  4. वृद्धिशील डेटा फीडिंग: आरएजी प्रणाली में डेटा को क्रमिक रूप से फीड करने के लिए प्रक्रियाएं विकसित करना महत्वपूर्ण है।
  5. अशुद्धियाँ संभालना: अशुद्धियों की रिपोर्टों को संभालने और आरएजी प्रणाली में उन सूचना स्रोतों को सही करने या हटाने के लिए प्रक्रियाएं स्थापित करना आवश्यक है।

डेटा के साथ चैट करने, कस्टम चैटबॉट और एजेंटों को तैनात करने और आरएजी वर्कफ़्लो बनाने के लिए अपने डेटा और ऐप्स को नैनोनेट्स एआई असिस्टेंट से कनेक्ट करें।

अपना स्वयं का RAG वर्कफ़्लो बनाने की शुरुआत कैसे करें:

आरएजी वर्कफ़्लो को लागू करने के लिए आपके उद्देश्यों को पूरा करने में इसकी प्रभावशीलता और दक्षता सुनिश्चित करने के लिए तकनीकी ज्ञान, सही उपकरण और निरंतर सीखने और अनुकूलन के मिश्रण की आवश्यकता होती है। जो लोग स्वयं आरएजी वर्कफ़्लो को लागू करना चाहते हैं, उनके लिए हमने व्यापक व्यावहारिक मार्गदर्शिकाओं की एक सूची तैयार की है जो आपको कार्यान्वयन प्रक्रियाओं के बारे में विस्तार से बताती है -

निर्दिष्ट विषयों पर वांछित कार्यान्वयन प्राप्त करने के लिए प्रत्येक ट्यूटोरियल एक अद्वितीय दृष्टिकोण या मंच के साथ आता है।

यदि आप अपने स्वयं के आरएजी वर्कफ़्लोज़ के निर्माण में तल्लीन करना चाहते हैं, तो हम अपनी यात्रा शुरू करने के लिए आवश्यक समग्र समझ प्राप्त करने के लिए ऊपर सूचीबद्ध सभी लेखों की जाँच करने की सलाह देते हैं।

एमएल प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके आरएजी वर्कफ़्लो लागू करें

जबकि शुरू से ही रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) वर्कफ़्लो के निर्माण का आकर्षण एक निश्चित उपलब्धि और अनुकूलन की भावना प्रदान करता है, यह निर्विवाद रूप से एक जटिल प्रयास है। पेचीदगियों और चुनौतियों को पहचानते हुए, कई व्यवसायों ने इस प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए विशेष मंच और सेवाओं की पेशकश करते हुए आगे कदम बढ़ाया है। इन प्लेटफार्मों का लाभ उठाने से न केवल मूल्यवान समय और संसाधनों की बचत हो सकती है, बल्कि यह भी सुनिश्चित हो सकता है कि कार्यान्वयन उद्योग की सर्वोत्तम प्रथाओं पर आधारित है और प्रदर्शन के लिए अनुकूलित है।

उन संगठनों या व्यक्तियों के लिए जिनके पास शुरुआत से आरएजी सिस्टम बनाने के लिए बैंडविड्थ या विशेषज्ञता नहीं है, ये एमएल प्लेटफॉर्म एक व्यवहार्य समाधान प्रस्तुत करते हैं। इन प्लेटफार्मों को चुनकर, कोई यह कर सकता है:

  • तकनीकी जटिलताओं को दरकिनार करें: डेटा संरचना, एम्बेडिंग और पुनर्प्राप्ति प्रक्रियाओं के जटिल चरणों से बचें। ये प्लेटफ़ॉर्म अक्सर RAG वर्कफ़्लोज़ के लिए तैयार पूर्व-निर्मित समाधान और फ़्रेमवर्क के साथ आते हैं।
  • विशेषज्ञता का लाभ उठाएं: उन पेशेवरों की विशेषज्ञता से लाभ उठाएं, जिन्हें आरएजी सिस्टम की गहरी समझ है और वे पहले ही इसके कार्यान्वयन से जुड़ी कई चुनौतियों का समाधान कर चुके हैं।
  • अनुमापकता: इन प्लेटफार्मों को अक्सर स्केलेबिलिटी को ध्यान में रखते हुए डिज़ाइन किया गया है, यह सुनिश्चित करते हुए कि जैसे-जैसे आपका डेटा बढ़ता है या आपकी आवश्यकताएं बदलती हैं, सिस्टम पूर्ण ओवरहाल के बिना अनुकूलित हो सकता है।
  • लागत प्रभावशीलता: हालाँकि प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करने में एक संबद्ध लागत होती है, यह लंबे समय में अधिक लागत प्रभावी साबित हो सकता है, खासकर जब समस्या निवारण, अनुकूलन और संभावित पुन: कार्यान्वयन की लागत पर विचार किया जाता है।

