بازیافت - بڑھا ہوا جنریشن اور آر اے جی ورک فلوز

ٹائم سٹیمپ: 24 اکتوبر 2023 شام 9:40 بجے
ماخذ نوڈ: 2955016

تعارف

Retrieval Augmented Generation، یا RAG، ایک ایسا طریقہ کار ہے جو GPT جیسے بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) کو مفید ڈیٹا کے اسٹور سے معلومات حاصل کرکے زیادہ مفید اور علم رکھنے والا بننے میں مدد کرتا ہے، جیسا کہ لائبریری سے کتاب لانا۔ یہاں یہ ہے کہ کس طرح RAG سادہ AI ورک فلو کے ساتھ جادو کرتا ہے:

  • نالج بیس (ان پٹ): اس کو مفید چیزوں سے بھری ایک بڑی لائبریری کے طور پر سوچیں — اکثر پوچھے گئے سوالات، کتابچے، دستاویزات، وغیرہ۔ جب کوئی سوال سامنے آتا ہے، تو یہ وہ جگہ ہے جہاں سسٹم جوابات تلاش کرتا ہے۔
  • ٹرگر/سوال (ان پٹ): یہ نقطہ آغاز ہے۔ عام طور پر، یہ صارف کی طرف سے ایک سوال یا درخواست ہے جو سسٹم کو بتاتی ہے، "ارے، مجھے آپ کو کچھ کرنے کی ضرورت ہے!"
  • ٹاسک/ایکشن (آؤٹ پٹ): ایک بار جب سسٹم کو ٹرگر مل جاتا ہے، یہ حرکت میں آجاتا ہے۔ اگر یہ ایک سوال ہے، تو یہ ایک جواب کھودتا ہے۔ اگر یہ کچھ کرنے کی درخواست ہے، تو وہ کام ہو جاتا ہے۔

اب، آئیے RAG میکانزم کو آسان مراحل میں توڑتے ہیں:

  1. بازیافت: سب سے پہلے، جب کوئی سوال یا درخواست آتی ہے، تو RAG متعلقہ معلومات تلاش کرنے کے لیے نالج بیس کے ذریعے اسکور کرتا ہے۔
  2. اضافہ: اگلا، یہ معلومات لیتا ہے اور اسے اصل سوال یا درخواست کے ساتھ ملا دیتا ہے۔ یہ بنیادی درخواست میں مزید تفصیل شامل کرنے کے مترادف ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ سسٹم اسے پوری طرح سمجھتا ہے۔
  3. جنریشن: آخر میں، اس تمام بھرپور معلومات کے ساتھ، یہ اسے ایک بڑے زبان کے ماڈل میں فیڈ کرتا ہے جو پھر اچھی طرح سے باخبر ردعمل تیار کرتا ہے یا مطلوبہ کارروائی انجام دیتا ہے۔

لہٰذا، مختصراً، RAG ایک سمارٹ اسسٹنٹ کی طرح ہے جو پہلے مفید معلومات تلاش کرتا ہے، اسے ہاتھ میں موجود سوال کے ساتھ ملاتا ہے، اور پھر یا تو اچھی طرح سے جواب دیتا ہے یا ضرورت کے مطابق کوئی کام انجام دیتا ہے۔ اس طرح، RAG کے ساتھ، آپ کا AI سسٹم صرف اندھیرے میں شوٹنگ نہیں کر رہا ہے۔ اس کے پاس کام کرنے کے لیے معلومات کی ایک ٹھوس بنیاد ہے، جو اسے زیادہ قابل اعتماد اور مددگار بناتی ہے۔

وہ کونسا مسئلہ حل کرتے ہیں؟

نالج گیپ کو پر کرنا

جنریٹو AI، LLMs کے ذریعے تقویت یافتہ، متنی ردعمل پیدا کرنے میں ماہر ہے جس پر اسے تربیت دی گئی ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار کی بنیاد پر کیا گیا ہے۔ اگرچہ یہ تربیت پڑھنے کے قابل اور تفصیلی متن کی تخلیق کے قابل بناتی ہے، تربیتی ڈیٹا کی جامد نوعیت ایک اہم حد ہے۔ ماڈل کے اندر موجود معلومات وقت کے ساتھ ساتھ پرانی ہو جاتی ہیں، اور کارپوریٹ چیٹ بوٹ جیسے متحرک منظر نامے میں، حقیقی وقت یا تنظیم کے لیے مخصوص ڈیٹا کی عدم موجودگی غلط یا گمراہ کن ردعمل کا باعث بن سکتی ہے۔ یہ منظر نامہ نقصان دہ ہے کیونکہ یہ ٹیکنالوجی میں صارف کے اعتماد کو مجروح کرتا ہے، خاص طور پر گاہک کے مرکز یا مشن کے لیے اہم ایپلی کیشنز میں ایک اہم چیلنج پیش کرتا ہے۔

RAG حل

RAG بنیادی ماڈل کو تبدیل کیے بغیر LLMs کی تخلیقی صلاحیتوں کو ریئل ٹائم، ٹارگٹڈ معلومات کی بازیافت کے ساتھ ملا کر بچاتا ہے۔ یہ فیوژن اے آئی سسٹم کو ایسے جوابات فراہم کرنے کی اجازت دیتا ہے جو نہ صرف سیاق و سباق کے لحاظ سے موزوں ہوں بلکہ حالیہ ڈیٹا پر بھی مبنی ہوں۔ مثال کے طور پر، کھیلوں کی لیگ کے منظر نامے میں، جب کہ ایک LLM کھیل یا ٹیموں کے بارے میں عمومی معلومات فراہم کر سکتا ہے، RAG AI کو اختیار دیتا ہے کہ وہ ڈیٹا بیس، نیوز فیڈز، یا بیرونی ڈیٹا کے ذرائع تک رسائی حاصل کر کے حالیہ گیمز یا کھلاڑیوں کی چوٹوں کے بارے میں ریئل ٹائم اپ ڈیٹ فراہم کرے۔ یہاں تک کہ لیگ کے اپنے ڈیٹا ریپوزٹریز۔

