تعارف
بڑے زبان کے ماڈل (LLMs) اور جنریٹو AI مصنوعی ذہانت اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ میں ایک تبدیلی کی پیش رفت کی نمائندگی کرتا ہے۔ وہ انسانی زبان کو سمجھ سکتے ہیں اور تخلیق کر سکتے ہیں اور متن، تصویری، آڈیو اور مصنوعی ڈیٹا جیسا مواد تیار کر سکتے ہیں، جس سے وہ مختلف ایپلی کیشنز میں انتہائی ورسٹائل بن سکتے ہیں۔ تخلیقی AI حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز میں مواد کی تخلیق کو خودکار اور بڑھا کر، صارف کے تجربات کو ذاتی بنانے، ورک فلو کو ہموار کرنے، اور تخلیقی صلاحیتوں کو فروغ دے کر بہت اہمیت رکھتا ہے۔ اس پڑھنے میں، ہم اس بات پر توجہ مرکوز کریں گے کہ کس طرح انٹرپرائزز انٹرپرائز نالج گرافس کا استعمال کرتے ہوئے پرامپٹس کو مؤثر طریقے سے بنیاد بنا کر اوپن LLMs کے ساتھ ضم کر سکتے ہیں۔
سیکھنے کے مقاصد
- LLMs/Gen-AI سسٹمز کے ساتھ بات چیت کرتے ہوئے گراؤنڈنگ اور پرامپٹ بلڈنگ کے بارے میں علم حاصل کریں۔
- Grounding کی انٹرپرائز کی مطابقت کو سمجھنا، ایک مثال کے ساتھ کھلے Gen-AI سسٹمز کے ساتھ انضمام سے باہر کاروباری قدر۔
- مختلف محاذوں پر دو بڑے گراؤنڈ کنٹینڈنگ سلوشنز نالج گرافس اور ویکٹر اسٹورز کا تجزیہ کرنا اور یہ سمجھنا کہ کون سا کب موزوں ہے۔
- JAVA میں ذاتی تجویز کردہ کسٹمر کے منظر نامے کے لیے گراؤنڈنگ اور پرامپٹ بلڈنگ، علم کے گراف کا فائدہ اٹھانے، ڈیٹا ماڈلنگ سیکھنے، اور گراف ماڈلنگ کے نمونے کے انٹرپرائز ڈیزائن کا مطالعہ کریں۔
اس مضمون کے ایک حصے کے طور پر شائع کیا گیا تھا۔ ڈیٹا سائنس بلاگتھون.
فہرست
بڑی زبان کے ماڈل کیا ہیں؟
A Large Language Model ایک اعلی درجے کا AI ماڈل ہے جسے بڑی مقدار میں ٹیکسٹ|غیر ساختہ ڈیٹا پر گہری سیکھنے کی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے۔ یہ ماڈل انسانی زبان کے ساتھ تعامل کرنے، انسان نما متن، تصاویر اور آڈیو بنانے اور مختلف کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ قدرتی زبان پروسیسنگ کاموں
اس کے برعکس، زبان کے ماڈل کی تعریف متن کارپورا کے تجزیے کی بنیاد پر الفاظ کی ترتیب کے لیے امکانات کو تفویض کرنے سے مراد ہے۔ زبان کا ماڈل سادہ n-gram ماڈل سے زیادہ نفیس نیورل نیٹ ورک ماڈل تک مختلف ہو سکتا ہے۔ تاہم، اصطلاح "بڑی زبان کا ماڈل" عام طور پر ایسے ماڈلز سے مراد ہے جو گہری سیکھنے کی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہیں اور ان کے پیرامیٹرز کی ایک بڑی تعداد ہوتی ہے، جو لاکھوں سے اربوں تک ہوسکتی ہے۔ یہ ماڈلز زبان میں پیچیدہ نمونوں کو حاصل کر سکتے ہیں اور متن تیار کر سکتے ہیں جو اکثر انسانوں کے لکھے ہوئے متن سے الگ نہیں ہوتے۔