आइए RAG वर्कफ़्लो निर्माण क्षमताओं की पेशकश करने वाले प्लेटफ़ॉर्म पर एक नज़र डालें।

नैनोनेट्स

नैनोनेट्स आपकी कंपनी के डेटा द्वारा संचालित सुरक्षित एआई सहायक, चैटबॉट और आरएजी वर्कफ़्लो प्रदान करता है। यह विभिन्न डेटा स्रोतों के बीच वास्तविक समय डेटा सिंक्रनाइज़ेशन को सक्षम बनाता है, जिससे टीमों के लिए व्यापक जानकारी पुनर्प्राप्ति की सुविधा मिलती है। प्लेटफ़ॉर्म बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) द्वारा संचालित, प्राकृतिक भाषा के माध्यम से जटिल वर्कफ़्लो की तैनाती के साथ-साथ चैटबॉट के निर्माण की अनुमति देता है। यह आपके ऐप्स में डेटा को पढ़ने और लिखने के लिए डेटा कनेक्टर और बाहरी ऐप्स पर सीधे कार्रवाई करने के लिए एलएलएम एजेंटों का उपयोग करने की क्षमता भी प्रदान करता है।

नैनोनेट्स एआई सहायक उत्पाद पृष्ठ

एडब्ल्यूएस जेनरेटिव एआई

AWS विभिन्न व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अपने जेनरेटिव AI छत्र के तहत विभिन्न प्रकार की सेवाएँ और उपकरण प्रदान करता है। यह अमेज़ॅन बेडरॉक के माध्यम से विभिन्न प्रदाताओं से उद्योग-अग्रणी फाउंडेशन मॉडल की एक विस्तृत श्रृंखला तक पहुंच प्रदान करता है। उपयोगकर्ता अधिक व्यक्तिगत और विभेदित अनुभव बनाने के लिए इन फाउंडेशन मॉडल को अपने डेटा के साथ अनुकूलित कर सकते हैं। AWS सुरक्षा और गोपनीयता पर जोर देता है, फाउंडेशन मॉडल को अनुकूलित करते समय डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करता है। यह सर्वोत्तम मूल्य प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए AWS ट्रेनियम, AWS इनफेरेंटिया और NVIDIA GPU जैसे विकल्पों के साथ जेनरेटर AI को स्केल करने के लिए लागत प्रभावी बुनियादी ढांचे पर भी प्रकाश डालता है। इसके अलावा, AWS अमेज़ॅन सेजमेकर पर फाउंडेशन मॉडल के निर्माण, प्रशिक्षण और तैनाती की सुविधा प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता के विशिष्ट उपयोग के मामलों में फाउंडेशन मॉडल की शक्ति का विस्तार होता है।

एडब्ल्यूएस जेनरेटिव एआई उत्पाद पृष्ठ

Google क्लाउड पर जनरेटिव एआई

Google क्लाउड का जेनरेटिव AI, AI मॉडल विकसित करने, खोज को बढ़ाने और AI-संचालित वार्तालापों को सक्षम करने के लिए टूल का एक मजबूत सूट प्रदान करता है। यह भावना विश्लेषण, भाषा प्रसंस्करण, भाषण प्रौद्योगिकियों और स्वचालित दस्तावेज़ प्रबंधन में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। इसके अतिरिक्त, यह आरएजी वर्कफ़्लो और एलएलएम एजेंट बना सकता है, जो बहुभाषी दृष्टिकोण के साथ विविध व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा करता है, जिससे यह विभिन्न उद्यम आवश्यकताओं के लिए एक व्यापक समाधान बन जाता है।