ڈیٹا جو اپ ٹو ڈیٹ رہتا ہے۔

RAG کا جوہر تازہ، ڈومین مخصوص ڈیٹا کے ساتھ LLM کو بڑھانے کی اس کی صلاحیت میں مضمر ہے۔ RAG میں نالج ریپوزٹری کی مسلسل اپ ڈیٹ کرنا ایک سرمایہ کاری مؤثر طریقہ ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ تخلیقی AI موجودہ رہے گا۔ مزید یہ کہ یہ سیاق و سباق کی ایک پرت فراہم کرتا ہے جس کی عام ایل ایل ایم میں کمی نہیں ہے، اس طرح جوابات کے معیار میں اضافہ ہوتا ہے۔ RAG کے علمی ذخیرے میں غلط معلومات کی شناخت، درست کرنے یا حذف کرنے کی صلاحیت اس کی اپیل میں مزید اضافہ کرتی ہے، مزید درست معلومات کی بازیافت کے لیے خود کو درست کرنے والے طریقہ کار کو یقینی بناتی ہے۔

RAG ورک فلوز کی مثالیں۔

مصنوعی ذہانت کے ابھرتے ہوئے دائرے میں، Retrieval-Augmented Generation (RAG) بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) کی صلاحیتوں کو نمایاں طور پر بڑھا کر مختلف کاروباری شعبوں میں کافی اثر ڈال رہی ہے۔ آئیے ہم چند مثالوں کو دیکھتے ہیں تاکہ یہ سمجھ سکیں کہ کس طرح RAG ورک فلو کاموں کو خودکار بناتا ہے۔