ایک پرامپٹ کیا ہے؟
کسی بھی LLM یا اس سے ملتے جلتے چیٹ بوٹ AI سسٹم کا اشارہ ایک متن پر مبنی ان پٹ یا پیغام ہے جو آپ AI کے ساتھ بات چیت یا تعامل شروع کرنے کے لیے فراہم کرتے ہیں۔ LLMs ورسٹائل ہیں، بڑے ڈیٹا کی وسیع اقسام کے ساتھ تربیت یافتہ ہیں، اور مختلف کاموں کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں۔ لہٰذا، آپ کے پرامپٹ کا سیاق و سباق، دائرہ کار، معیار اور وضاحت آپ کو LLM سسٹمز سے موصول ہونے والے جوابات کو نمایاں طور پر متاثر کرتی ہے۔
گراؤنڈنگ/RAG کیا ہے؟
گراؤنڈنگ، AKA Retrieval-Augmented Generation (RAG)، قدرتی زبان LLM پروسیسنگ کے تناظر میں، سیاق و سباق، اضافی میٹا ڈیٹا، اور گنجائش کے ساتھ پرامپٹ کو افزودہ کرنے سے مراد ہے جو ہم LLMs کو مزید موزوں اور درست جوابات کو بہتر بنانے اور بازیافت کرنے کے لیے فراہم کرتے ہیں۔ یہ کنکشن AI سسٹمز کو ڈیٹا کو اس طرح سمجھنے اور اس کی تشریح کرنے میں مدد کرتا ہے جو مطلوبہ دائرہ کار اور سیاق و سباق کے مطابق ہو۔ LLMs پر تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ ان کے ردعمل کا معیار پرامپٹ کے معیار پر منحصر ہے۔
یہ AI میں ایک بنیادی تصور ہے، کیونکہ یہ خام ڈیٹا اور AI کی اس ڈیٹا کو پروسیس کرنے اور اس کی تشریح کرنے کی صلاحیت کے درمیان فرق کو ختم کرتا ہے۔ یہ AI سسٹمز کے معیار اور وشوسنییتا اور درست اور مفید معلومات یا جوابات فراہم کرنے کی صلاحیت کو بڑھاتا ہے۔
ایل ایل ایم میں کیا خامیاں ہیں؟
بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs)، جیسے GPT-3، نے خاصی توجہ حاصل کی ہے اور مختلف ایپلی کیشنز میں استعمال کیا ہے، لیکن وہ کئی نقصانات یا خرابیوں کے ساتھ بھی آتے ہیں۔ ایل ایل ایم کے کچھ اہم نقصانات میں شامل ہیں:
1. تعصب اور انصاف: LLMs کو اکثر تربیتی ڈیٹا سے تعصب کا وراثت ملتا ہے۔ اس کے نتیجے میں متعصب یا امتیازی مواد کی تخلیق ہو سکتی ہے، جو نقصان دہ دقیانوسی تصورات کو تقویت دے سکتی ہے اور موجودہ تعصبات کو برقرار رکھ سکتی ہے۔
2. حدود: ایل ایل ایم اپنے تیار کردہ مواد کو صحیح معنوں میں نہیں سمجھتے۔ وہ تربیتی ڈیٹا میں پیٹرن کی بنیاد پر متن تیار کرتے ہیں۔ اس کا مطلب ہے کہ وہ حقیقت میں غلط یا بے ہودہ معلومات تیار کر سکتے ہیں، جس سے وہ طبی تشخیص یا قانونی مشورے جیسی اہم درخواستوں کے لیے غیر موزوں ہو سکتے ہیں۔
3. کمپیوٹیشنل وسائل: ایل ایل ایم کی تربیت اور چلانے کے لیے بہت زیادہ کمپیوٹیشنل وسائل کی ضرورت ہوتی ہے، بشمول خصوصی ہارڈ ویئر جیسے GPUs اور TPUs۔ یہ ان کی ترقی اور برقرار رکھنے کے لئے مہنگا بناتا ہے.