गूगल क्लाउड जनरेटिव एआई

ओरेकल जेनरेटिव एआई

Oracle का जेनरेटिव AI (OCI जेनरेटिव AI) उद्यमों के लिए तैयार किया गया है, जो उत्कृष्ट डेटा प्रबंधन, AI इंफ्रास्ट्रक्चर और व्यावसायिक अनुप्रयोगों के साथ बेहतर मॉडल पेश करता है। यह बड़े भाषा मॉडल प्रदाताओं या अन्य ग्राहकों के साथ साझा किए बिना उपयोगकर्ता के स्वयं के डेटा का उपयोग करके मॉडल को परिष्कृत करने की अनुमति देता है, इस प्रकार सुरक्षा और गोपनीयता सुनिश्चित करता है। प्लेटफ़ॉर्म पूर्वानुमानित प्रदर्शन और मूल्य निर्धारण के लिए समर्पित एआई क्लस्टर पर मॉडल की तैनाती को सक्षम बनाता है। OCI जेनरेटिव AI एंटरप्राइज़ आवश्यकताओं के एक स्पेक्ट्रम को संबोधित करते हुए टेक्स्ट सारांशीकरण, कॉपी जनरेशन, चैटबॉट निर्माण, शैलीगत रूपांतरण, टेक्स्ट वर्गीकरण और डेटा खोज जैसे विभिन्न उपयोग के मामले प्रदान करता है। यह उपयोगकर्ता के इनपुट को संसाधित करता है, जिसमें प्राकृतिक भाषा, इनपुट/आउटपुट उदाहरण और निर्देश शामिल हो सकते हैं, जिससे उपयोगकर्ता के अनुरोधों के आधार पर जानकारी उत्पन्न करना, संक्षेप करना, बदलना, जानकारी निकालना या वर्गीकृत करना, निर्दिष्ट प्रारूप में प्रतिक्रिया भेजना शामिल हो सकता है।

ओरेकल जेनरेटिव एआई

Cloudera

जेनरेटिव एआई के क्षेत्र में, क्लौडेरा उद्यमों के लिए एक भरोसेमंद सहयोगी के रूप में उभरता है। उनका खुला डेटा लेकहाउस, सार्वजनिक और निजी दोनों क्लाउड पर पहुंच योग्य है, एक आधारशिला है। वे किनारे से एआई तक संपूर्ण डेटा जीवनचक्र यात्रा में सहायता करने वाली डेटा सेवाओं की एक श्रृंखला प्रदान करते हैं। उनकी क्षमताएं वास्तविक समय डेटा स्ट्रीमिंग, खुले लेकहाउस में डेटा भंडारण और विश्लेषण, और क्लाउडेरा डेटा प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से मशीन लर्निंग मॉडल की तैनाती और निगरानी तक फैली हुई हैं। गौरतलब है कि क्लौडेरा उन्नत एआई अनुप्रयोगों के लिए पुनर्प्राप्ति और पीढ़ी क्षमताओं के एक शक्तिशाली संयोजन को मिलाकर, पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी वर्कफ़्लो को तैयार करने में सक्षम बनाता है।

क्लौडेरा ब्लॉग पेज

बीनना

कार्यस्थल खोज और ज्ञान खोज को बढ़ाने के लिए ग्लीन एआई का उपयोग करता है। यह प्रश्नों की अर्थ संबंधी समझ के लिए वेक्टर खोज और गहन शिक्षण-आधारित बड़े भाषा मॉडल का लाभ उठाता है, जिससे खोज प्रासंगिकता में लगातार सुधार होता है। यह सवालों के जवाब देने और दस्तावेज़ों, टिकटों आदि की जानकारी को सारांशित करने के लिए एक जेनरेटिव एआई असिस्टेंट भी प्रदान करता है। प्लेटफ़ॉर्म वैयक्तिकृत खोज परिणाम प्रदान करता है और विभिन्न ऐप्स के लिए 100 से अधिक कनेक्टर्स के साथ आसान सेटअप और एकीकरण की सुविधा के अलावा, उपयोगकर्ता गतिविधि और रुझानों के आधार पर जानकारी सुझाता है।

ग्लैन मुखपृष्ठ

जमींदार

लैंडबॉट वार्तालाप संबंधी अनुभव बनाने के लिए उपकरणों का एक सूट प्रदान करता है। यह वेबसाइटों या व्हाट्सएप पर चैटबॉट्स के माध्यम से लीड उत्पन्न करने, ग्राहक जुड़ाव और समर्थन की सुविधा प्रदान करता है। उपयोगकर्ता नो-कोड बिल्डर के साथ चैटबॉट को डिज़ाइन, तैनात और स्केल कर सकते हैं, और उन्हें स्लैक और मैसेंजर जैसे लोकप्रिय प्लेटफार्मों के साथ एकीकृत कर सकते हैं। यह लीड जनरेशन, ग्राहक सहायता और उत्पाद प्रचार जैसे विभिन्न उपयोग के मामलों के लिए विभिन्न टेम्पलेट भी प्रदान करता है

लैंडबॉट.आईओ होमपेज

चटबेस

चैटबेस किसी ब्रांड के व्यक्तित्व और वेबसाइट की उपस्थिति के साथ संरेखित करने के लिए चैटजीपीटी को अनुकूलित करने के लिए एक मंच प्रदान करता है। यह लीड संग्रह, दैनिक वार्तालाप सारांश और जैपियर, स्लैक और मैसेंजर जैसे अन्य टूल के साथ एकीकरण की अनुमति देता है। प्लेटफ़ॉर्म को व्यवसायों के लिए व्यक्तिगत चैटबॉट अनुभव प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

चैटबेस उत्पाद पृष्ठ

स्केल ए.आई.