  1. اندرونی ٹیم کے علم کی بازیافت اور اشتراک:
    1. منظر نامے: پراجیکٹس کے متنوع پورٹ فولیو کے ساتھ ایک ملٹی نیشنل کارپوریشن کو اکثر اپنی ٹیموں میں علم اور بصیرت کو موثر طریقے سے بانٹنے میں چیلنجوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ اس کو کم کرنے کے لیے، کمپنی داخلی علم کی بازیافت اور اشتراک کو ہموار کرنے کے لیے RAG سے بڑھا ہوا پلیٹ فارم نافذ کرتی ہے۔
    2. ورک فلو:
      1. بازیافت:
        1. مثال سوال: ایک پروجیکٹ مینیجر پوچھتا ہے، "کیا ہم نے پچھلے تین سالوں میں قابل تجدید توانائی سے متعلق کسی پروجیکٹ پر کام کیا ہے؟"
        2. RAG میکانزم فوری طور پر اندرونی ڈیٹا بیسز، ماضی کی پروجیکٹ رپورٹس، اور کسی بھی دیگر متعلقہ ذخیرے کے ذریعے مخصوص مدت کے دوران قابل تجدید توانائی کے منصوبوں میں کمپنی کی شمولیت کے بارے میں معلومات حاصل کرنے کے لیے تلاش کرتا ہے۔
      2. اضافہ:
        1. بازیافت شدہ ڈیٹا میں پروجیکٹ کے عنوانات، کلیدی عملہ، حتمی ڈیلیور ایبلز، اور ہر پروجیکٹ کے نتائج شامل ہیں۔
        2. یہ کسی بھی متعلقہ مواصلات، پیشکشوں، یا دستاویزات کے لنکس بھی حاصل کر سکتا ہے جو ان منصوبوں کے دوران اندرونی طور پر شیئر کیے گئے تھے۔
      3. جنریشن:
        1. مثال کا جواب: نظام ایک جامع جواب پیدا کرتا ہے:
          "جی ہاں، پچھلے تین سالوں میں، ہم نے قابل تجدید توانائی کے تین بڑے منصوبوں میں حصہ لیا ہے۔ پراجیکٹ 'سولر انوویشنز' کی قیادت سسٹین ایبلٹی ٹیم کی سارہ جانسن نے کی اور دسمبر 2021 میں شمسی توانائی سے چلنے والے چارجنگ اسٹیشن پروٹوٹائپ کی ترقی کے ساتھ اختتام پذیر ہوا۔ مارک ڈی سوزا کی سربراہی میں پروجیکٹ 'ونڈ انرجی ایفیشنسی'، جس کا مقصد ونڈ ٹربائن کی کارکردگی کو بڑھانا تھا اور اسے جون 2022 میں مکمل کیا گیا۔ آخر میں، 'قابل تجدید توانائی پالیسی ایڈووکیسی' ایک کراس ڈپارٹمنٹل اقدام تھا جو ستمبر 2022 میں ختم ہوا، جس نے ایک پالیسی تجویز تیار کی۔ مقامی کمیونٹیز کے اندر قابل تجدید توانائی کو اپنانے کو فروغ دینے کے لیے۔ فراہم کردہ لنکس کے ذریعے متعلقہ دستاویزات، رپورٹس اور پیشکشوں تک رسائی حاصل کی جا سکتی ہے۔
  2. خودکار مارکیٹنگ مہمات:
    • منظر نامے: ایک ڈیجیٹل مارکیٹنگ ایجنسی ریئل ٹائم مارکیٹ کے رجحانات اور صارفین کے رویے کی بنیاد پر مارکیٹنگ کی مہمات کی تخلیق اور تعیناتی کو خودکار کرنے کے لیے RAG کا نفاذ کرتی ہے۔
    • کام کے فلو کو:
      • بازیافت: جب بھی سسٹم میں کوئی نئی لیڈ آتی ہے، RAG میکانزم لیڈ اور ان کی تنظیم کی متعلقہ تفصیلات حاصل کرتا ہے اور ورک فلو کے آغاز کو متحرک کرتا ہے۔
      • اضافہ: یہ اس ڈیٹا کو کلائنٹ کے مارکیٹنگ کے مقاصد، برانڈ کے رہنما خطوط، اور ٹارگٹ ڈیموگرافکس کے ساتھ جوڑتا ہے۔
      • ٹاسک ایگزیکیوشن: نظام خود مختار طور پر مختلف ڈیجیٹل چینلز پر ایک موزوں مارکیٹنگ مہم کو ڈیزائن اور تعینات کرتا ہے تاکہ شناخت شدہ رجحان سے فائدہ اٹھایا جا سکے، ممکنہ ایڈجسٹمنٹ کے لیے مہم کی کارکردگی کو حقیقی وقت میں ٹریک کیا جائے۔
  3. قانونی تحقیق اور کیس کی تیاری:
    • منظر نامے: ایک قانونی فرم قانونی تحقیق اور کیس کی تیاری کو تیز کرنے کے لیے RAG کو مربوط کرتی ہے۔
    • کام کے فلو کو:
      • بازیافت: ایک نئے کیس کے بارے میں ان پٹ پر، یہ متعلقہ قانونی نظیریں، قوانین، اور حالیہ فیصلوں کو کھینچتا ہے۔
      • اضافہ: یہ اس ڈیٹا کو کیس کی تفصیلات کے ساتھ جوڑتا ہے۔
      • جنریشن: سسٹم ابتدائی کیس کا مختصر مسودہ تیار کرتا ہے، جس سے ابتدائی تحقیق پر وکیلوں کے خرچ ہونے والے وقت کو نمایاں طور پر کم کیا جاتا ہے۔
  4. کسٹمر سروس میں اضافہ:
    • منظر نامے: ایک ٹیلی کمیونیکیشن کمپنی منصوبہ کی تفصیلات، بلنگ، اور عام مسائل کو حل کرنے کے حوالے سے صارفین کے سوالات کو ہینڈل کرنے کے لیے RAG-Augmented chatbot کا نفاذ کرتی ہے۔
    • کام کے فلو کو:
      • بازیافت: کسی مخصوص پلان کے ڈیٹا الاؤنس کے بارے میں سوال موصول ہونے پر، سسٹم اپنے ڈیٹا بیس سے تازہ ترین پلانز اور پیشکشوں کا حوالہ دیتا ہے۔
      • اضافہ: یہ اس بازیافت شدہ معلومات کو کسٹمر کے موجودہ پلان کی تفصیلات (کسٹمر پروفائل سے) اور اصل استفسار کے ساتھ جوڑتا ہے۔
      • جنریشن: سسٹم کسٹمر کے موجودہ پلان اور استفسار شدہ پلان کے درمیان ڈیٹا الاؤنس کے فرق کی وضاحت کرتے ہوئے ایک موزوں جواب تیار کرتا ہے۔
  5. انوینٹری مینجمنٹ اور ری آرڈرنگ:
    1. منظر نامے: ایک ای کامرس کمپنی انوینٹری کو منظم کرنے اور اسٹاک کی سطح پہلے سے طے شدہ حد سے نیچے آنے پر مصنوعات کو خود بخود دوبارہ ترتیب دینے کے لیے ایک RAG- بڑھا ہوا نظام استعمال کرتی ہے۔
    2. ورک فلو:
      1. بازیافت: جب کسی پروڈکٹ کا اسٹاک کم سطح تک پہنچ جاتا ہے، تو سسٹم اپنے ڈیٹا بیس سے سیلز کی تاریخ، موسمی مانگ کے اتار چڑھاؤ، اور مارکیٹ کے موجودہ رجحانات کو چیک کرتا ہے۔
      2. اضافہ: بازیافت شدہ ڈیٹا کو پروڈکٹ کی ری آرڈر فریکوئنسی، لیڈ ٹائم، اور سپلائر کی تفصیلات کے ساتھ ملا کر، یہ دوبارہ ترتیب دینے کے لیے بہترین مقدار کا تعین کرتا ہے۔
      3. ٹاسک ایگزیکیوشن: اس کے بعد سسٹم کمپنی کے پروکیورمنٹ سافٹ ویئر کے ساتھ انٹرفیس کرتا ہے تاکہ سپلائر کے ساتھ خودکار طور پر خریداری کا آرڈر دے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ای کامرس پلیٹ فارم کبھی بھی مقبول مصنوعات سے باہر نہ ہو۔
  6. ملازمین کی آن بورڈنگ اور آئی ٹی سیٹ اپ:
    1. منظر نامے: ایک ملٹی نیشنل کارپوریشن نئے ملازمین کے لیے آن بورڈنگ کے عمل کو ہموار کرنے کے لیے RAG سے چلنے والے سسٹم کا استعمال کرتی ہے، اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ ملازم کے پہلے دن سے پہلے تمام IT ضروریات کو ترتیب دیا جائے۔
    2. ورک فلو:
      1. بازیافت: نئے کرایہ کی تفصیلات موصول ہونے پر، نظام ملازم کے کردار، محکمہ اور مقام کا تعین کرنے کے لیے HR ڈیٹا بیس سے مشورہ کرتا ہے۔
      2. اضافہ: یہ اس معلومات کو کمپنی کی IT پالیسیوں کے ساتھ جوڑتا ہے، سافٹ ویئر، ہارڈ ویئر اور رسائی کی اجازتوں کا تعین کرتا ہے جن کی نئے ملازم کو ضرورت ہوگی۔
      3. ٹاسک ایگزیکیوشن: اس کے بعد سسٹم آئی ٹی ڈیپارٹمنٹ کے ٹکٹنگ سسٹم کے ساتھ بات چیت کرتا ہے، ایک نیا ورک سٹیشن قائم کرنے، ضروری سافٹ ویئر انسٹال کرنے، اور مناسب سسٹم تک رسائی دینے کے لیے خود بخود ٹکٹ تیار کرتا ہے۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ جب نیا ملازم شروع ہوتا ہے، ان کا ورک سٹیشن تیار ہوتا ہے، اور وہ فوری طور پر اپنی ذمہ داریوں میں غوطہ لگا سکتے ہیں۔

یہ مثالیں متعدد ڈومینز میں پیچیدہ، حقیقی وقت کے کاروباری چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے RAG ورک فلو کو ملازمت دینے کے استعداد اور عملی فوائد کی نشاندہی کرتی ہیں۔

ڈیٹا کے ساتھ چیٹ کرنے، حسب ضرورت چیٹ بوٹس اور ایجنٹس کو تعینات کرنے اور RAG ورک فلو بنانے کے لیے اپنے ڈیٹا اور ایپس کو Nanonets AI اسسٹنٹ کے ساتھ مربوط کریں۔

اپنا RAG ورک فلوز کیسے بنائیں؟

RAG ورک فلو بنانے کا عمل

Retrieval Augmented Generation (RAG) ورک فلو بنانے کے عمل کو کئی اہم مراحل میں تقسیم کیا جا سکتا ہے۔ ان اقدامات کو تین اہم عملوں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے: اجزاء, بازیافت، اور نسلنیز کچھ اضافی تیاری:

1. تیاری:
  • علم کی بنیاد کی تیاری: مختلف ذرائع - ایپس، دستاویزات، ڈیٹابیس سے ڈیٹا اکٹھا کرکے ڈیٹا ریپوزٹری یا علم کی بنیاد تیار کریں۔ اس ڈیٹا کو موثر سرچ ایبلٹی کی اجازت دینے کے لیے فارمیٹ کیا جانا چاہیے، جس کا بنیادی مطلب یہ ہے کہ اس ڈیٹا کو ایک متحد 'دستاویز' آبجیکٹ کی نمائندگی میں فارمیٹ کیا جانا چاہیے۔
2. ادخال کا عمل:
  • ویکٹر ڈیٹا بیس سیٹ اپ: ویکٹر ڈیٹا بیس کو علم کی بنیاد کے طور پر استعمال کریں، اعلیٰ جہتی ویکٹرز کو منظم کرنے کے لیے مختلف اشاریہ سازی الگورتھم کو استعمال کرتے ہوئے، تیز اور مضبوط استفسار کی اہلیت کو فعال کریں۔
    • ڈیٹا نکالنا: ان دستاویزات سے ڈیٹا نکالیں۔
    • ڈیٹا چنکنگ: دستاویزات کو ڈیٹا سیکشن کے ٹکڑوں میں توڑ دیں۔
    • ڈیٹا ایمبیڈنگ: اوپن اے آئی کے ذریعہ فراہم کردہ ایمبیڈنگ ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے ان حصوں کو ایمبیڈنگز میں تبدیل کریں۔
  • اپنے صارف کے استفسار کو داخل کرنے کے لیے ایک طریقہ کار تیار کریں۔ یہ صارف انٹرفیس یا API پر مبنی ورک فلو ہوسکتا ہے۔
3. بازیافت کا عمل:
  • استفسار ایمبیڈنگ: صارف کے استفسار کے لیے ڈیٹا ایمبیڈنگ حاصل کریں۔
  • حصہ بازیافت: استفسار ایمبیڈنگ کی بنیاد پر ویکٹر ڈیٹا بیس میں سب سے زیادہ متعلقہ ذخیرہ شدہ ٹکڑوں کو تلاش کرنے کے لیے ایک ہائبرڈ تلاش کریں۔
  • مواد کھینچنا: سیاق و سباق کے طور پر اپنے علم کی بنیاد سے سب سے زیادہ متعلقہ مواد کو اپنے پرامپٹ میں کھینچیں۔
4. جنریشن کا عمل:
  • فوری جنریشن: بازیافت شدہ معلومات کو اصل استفسار کے ساتھ جوڑ کر ایک پرامپٹ بنائیں۔ اب، آپ انجام دے سکتے ہیں -
    • رسپانس جنریشن: ایک اچھی طرح سے باخبر ردعمل پیدا کرنے کے لیے مشترکہ فوری متن LLM (بڑی زبان کے ماڈل) کو بھیجیں۔
    • ٹاسک ایگزیکیوشن: اپنے LLM ڈیٹا ایجنٹ کو مشترکہ پرامپٹ ٹیکسٹ بھیجیں جو آپ کے استفسار کی بنیاد پر انجام دینے کے لیے صحیح کام کا اندازہ لگائے گا اور اسے انجام دے گا۔ مثال کے طور پر، آپ Gmail ڈیٹا ایجنٹ بنا سکتے ہیں اور پھر اسے "حالیہ Hubspot لیڈز کو پروموشنل ای میلز بھیجنے" کا اشارہ دے سکتے ہیں اور ڈیٹا ایجنٹ کرے گا -
        • Hubspot سے حالیہ لیڈز حاصل کریں۔
        • لیڈز سے متعلق متعلقہ معلومات حاصل کرنے کے لیے اپنے علم کی بنیاد کا استعمال کریں۔ آپ کے علم کی بنیاد متعدد ڈیٹا ذرائع سے ڈیٹا کو ہضم کر سکتی ہے - LinkedIn، Lead Enrichment APIs، وغیرہ۔
        • ہر لیڈ کے لیے ذاتی نوعیت کی پروموشنل ای میلز کو درست کریں۔
        • اپنے ای میل فراہم کنندہ / ای میل مہم مینیجر کا استعمال کرتے ہوئے یہ ای میل بھیجیں۔
5. ترتیب اور اصلاح:
  • حسب ضرورت: مخصوص تقاضوں کو پورا کرنے کے لیے ورک فلو کو حسب ضرورت بنائیں، جس میں ادخال کے بہاؤ کو ایڈجسٹ کرنا شامل ہو سکتا ہے، جیسے پری پروسیسنگ، چنکنگ، اور ایمبیڈنگ ماڈل کا انتخاب۔
  • اصلاح: بازیافت کے معیار کو بہتر بنانے اور عمل میں ٹوکن کی گنتی کو کم کرنے کے لیے اصلاح کی حکمت عملیوں کو لاگو کریں، جس کی وجہ سے کارکردگی اور لاگت کو بہتر بنایا جا سکتا ہے۔

خود کو نافذ کرنا

Retrieval Augmented Generation (RAG) ورک فلو کو لاگو کرنا ایک پیچیدہ کام ہے جس میں متعدد اقدامات اور بنیادی الگورتھم اور سسٹمز کی اچھی سمجھ شامل ہے۔ ذیل میں نمایاں کردہ چیلنجز اور ان پر قابو پانے کے اقدامات ہیں جو RAG ورک فلو کو نافذ کرنے کے خواہاں ہیں:

آپ کے اپنے RAG ورک فلو کی تعمیر میں چیلنجز:
  1. نیاپن اور قائم شدہ طریقوں کی کمی: RAG ایک نسبتاً نئی ٹیکنالوجی ہے، جو پہلی بار 2020 میں تجویز کی گئی تھی، اور ڈویلپر اب بھی جنریٹو AI میں معلومات کی بازیافت کے طریقہ کار کو لاگو کرنے کے لیے بہترین طریقوں کا پتہ لگا رہے ہیں۔
  2. لاگت: RAG کو لاگو کرنا اکیلے بڑے لینگویج ماڈل (LLM) کے استعمال سے زیادہ مہنگا ہوگا۔ تاہم، یہ LLM کو بار بار تربیت دینے سے کم مہنگا ہے۔
  3. ڈیٹا کی ساخت: نالج لائبریری اور ویکٹر ڈیٹا بیس کے اندر سٹرکچرڈ اور غیر ساختہ ڈیٹا کو بہترین ماڈل بنانے کے طریقہ کا تعین کرنا ایک اہم چیلنج ہے۔
  4. اضافی ڈیٹا فیڈنگ: آر اے جی سسٹم میں ڈیٹا کو بتدریج فیڈ کرنے کے عمل کو تیار کرنا بہت ضروری ہے۔
  5. غلطیوں کو سنبھالنا: غلطیاں کی رپورٹس کو سنبھالنے اور RAG سسٹم میں ان معلوماتی ذرائع کو درست یا حذف کرنے کے لیے عمل کو ترتیب دینا ضروری ہے۔

ڈیٹا کے ساتھ چیٹ کرنے، حسب ضرورت چیٹ بوٹس اور ایجنٹس کو تعینات کرنے اور RAG ورک فلو بنانے کے لیے اپنے ڈیٹا اور ایپس کو Nanonets AI اسسٹنٹ کے ساتھ مربوط کریں۔

اپنا RAG ورک فلو بنانے کے ساتھ کیسے شروع کریں:

RAG ورک فلو کو لاگو کرنے کے لیے تکنیکی علم، صحیح ٹولز، اور مسلسل سیکھنے اور اصلاح کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ آپ کے مقاصد کو پورا کرنے میں اس کی تاثیر اور کارکردگی کو یقینی بنایا جا سکے۔ وہ لوگ جو خود RAG ورک فلو کو لاگو کرنا چاہتے ہیں، ہم نے جامع ہینڈ آن گائیڈز کی ایک فہرست تیار کی ہے جو آپ کو نفاذ کے عمل میں تفصیل سے لے کر چلتے ہیں۔

ہر ٹیوٹوریل مخصوص عنوانات پر مطلوبہ نفاذ کو حاصل کرنے کے لیے ایک منفرد نقطہ نظر یا پلیٹ فارم کے ساتھ آتا ہے۔

اگر آپ اپنے RAG ورک فلو کو بنانے کے لیے تلاش کر رہے ہیں، تو ہم تجویز کرتے ہیں کہ اوپر دیے گئے تمام مضامین کو چیک کریں تاکہ آپ کا سفر شروع کرنے کے لیے ایک جامع احساس حاصل کیا جا سکے۔

ML پلیٹ فارمز کا استعمال کرتے ہوئے RAG ورک فلو کو نافذ کریں۔

اگرچہ گراؤنڈ اپ سے ایک Retrieval Augmented Generation (RAG) ورک فلو کی تعمیر کا جذبہ کامیابی اور تخصیص کا ایک خاص احساس پیش کرتا ہے، یہ بلا شبہ ایک پیچیدہ کوشش ہے۔ پیچیدگیوں اور چیلنجوں کو تسلیم کرتے ہوئے، کئی کاروبار آگے بڑھے ہیں، اس عمل کو آسان بنانے کے لیے خصوصی پلیٹ فارمز اور خدمات پیش کرتے ہیں۔ ان پلیٹ فارمز کا فائدہ اٹھانا نہ صرف قیمتی وقت اور وسائل کو بچا سکتا ہے بلکہ اس بات کو بھی یقینی بناتا ہے کہ عمل درآمد صنعت کے بہترین طریقوں پر مبنی ہے اور کارکردگی کے لیے موزوں ہے۔

ان تنظیموں یا افراد کے لیے جن کے پاس شروع سے RAG سسٹم بنانے کے لیے بینڈوتھ یا مہارت نہیں ہے، یہ ML پلیٹ فارم ایک قابل عمل حل پیش کرتے ہیں۔ ان پلیٹ فارمز کا انتخاب کرکے، کوئی یہ کرسکتا ہے:

  • تکنیکی پیچیدگیوں کو نظرانداز کریں۔: ڈیٹا کی ساخت، سرایت، اور بازیافت کے عمل کے پیچیدہ مراحل سے پرہیز کریں۔ یہ پلیٹ فارم اکثر RAG ورک فلوز کے لیے تیار کردہ پہلے سے بنائے گئے حل اور فریم ورک کے ساتھ آتے ہیں۔
  • لیوریج کی مہارت: ایسے پیشہ ور افراد کی مہارت سے فائدہ اٹھائیں جو RAG سسٹمز کی گہری سمجھ رکھتے ہیں اور اس کے نفاذ سے وابستہ بہت سے چیلنجوں سے پہلے ہی نمٹ چکے ہیں۔
  • اسکیل ایبلٹی: یہ پلیٹ فارم اکثر اسکیل ایبلٹی کو ذہن میں رکھتے ہوئے ڈیزائن کیے جاتے ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ جیسے جیسے آپ کا ڈیٹا بڑھتا ہے یا آپ کی ضروریات میں تبدیلی آتی ہے، نظام مکمل ترمیم کے بغیر اپنا سکتا ہے۔
  • قیمت تاثیر: اگرچہ ایک پلیٹ فارم کے استعمال کے ساتھ منسلک لاگت ہے، یہ طویل مدت میں زیادہ لاگت کے لیے ثابت ہو سکتا ہے، خاص طور پر جب ٹربل شوٹنگ، اصلاح، اور ممکنہ دوبارہ عمل درآمد کے اخراجات پر غور کیا جائے۔

آئیے RAG ورک فلو تخلیق کی صلاحیتوں کی پیشکش کرنے والے پلیٹ فارمز پر ایک نظر ڈالیں۔