4. ڈیٹا پرائیویسی اور سیکیورٹی: LLMs قائل کرنے والا جعلی مواد تیار کر سکتے ہیں، بشمول متن، تصاویر اور آڈیو۔ اس سے ڈیٹا کی رازداری اور سلامتی کو خطرہ لاحق ہوتا ہے، کیونکہ ان کا غلط استعمال کرتے ہوئے جعلی مواد تخلیق کیا جا سکتا ہے یا لوگوں کی نقالی کی جا سکتی ہے۔
5. اخلاقی خدشات: مختلف ایپلی کیشنز میں LLMs کا استعمال، جیسے ڈیپ فیکس یا خودکار مواد تیار کرنا، ان کے غلط استعمال اور معاشرے پر اثرات کے بارے میں اخلاقی سوالات اٹھاتا ہے۔
6. ریگولیٹری چیلنجز: LLM ٹیکنالوجی کی تیز رفتار ترقی نے ریگولیٹری فریم ورک کو پیچھے چھوڑ دیا ہے، جس سے LLMs سے وابستہ ممکنہ خطرات اور چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے مناسب رہنما خطوط اور ضابطے قائم کرنا مشکل ہو گیا ہے۔
یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ ان میں سے بہت سے نقصانات LLMs میں موروثی نہیں ہیں بلکہ اس کی عکاسی کرتے ہیں کہ وہ کس طرح تیار، تعینات اور استعمال ہوتے ہیں۔ ان خرابیوں کو کم کرنے اور LLMs کو معاشرے کے لیے زیادہ ذمہ دار اور فائدہ مند بنانے کی کوششیں جاری ہیں۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں گراؤنڈنگ اور ماسکنگ کا فائدہ اٹھایا جا سکتا ہے اور یہ انٹرپرائزز کے لیے بہت زیادہ فائدہ مند ثابت ہو سکتا ہے۔
گراؤنڈنگ کی انٹرپرائز مطابقت
انٹرپرائزز بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) کو اپنے مشن کے لیے اہم ایپلی کیشنز میں شامل کرنے کے لیے ترقی کرتے ہیں۔ وہ اس ممکنہ قدر کو سمجھتے ہیں جس سے LLMs مختلف ڈومینز میں فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ ایل ایل ایم بنانا، پری ٹریننگ، اور ان کو ٹھیک کرنا ان کے لیے کافی مہنگا اور بوجھل ہے۔ بلکہ، وہ صنعت میں دستیاب اوپن اے آئی سسٹمز کو استعمال کر سکتے ہیں جس میں انٹرپرائز استعمال کے کیسز کے ارد گرد پرامپٹس کو گراؤنڈ اور ماسک کر سکتے ہیں۔
لہذا، گراؤنڈنگ انٹرپرائزز کے لیے ایک سرکردہ غور و فکر ہے اور جوابات کے معیار کو بہتر بنانے کے ساتھ ساتھ فریب کاری، ڈیٹا کی حفاظت اور تعمیل کی تشویش پر قابو پانے میں ان دونوں کے لیے زیادہ متعلقہ اور مددگار ہے، کیونکہ یہ حیرت انگیز کاروباری قدر کو کھلے عام سے باہر کر سکتا ہے۔ LLMs مارکیٹ میں متعدد استعمال کے معاملات کے لیے دستیاب ہیں کہ انہیں آج خودکار کرنا ایک چیلنج ہے۔
انٹرپرائزز کو فوائد
LLMs کے ساتھ گراؤنڈنگ نافذ کرنے کے لیے انٹرپرائزز کے لیے کئی فوائد ہیں:
1. بہتر ساکھ: اس بات کو یقینی بنا کر کہ LLMs کے ذریعہ تیار کردہ معلومات اور مواد کو تصدیق شدہ ڈیٹا کے ذرائع پر مبنی ہے، انٹرپرائزز اپنی کمیونیکیشنز، رپورٹس اور مواد کی ساکھ کو بڑھا سکتے ہیں۔ اس سے گاہکوں، کلائنٹس اور اسٹیک ہولڈرز کے ساتھ اعتماد پیدا کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔
2. بہتر فیصلہ سازی: انٹرپرائز ایپلی کیشنز میں، خاص طور پر ڈیٹا کے تجزیہ اور فیصلے کی حمایت سے متعلق، ڈیٹا گراؤنڈنگ کے ساتھ LLMs کا استعمال زیادہ قابل اعتماد بصیرت فراہم کر سکتا ہے۔ یہ بہتر طور پر باخبر فیصلہ سازی کا باعث بن سکتا ہے، جو اسٹریٹجک منصوبہ بندی اور کاروبار کی ترقی کے لیے اہم ہے۔
3. لازمی عمل درآمد: بہت سی صنعتیں ڈیٹا کی درستگی اور تعمیل کے لیے ریگولیٹری تقاضوں کے تابع ہیں۔ LLMs کے ساتھ ڈیٹا گراؤنڈ کرنا ان تعمیل کے معیارات کو پورا کرنے میں مدد کر سکتا ہے، قانونی یا ریگولیٹری مسائل کے خطرے کو کم کرتا ہے۔
4. معیار کے مواد کی تخلیق: LLMs اکثر مواد کی تخلیق میں استعمال ہوتے ہیں، جیسے کہ مارکیٹنگ، کسٹمر سپورٹ، اور پروڈکٹ کی تفصیل کے لیے۔ ڈیٹا گراؤنڈنگ اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ تیار کردہ مواد حقیقت میں درست ہے، غلط یا گمراہ کن معلومات یا فریب کاری کے پھیلاؤ کے خطرے کو کم کرتا ہے۔
5. غلط معلومات میں کمی: جعلی خبروں اور غلط معلومات کے دور میں، ڈیٹا گراؤنڈنگ کاروباری اداروں کو اس بات کو یقینی بنا کر غلط معلومات کے پھیلاؤ کا مقابلہ کرنے میں مدد کر سکتی ہے کہ وہ جو مواد تیار کرتے ہیں یا شیئر کرتے ہیں وہ ڈیٹا کے تصدیق شدہ ذرائع پر مبنی ہے۔
6. گاہکوں کی اطمینان: صارفین کو درست اور قابل اعتماد معلومات فراہم کرنا کسی انٹرپرائز کی مصنوعات یا خدمات پر ان کے اطمینان اور اعتماد کو بڑھا سکتا ہے۔
7. خطرے کی تخفیف: ڈیٹا گراؤنڈنگ غلط یا نامکمل معلومات کی بنیاد پر فیصلے کرنے کے خطرے کو کم کرنے میں مدد کر سکتی ہے، جس سے مالی یا شہرت کو نقصان پہنچ سکتا ہے۔
مثال: کسٹمر پروڈکٹ کی تجویز کا منظر
آئیے دیکھتے ہیں کہ اوپن اے آئی چیٹ جی پی ٹی کا استعمال کرتے ہوئے انٹرپرائز استعمال کیس کے لیے ڈیٹا گراؤنڈنگ کس طرح مدد کر سکتی ہے۔
بنیادی اشارے
Generate a short email adding coupons on recommended products to customer
ChatGPT کی طرف سے پیدا کردہ جواب بہت عام، غیر سیاق و سباق کے مطابق، اور خام ہے۔ اسے دستی طور پر درست انٹرپرائز کسٹمر ڈیٹا کے ساتھ اپ ڈیٹ/میپ کرنے کی ضرورت ہے، جو کہ مہنگا ہے۔ آئیے دیکھتے ہیں کہ ڈیٹا گراؤنڈنگ تکنیک کے ساتھ اسے کیسے خودکار کیا جا سکتا ہے۔
کہیے، فرض کریں کہ انٹرپرائز کے پاس پہلے سے ہی انٹرپرائز کسٹمر ڈیٹا اور ایک ذہین سفارشی نظام موجود ہے جو صارفین کے لیے کوپن اور سفارشات تیار کر سکتا ہے۔ ہم اوپر والے پرامپٹ کو صحیح میٹا ڈیٹا کے ساتھ افزودہ کر کے بہت اچھی طرح سے گراؤنڈ کر سکتے ہیں تاکہ چیٹ جی پی ٹی سے تیار کردہ ای میل ٹیکسٹ بالکل ویسا ہی ہو جیسا کہ ہم اسے بنانا چاہتے ہیں اور دستی مداخلت کے بغیر گاہک کو ای میل بھیجنے کے لیے خود کار طریقے سے ہو سکتا ہے۔