स्केल एआई विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए फाउंडेशन मॉडल को अनुकूलित करने के लिए फाइन-ट्यूनिंग और आरएलएचएफ की पेशकश करके एआई एप्लिकेशन विकास में डेटा बाधा को संबोधित करता है। यह अग्रणी एआई मॉडल के साथ एकीकृत या साझेदारी करता है, जिससे उद्यमों को रणनीतिक भेदभाव के लिए अपने डेटा को शामिल करने में सक्षम बनाया जाता है। आरएजी वर्कफ़्लो और एलएलएम एजेंट बनाने की क्षमता के साथ, स्केल एआई त्वरित एआई अनुप्रयोग विकास के लिए एक पूर्ण-स्टैक जेनरेटर एआई प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करता है।

स्केल एआई होमपेज

शकुडो - एलएलएम समाधान

शाकुडो बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को तैनात करने, वेक्टर डेटाबेस प्रबंधित करने और मजबूत डेटा पाइपलाइन स्थापित करने के लिए एक एकीकृत समाधान प्रदान करता है। यह वास्तविक समय की निगरानी और स्वचालित ऑर्केस्ट्रेशन के साथ स्थानीय डेमो से उत्पादन-ग्रेड एलएलएम सेवाओं में संक्रमण को सुव्यवस्थित करता है। प्लेटफ़ॉर्म लचीले जेनरेटिव एआई संचालन, उच्च-थ्रूपुट वेक्टर डेटाबेस का समर्थन करता है, और मौजूदा तकनीकी स्टैक की कार्यात्मक समृद्धि को बढ़ाते हुए विभिन्न प्रकार के विशिष्ट एलएलएमओपीएस उपकरण प्रदान करता है।

शकुंडो आरएजी वर्कफ़्लोज़ उत्पाद पृष्ठ

उल्लिखित प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म/व्यवसाय के पास अद्वितीय विशेषताओं और क्षमताओं का अपना सेट है, और यह समझने के लिए आगे की खोज की जा सकती है कि एंटरप्राइज़ डेटा को जोड़ने और आरएजी वर्कफ़्लो को लागू करने के लिए उनका लाभ कैसे उठाया जा सकता है।

डेटा के साथ चैट करने, कस्टम चैटबॉट और एजेंटों को तैनात करने और आरएजी वर्कफ़्लो बनाने के लिए अपने डेटा और ऐप्स को नैनोनेट्स एआई असिस्टेंट से कनेक्ट करें।

नैनोनेट्स के साथ आरएजी वर्कफ़्लोज़

अधिक सटीक और व्यावहारिक प्रतिक्रिया देने के लिए भाषा मॉडल को बढ़ाने के क्षेत्र में, रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) एक महत्वपूर्ण तंत्र के रूप में खड़ा है। यह जटिल प्रक्रिया एआई सिस्टम की विश्वसनीयता और उपयोगिता को बढ़ाती है, यह सुनिश्चित करती है कि वे केवल सूचना शून्य में काम नहीं कर रहे हैं।

इसके मूल में, नैनोनेट्स एआई असिस्टेंट एक सुरक्षित, बहु-कार्यात्मक एआई साथी के रूप में उभरता है, जिसे उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस के भीतर आपके संगठनात्मक ज्ञान और बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के बीच अंतर को पाटने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

यहां नैनोनेट्स की RAG क्षमताओं द्वारा प्रस्तुत निर्बाध एकीकरण और वर्कफ़्लो संवर्द्धन की एक झलक दी गई है:

डेटा कनेक्टिविटी:

नैनोनेट्स स्लैक, नोशन, गूगल सुइट, सेल्सफोर्स और ज़ेंडेस्क सहित 100 से अधिक लोकप्रिय कार्यक्षेत्र अनुप्रयोगों के लिए निर्बाध कनेक्शन की सुविधा प्रदान करता है। यह डेटा प्रकारों के एक विस्तृत स्पेक्ट्रम को संभालने में कुशल है, चाहे वह पीडीएफ, टीएक्सटी, छवियां, ऑडियो और वीडियो फ़ाइलों जैसे असंरचित डेटा हो, या सीएसवी, स्प्रेडशीट, मोंगोडीबी और एसक्यूएल डेटाबेस जैसे संरचित डेटा हो। यह व्यापक-स्पेक्ट्रम डेटा कनेक्टिविटी आरएजी तंत्र के लिए एक मजबूत ज्ञान आधार सुनिश्चित करती है।

ट्रिगर और एक्शन एजेंट:

नैनोनेट्स के साथ, ट्रिगर/एक्शन एजेंट स्थापित करना बहुत आसान है। ये एजेंट आपके कार्यक्षेत्र ऐप्स पर होने वाली घटनाओं के लिए सतर्क रहते हैं और आवश्यकतानुसार कार्रवाई शुरू करते हैं। उदाहरण के लिए, नए ईमेल की निगरानी के लिए एक वर्कफ़्लो स्थापित करें support@your_company.com, अपने दस्तावेज़ और पिछले ईमेल वार्तालापों को ज्ञान आधार के रूप में उपयोग करें, एक व्यावहारिक ईमेल प्रतिक्रिया का मसौदा तैयार करें और इसे भेजें, यह सब निर्बाध रूप से व्यवस्थित किया गया है।

सुव्यवस्थित डेटा अंतर्ग्रहण और अनुक्रमण:

अनुकूलित डेटा अंतर्ग्रहण और अनुक्रमण पैकेज का हिस्सा हैं, जो सुचारू डेटा प्रोसेसिंग सुनिश्चित करता है जिसे नैनोनेट्स एआई असिस्टेंट द्वारा पृष्ठभूमि में नियंत्रित किया जाता है। यह अनुकूलन डेटा स्रोतों के साथ वास्तविक समय सिंक के लिए महत्वपूर्ण है, यह सुनिश्चित करते हुए कि आरएजी तंत्र के पास काम करने के लिए नवीनतम जानकारी है।

आरंभ करने के लिए, आप हमारे एआई विशेषज्ञों में से किसी एक को कॉल कर सकते हैं और हम आपके उपयोग के मामले के आधार पर आपको नैनोनेट्स एआई असिस्टेंट का व्यक्तिगत डेमो और परीक्षण दे सकते हैं।

एक बार सेट हो जाने पर, आप अपने नैनोनेट्स एआई असिस्टेंट का उपयोग कर सकते हैं -

RAG चैट वर्कफ़्लोज़ बनाएं

अपने सभी डेटा स्रोतों से व्यापक, वास्तविक समय की जानकारी के साथ अपनी टीमों को सशक्त बनाएं।

RAG एजेंट वर्कफ़्लोज़ बनाएं

एलएलएम द्वारा संचालित जटिल वर्कफ़्लो बनाने और चलाने के लिए प्राकृतिक भाषा का उपयोग करें जो आपके सभी ऐप्स और डेटा के साथ इंटरैक्ट करता है।

RAG आधारित चैटबॉट तैनात करें

उपयोग के लिए तैयार कस्टम एआई चैटबॉट बनाएं और तैनात करें जो मिनटों में आपकी जानकारी प्राप्त कर लें।

अपनी टीम की दक्षता को बढ़ावा दें

नैनोनेट्स एआई के साथ, आप केवल डेटा को एकीकृत नहीं कर रहे हैं; आप अपनी टीम की क्षमताओं को सुपरचार्ज कर रहे हैं। सांसारिक कार्यों को स्वचालित करके और व्यावहारिक प्रतिक्रियाएँ प्रदान करके, आपकी टीमें रणनीतिक पहलों पर अपना ध्यान पुनः केंद्रित कर सकती हैं।

नैनोनेट्स का RAG-संचालित AI असिस्टेंट सिर्फ एक उपकरण से कहीं अधिक है; यह एक उत्प्रेरक है जो परिचालन को सुव्यवस्थित करता है, डेटा पहुंच को बढ़ाता है, और आपके संगठन को सूचित निर्णय लेने और स्वचालन के भविष्य की ओर प्रेरित करता है।

डेटा के साथ चैट करने, कस्टम चैटबॉट और एजेंटों को तैनात करने और आरएजी वर्कफ़्लो बनाने के लिए अपने डेटा और ऐप्स को नैनोनेट्स एआई असिस्टेंट से कनेक्ट करें।

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