نانونٹس

Nanonets آپ کی کمپنی کے ڈیٹا سے چلنے والے محفوظ AI معاونین، چیٹ بوٹس، اور RAG ورک فلو پیش کرتا ہے۔ یہ ڈیٹا کے مختلف ذرائع کے درمیان ریئل ٹائم ڈیٹا سنکرونائزیشن کو قابل بناتا ہے، ٹیموں کے لیے جامع معلومات کی بازیافت میں سہولت فراہم کرتا ہے۔ یہ پلیٹ فارم چیٹ بوٹس بنانے کے ساتھ ساتھ قدرتی زبان کے ذریعے پیچیدہ ورک فلو کی تعیناتی کی اجازت دیتا ہے، جو کہ لارج لینگویج ماڈلز (LLMs) کے ذریعے تقویت یافتہ ہے۔ یہ آپ کے ایپس میں ڈیٹا کو پڑھنے اور لکھنے کے لیے ڈیٹا کنیکٹر بھی فراہم کرتا ہے، اور بیرونی ایپس پر براہ راست کارروائیاں کرنے کے لیے LLM ایجنٹس کو استعمال کرنے کی صلاحیت بھی فراہم کرتا ہے۔

Nanonets AI اسسٹنٹ پروڈکٹ پیج

AWS جنریٹیو AI

AWS مختلف کاروباری ضروریات کو پورا کرنے کے لیے اپنی جنریٹو AI چھتری کے تحت مختلف قسم کی خدمات اور ٹولز پیش کرتا ہے۔ یہ Amazon Bedrock کے ذریعے مختلف فراہم کنندگان سے صنعت کے معروف فاؤنڈیشن ماڈلز کی وسیع رینج تک رسائی فراہم کرتا ہے۔ صارفین ان فاؤنڈیشن ماڈلز کو اپنے ڈیٹا کے ساتھ اپنی مرضی کے مطابق بنا سکتے ہیں تاکہ مزید ذاتی نوعیت کے اور مختلف تجربات کی تعمیر کی جا سکے۔ AWS سیکیورٹی اور رازداری پر زور دیتا ہے، فاؤنڈیشن ماڈلز کو اپنی مرضی کے مطابق بناتے وقت ڈیٹا کے تحفظ کو یقینی بناتا ہے۔ یہ بہترین قیمت کی کارکردگی کو حاصل کرنے کے لیے AWS Trainium، AWS Inferentia، اور NVIDIA GPUs جیسے آپشنز کے ساتھ جنریٹو AI کو اسکیلنگ کرنے کے لیے سرمایہ کاری مؤثر انفراسٹرکچر کو بھی نمایاں کرتا ہے۔ مزید برآں، AWS Amazon SageMaker پر فاؤنڈیشن ماڈلز کی تعمیر، تربیت، اور تعیناتی میں سہولت فراہم کرتا ہے، جس سے فاؤنڈیشن ماڈلز کی طاقت کو صارف کے مخصوص استعمال کے معاملات تک بڑھایا جاتا ہے۔

AWS جنریٹیو AI پروڈکٹ پیج

گوگل کلاؤڈ پر جنریٹو AI

Google Cloud's Generative AI AI ماڈلز تیار کرنے، تلاش کو بڑھانے، اور AI سے چلنے والی گفتگو کو فعال کرنے کے لیے ٹولز کا ایک مضبوط مجموعہ فراہم کرتا ہے۔ یہ جذباتی تجزیہ، زبان کی پروسیسنگ، اسپیچ ٹیکنالوجیز، اور خودکار دستاویز کے انتظام میں بہترین ہے۔ مزید برآں، یہ RAG ورک فلوز اور LLM ایجنٹس بنا سکتا ہے، کثیر لسانی نقطہ نظر کے ساتھ متنوع کاروباری تقاضوں کو پورا کرتا ہے، اور اسے مختلف کاروباری ضروریات کے لیے ایک جامع حل بناتا ہے۔

گوگل کلاؤڈ جنریٹو AI

اوریکل جنریٹو AI

Oracle's Generative AI (OCI جنریٹو AI) انٹرپرائزز کے لیے تیار کیا گیا ہے، جو بہترین ڈیٹا مینجمنٹ، AI انفراسٹرکچر، اور کاروباری ایپلی کیشنز کے ساتھ مل کر اعلیٰ ماڈل پیش کرتا ہے۔ یہ بڑے لینگوئج ماڈل فراہم کنندگان یا دوسرے صارفین کے ساتھ شیئر کیے بغیر صارف کے اپنے ڈیٹا کو استعمال کرتے ہوئے ماڈلز کو بہتر بنانے کی اجازت دیتا ہے، اس طرح سیکیورٹی اور رازداری کو یقینی بناتا ہے۔ یہ پلیٹ فارم قابل قیاس کارکردگی اور قیمتوں کے تعین کے لیے وقف کردہ AI کلسٹرز پر ماڈلز کی تعیناتی کے قابل بناتا ہے۔ OCI جنریٹو AI مختلف استعمال کے معاملات فراہم کرتا ہے جیسے ٹیکسٹ سمریائزیشن، کاپی جنریشن، چیٹ بوٹ کی تخلیق، اسٹائلسٹک کنورژن، ٹیکسٹ کی درجہ بندی، اور ڈیٹا کی تلاش، انٹرپرائز کی ضروریات کے اسپیکٹرم کو پورا کرنا۔ یہ صارف کے ان پٹ پر کارروائی کرتا ہے، جس میں فطری زبان، ان پٹ/آؤٹ پٹ مثالیں، اور ہدایات شامل ہو سکتی ہیں، پیدا کرنے، خلاصہ کرنے، تبدیل کرنے، معلومات کو نکالنے، یا صارف کی درخواستوں کی بنیاد پر متن کی درجہ بندی کرنے کے لیے، مخصوص فارمیٹ میں جواب واپس بھیجنا۔

اوریکل جنریٹو AI

کلوڈیرہ

جنریٹو AI کے دائرے میں، Cloudera انٹرپرائزز کے لیے ایک قابل اعتماد اتحادی کے طور پر ابھرتا ہے۔ ان کا کھلا ڈیٹا لیک ہاؤس، عوامی اور نجی دونوں بادلوں پر قابل رسائی، ایک سنگ بنیاد ہے۔ وہ کنارے سے AI تک پورے ڈیٹا لائف سائیکل کے سفر میں مدد فراہم کرنے والی ڈیٹا سروسز کا ایک مجموعہ پیش کرتے ہیں۔ ان کی صلاحیتیں ریئل ٹائم ڈیٹا سٹریمنگ، کھلی جھیلوں میں ڈیٹا اسٹوریج اور تجزیہ، اور Cloudera ڈیٹا پلیٹ فارم کے ذریعے مشین لرننگ ماڈلز کی تعیناتی اور نگرانی تک پھیلی ہوئی ہیں۔ قابل ذکر بات یہ ہے کہ، Cloudera بہتر AI ایپلی کیشنز کے لیے بازیافت اور جنریشن کی صلاحیتوں کے ایک طاقتور امتزاج کو ملاتے ہوئے، Retrieval Augmented Generation Workflows کو تیار کرنے کے قابل بناتا ہے۔