آئیے فرض کریں کہ ہمارا گراؤنڈنگ انجن کسٹمر کے ڈیٹا سے صحیح افزودگی میٹا ڈیٹا حاصل کرے گا اور نیچے دیئے گئے پرامپٹ کو اپ ڈیٹ کرے گا۔ آئیے دیکھتے ہیں کہ گراؤنڈڈ پرامپٹ کے لیے ChatGPT کا ردعمل کیسا ہوگا۔
گراؤنڈڈ پرامپٹ
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
گراؤنڈ پرامپٹ سے پیدا ہونے والا ردعمل بالکل وہی ہے جس طرح انٹرپرائز چاہے گا کہ صارف کو مطلع کیا جائے۔ Gen AI کی طرف سے ایک ای میل کے جواب میں شامل ہونے والا افزودہ کسٹمر ڈیٹا ایک آٹومیشن ہے جو انٹرپرائزز کو بڑھانے اور برقرار رکھنے کے لیے قابل ذکر ہوگا۔
سافٹ ویئر سسٹمز کے لیے انٹرپرائز ایل ایل ایم گراؤنڈنگ سلوشنز
انٹرپرائز سسٹمز میں ڈیٹا کو گراؤنڈ کرنے کے متعدد طریقے ہیں، اور ان تکنیکوں کا مجموعہ مؤثر ڈیٹا گراؤنڈنگ اور استعمال کے معاملے کے لیے مخصوص فوری جنریشن کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ بازیافت بڑھا ہوا جنریشن (گراؤنڈنگ) کو لاگو کرنے کے ممکنہ حل کے طور پر دو بنیادی دعویدار ہیں
- ایپلیکیشن ڈیٹا | نالج گرافس
- ویکٹر ایمبیڈنگز اور سیمنٹک سرچ
ان حلوں کے استعمال کا انحصار استعمال کے معاملے اور اس بنیاد پر ہوگا جسے آپ لاگو کرنا چاہتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ویکٹر اسٹورز فراہم کردہ جوابات غلط اور مبہم ہو سکتے ہیں، جب کہ علمی گراف درست، درست، اور انسانی پڑھنے کے قابل فارمیٹ میں محفوظ ہو جائیں گے۔
مندرجہ بالا کے سب سے اوپر پر مرکب کیا جا سکتا ہے کہ چند دیگر حکمت عملی ہو سکتا ہے
- بیرونی APIs، سرچ انجنوں سے لنک کرنا
- ڈیٹا ماسکنگ اور تعمیل کے نظام
- اندرونی ڈیٹا اسٹورز، سسٹمز کے ساتھ انضمام
- متعدد ذرائع سے ریئل ٹائم متحد ڈیٹا
اس بلاگ میں، آئیے ایک نمونہ سافٹ ویئر ڈیزائن کو دیکھتے ہیں کہ آپ انٹرپرائز ایپلیکیشن ڈیٹا گرافس کے ساتھ کیسے حاصل کر سکتے ہیں۔
انٹرپرائز نالج گرافس
علم کا گراف مختلف اداروں اور ان کے درمیان تعلقات کی معنوی معلومات کی نمائندگی کرسکتا ہے۔ انٹرپرائز کی دنیا میں، وہ گاہکوں، مصنوعات اور اس سے آگے کے بارے میں علم کو ذخیرہ کرتے ہیں۔ انٹرپرائز کسٹمر گراف ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے گراؤنڈ کرنے اور افزودہ اشارے پیدا کرنے کا ایک طاقتور ٹول ہوگا۔ نالج گرافس گراف پر مبنی تلاش کو فعال کرتے ہیں، جس سے صارفین کو منسلک تصورات اور اداروں کے ذریعے معلومات کو دریافت کرنے کی اجازت ملتی ہے، جو زیادہ درست اور متنوع تلاش کے نتائج کا باعث بن سکتی ہے۔
ویکٹر ڈیٹا بیس کے ساتھ موازنہ