Cloudera بلاگ صفحہ

گلیان

Glean کام کی جگہ کی تلاش اور علم کی دریافت کو بڑھانے کے لیے AI کو ملازمت دیتا ہے۔ یہ سوالات کی معنوی تفہیم کے لیے ویکٹر کی تلاش اور گہری سیکھنے پر مبنی بڑے لینگویج ماڈلز کا فائدہ اٹھاتا ہے، جس سے تلاش کی مطابقت میں مسلسل بہتری آتی ہے۔ یہ سوالات کے جوابات دینے اور تمام دستاویزات، ٹکٹوں اور بہت کچھ میں معلومات کا خلاصہ کرنے کے لیے جنریٹو AI اسسٹنٹ بھی پیش کرتا ہے۔ یہ پلیٹ فارم ذاتی نوعیت کے تلاش کے نتائج فراہم کرتا ہے اور صارف کی سرگرمیوں اور رجحانات پر مبنی معلومات تجویز کرتا ہے، اس کے علاوہ مختلف ایپس کے 100 سے زیادہ کنیکٹرز کے ساتھ آسان سیٹ اپ اور انضمام کی سہولت فراہم کرتا ہے۔

کلین ہوم پیج

لینڈ بوٹ

لینڈ بوٹ بات چیت کے تجربات تخلیق کرنے کے لیے ٹولز کا ایک مجموعہ پیش کرتا ہے۔ یہ ویب سائٹس یا واٹس ایپ پر چیٹ بوٹس کے ذریعے لیڈز، گاہک کی مشغولیت، اور معاونت کی سہولت فراہم کرتا ہے۔ صارفین بغیر کوڈ بلڈر کے ساتھ چیٹ بوٹس کو ڈیزائن، تعینات اور اسکیل کرسکتے ہیں، اور انہیں سلیک اور میسنجر جیسے مقبول پلیٹ فارمز کے ساتھ مربوط کرسکتے ہیں۔ یہ مختلف استعمال کے معاملات جیسے لیڈ جنریشن، کسٹمر سپورٹ، اور پروڈکٹ کو فروغ دینے کے لیے مختلف ٹیمپلیٹس بھی فراہم کرتا ہے۔

Landbot.io ہوم پیج

چیٹ بیس

Chatbase ChatGPT کو اپنی مرضی کے مطابق بنانے کے لیے ایک پلیٹ فارم فراہم کرتا ہے تاکہ کسی برانڈ کی شخصیت اور ویب سائٹ کی ظاہری شکل کے مطابق ہو سکے۔ یہ لیڈ جمع کرنے، روزانہ کی گفتگو کے خلاصے، اور دیگر ٹولز جیسے Zapier، Slack، اور Messenger کے ساتھ انضمام کی اجازت دیتا ہے۔ پلیٹ فارم کو کاروباری اداروں کے لیے ذاتی نوعیت کا چیٹ بوٹ تجربہ پیش کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

چیٹ بیس پروڈکٹ پیج

اسکیل AI

اسکیل AI مخصوص کاروباری ضروریات کے مطابق فاؤنڈیشن ماڈلز کو ڈھالنے کے لیے فائن ٹیوننگ اور RLHF کی پیشکش کر کے AI ایپلیکیشن ڈویلپمنٹ میں ڈیٹا کی رکاوٹ کو دور کرتا ہے۔ یہ سرکردہ AI ماڈلز کے ساتھ مربوط یا شراکت دار ہے، جس سے کاروباری اداروں کو اسٹریٹجک تفریق کے لیے اپنے ڈیٹا کو شامل کرنے کے قابل بناتا ہے۔ RAG ورک فلوز اور LLM ایجنٹس بنانے کی صلاحیت کے ساتھ مل کر، اسکیل AI تیز رفتار AI ایپلیکیشن ڈویلپمنٹ کے لیے ایک مکمل اسٹیک جنریٹو AI پلیٹ فارم فراہم کرتا ہے۔

اسکیل AI ہوم پیج

شکوڈو - ایل ایل ایم حل

Shakudo Large Language Models (LLMs) کی تعیناتی، ویکٹر ڈیٹا بیس کا انتظام، اور مضبوط ڈیٹا پائپ لائنز قائم کرنے کے لیے ایک متحد حل پیش کرتا ہے۔ یہ ریئل ٹائم مانیٹرنگ اور خودکار آرکیسٹریشن کے ساتھ مقامی ڈیمو سے پروڈکشن گریڈ ایل ایل ایم سروسز میں منتقلی کو ہموار کرتا ہے۔ یہ پلیٹ فارم لچکدار جنریٹو AI آپریشنز، ہائی تھرو پٹ ویکٹر ڈیٹا بیسز کو سپورٹ کرتا ہے، اور مختلف قسم کے خصوصی LLMOps ٹولز فراہم کرتا ہے، جو موجودہ ٹیک اسٹیکس کی فنکشنل بھرپوریت کو بڑھاتا ہے۔

شکونڈو آر اے جی ورک فلوز پروڈکٹ پیج

ذکر کردہ ہر پلیٹ فارم/کاروبار کی اپنی منفرد خصوصیات اور صلاحیتیں ہیں، اور یہ سمجھنے کے لیے مزید دریافت کیا جا سکتا ہے کہ انٹرپرائز ڈیٹا کو جوڑنے اور RAG ورک فلو کو لاگو کرنے کے لیے ان کا فائدہ کیسے اٹھایا جا سکتا ہے۔

ڈیٹا کے ساتھ چیٹ کرنے، حسب ضرورت چیٹ بوٹس اور ایجنٹس کو تعینات کرنے اور RAG ورک فلو بنانے کے لیے اپنے ڈیٹا اور ایپس کو Nanonets AI اسسٹنٹ کے ساتھ مربوط کریں۔

Nanonets کے ساتھ RAG ورک فلوز

زیادہ درست اور بصیرت سے بھرپور جوابات فراہم کرنے کے لیے زبان کے ماڈلز کو بڑھانے کے دائرے میں، Retrieval Augmented Generation (RAG) ایک اہم طریقہ کار کے طور پر کھڑا ہے۔ یہ پیچیدہ عمل AI سسٹمز کی وشوسنییتا اور افادیت کو بلند کرتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ وہ محض معلوماتی خلا میں کام نہیں کر رہے ہیں۔

اس کے مرکز میں، Nanonets AI اسسٹنٹ ایک محفوظ، ملٹی فنکشنل AI ساتھی کے طور پر ابھرتا ہے جسے آپ کے تنظیمی علم اور Large Language Models (LLMs) کے درمیان خلا کو ختم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، یہ سب ایک صارف دوست انٹرفیس کے اندر ہے۔

یہاں Nanonets کی RAG صلاحیتوں کے ذریعہ پیش کردہ ہموار انضمام اور ورک فلو بڑھانے کی ایک جھلک ہے:

ڈیٹا کنیکٹیویٹی:

Nanonets 100 سے زیادہ مقبول ورک اسپیس ایپلی کیشنز کے لیے بغیر کسی رکاوٹ کے رابطوں کی سہولت فراہم کرتا ہے جس میں Slack، Notion، Google Suite، Salesforce، اور Zendesk شامل ہیں۔ یہ ڈیٹا کی اقسام کے وسیع اسپیکٹرم کو ہینڈل کرنے میں ماہر ہے، چاہے وہ PDFs، TXTs، تصاویر، آڈیو، اور ویڈیو فائلوں کی طرح غیر ساختہ ہو، یا CSVs، اسپریڈ شیٹس، MongoDB، اور SQL ڈیٹا بیس جیسے سٹرکچرڈ ڈیٹا۔ یہ وسیع اسپیکٹرم ڈیٹا کنیکٹوٹی RAG میکانزم کے لیے ایک مضبوط علمی بنیاد کو یقینی بناتی ہے۔

ٹرگر اور ایکشن ایجنٹس:

Nanonets کے ساتھ، ٹرگر/ایکشن ایجنٹس قائم کرنا ایک ہوا کا جھونکا ہے۔ یہ ایجنٹ آپ کے ورک اسپیس ایپس میں ہونے والے واقعات کے لیے چوکس رہتے ہیں، ضرورت کے مطابق کارروائیاں شروع کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، نئی ای میلز کی نگرانی کے لیے ایک ورک فلو قائم کریں۔ support@your_company.com، اپنی دستاویزات اور پچھلی ای میل گفتگو کو علم کی بنیاد کے طور پر استعمال کریں، ایک بصیرت انگیز ای میل جواب کا مسودہ تیار کریں، اور اسے بھیجیں، یہ سب کچھ بغیر کسی رکاوٹ کے ترتیب دیا گیا ہے۔

ہموار ڈیٹا کی ادخال اور انڈیکسنگ:

آپٹمائزڈ ڈیٹا انجیکشن اور انڈیکسنگ پیکیج کا حصہ ہیں، ہموار ڈیٹا پروسیسنگ کو یقینی بناتے ہیں جسے Nanonets AI اسسٹنٹ کے پس منظر میں ہینڈل کیا جاتا ہے۔ ڈیٹا کے ذرائع کے ساتھ ریئل ٹائم مطابقت پذیری کے لیے یہ اصلاح بہت ضروری ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ RAG میکانزم کے ساتھ کام کرنے کے لیے تازہ ترین معلومات موجود ہیں۔

شروع کرنے کے لیے، آپ ہمارے AI ماہرین میں سے کسی کے ساتھ کال کر سکتے ہیں اور ہم آپ کو آپ کے استعمال کے کیس کی بنیاد پر Nanonets AI اسسٹنٹ کا ذاتی نوعیت کا ڈیمو اور ٹرائل دے سکتے ہیں۔

ایک بار سیٹ ہونے کے بعد، آپ اپنے Nanonets AI اسسٹنٹ کو استعمال کر سکتے ہیں-

RAG چیٹ ورک فلوز بنائیں

اپنی ٹیموں کو اپنے تمام ڈیٹا ذرائع سے جامع، حقیقی وقت کی معلومات کے ساتھ بااختیار بنائیں۔

RAG ایجنٹ ورک فلوز بنائیں

آپ کے تمام ایپس اور ڈیٹا کے ساتھ تعامل کرنے والے LLM کے ذریعے طاقتور پیچیدہ ورک فلو بنانے اور چلانے کے لیے قدرتی زبان کا استعمال کریں۔

RAG پر مبنی چیٹ بوٹس تعینات کریں۔

اپنی مرضی کے AI چیٹ بوٹس کو استعمال کرنے کے لیے تیار اور تعینات کریں جو آپ کو منٹوں میں جانتے ہیں۔

اپنی ٹیم کی کارکردگی کو آگے بڑھائیں۔

Nanonets AI کے ساتھ، آپ صرف ڈیٹا کو اکٹھا نہیں کر رہے ہیں۔ آپ اپنی ٹیم کی صلاحیتوں کو سپرچارج کر رہے ہیں۔ دنیاوی کاموں کو خودکار بنا کر اور بصیرت سے بھرپور جوابات فراہم کر کے، آپ کی ٹیمیں اسٹریٹجک اقدامات پر اپنی توجہ دوبارہ مرکوز کر سکتی ہیں۔

Nanonets کا RAG سے چلنے والا AI اسسٹنٹ صرف ایک ٹول سے زیادہ ہے۔ یہ ایک اتپریرک ہے جو کارروائیوں کو ہموار کرتا ہے، ڈیٹا کی رسائی کو بڑھاتا ہے، اور آپ کی تنظیم کو باخبر فیصلہ سازی اور آٹومیشن کے مستقبل کی طرف بڑھاتا ہے۔

ڈیٹا کے ساتھ چیٹ کرنے، حسب ضرورت چیٹ بوٹس اور ایجنٹس کو تعینات کرنے اور RAG ورک فلو بنانے کے لیے اپنے ڈیٹا اور ایپس کو Nanonets AI اسسٹنٹ کے ساتھ مربوط کریں۔

ٹائم اسٹیمپ:

سے زیادہ اے آئی اور مشین لرننگ