گراؤنڈنگ حل کا انتخاب استعمال کے لحاظ سے مخصوص ہوگا۔ تاہم، ویکٹر جیسے گراف کے ساتھ متعدد فوائد ہیں۔
ٹینڈر | گراف گراؤنڈنگ | ویکٹر گراؤنڈنگ |
تجزیاتی سوالات | ڈیٹا گراف سٹرکچرڈ ڈیٹا اور تجزیاتی سوالات کے لیے موزوں ہیں، جو ان کے خلاصہ گراف لے آؤٹ کی وجہ سے درست نتائج فراہم کرتے ہیں۔ | ویکٹر ڈیٹا اسٹورز تجزیاتی سوالات کے ساتھ اچھی کارکردگی کا مظاہرہ نہیں کر سکتے ہیں کیونکہ وہ زیادہ تر غیر ساختہ ڈیٹا پر کام کرتے ہیں، ویکٹر ایمبیڈنگ کے ساتھ سیمنٹک تلاش کرتے ہیں، اور مماثلت کے اسکورنگ پر انحصار کرتے ہیں۔ |
درستگی اور اعتبار | علمی گراف ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے کے لیے نوڈس اور تعلقات کا استعمال کرتے ہیں، صرف موجود معلومات کو واپس کرتے ہیں۔ وہ نامکمل یا غیر متعلقہ نتائج سے بچتے ہیں۔ | ویکٹر ڈیٹا بیس نامکمل یا غیر متعلقہ نتائج فراہم کر سکتے ہیں، بنیادی طور پر مماثلت کے اسکورنگ اور نتائج کی پہلے سے طے شدہ حدود پر انحصار کی وجہ سے۔ |
Halucinations کو درست کرنا | ڈیٹا کی انسانی پڑھنے کے قابل نمائندگی کے ساتھ علم کے گراف شفاف ہوتے ہیں۔ وہ غلط معلومات کی شناخت اور درست کرنے میں مدد کرتے ہیں، استفسار کے راستے کا پتہ لگاتے ہیں، اور اس میں تصحیح کرتے ہیں، ایل ایل ایم (بڑی زبان کے ماڈل) کی درستگی کو بہتر بناتے ہیں۔ | ویکٹر ڈیٹا بیس کو اکثر بلیک بکس کے طور پر دیکھا جاتا ہے جو پڑھنے کے قابل فارمیٹ میں محفوظ نہیں ہوتا ہے اور یہ غلط معلومات کی آسانی سے شناخت اور تصحیح کی سہولت نہیں دے سکتا۔ |
سیکیورٹی اور گورننس | نالج گرافس ڈیٹا جنریشن، گورننس، اور تعمیل کی پابندی پر بہتر کنٹرول پیش کرتے ہیں، بشمول GDPR جیسے ضوابط۔ | ویکٹر ڈیٹا بیس کو ان کی غیر شفاف نوعیت کی وجہ سے پابندیاں لگانے اور گورننس میں چیلنجز کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔ |
ہائی لیول ڈیزائن
آئیے ہم ایک بہت ہی اعلیٰ سطح پر دیکھتے ہیں کہ کس طرح سسٹم ایسے انٹرپرائز کو تلاش کر سکتا ہے جو علمی گراف استعمال کرتا ہو اور گراؤنڈ کرنے کے لیے ایل ایل ایم کھولتا ہو۔
بنیادی تہہ وہ ہے جہاں انٹرپرائز کسٹمر ڈیٹا اور میٹا ڈیٹا مختلف ڈیٹا بیسز، ڈیٹا گوداموں، اور ڈیٹا لیکس میں محفوظ کیا جاتا ہے۔ اس ڈیٹا سے ڈیٹا نالج گرافس بنانے اور اسے گراف ڈی بی میں اسٹور کرنے کے لیے ایک سروس ہوسکتی ہے۔ تقسیم شدہ کلاؤڈ مقامی دنیا میں متعدد انٹرپرائز سروسز|مائکرو سروسز ہو سکتی ہیں جو ان ڈیٹا اسٹورز کے ساتھ تعامل کریں گی۔ ان خدمات کے اوپر مختلف ایپلی کیشنز ہوسکتی ہیں جو بنیادی انفراسٹرکچر کا فائدہ اٹھائیں گی۔
ایپلی کیشنز میں AI کو اپنے منظرناموں یا ذہین خودکار صارف کے بہاؤ میں شامل کرنے کے لیے استعمال کے متعدد کیسز ہو سکتے ہیں، جس کے لیے اندرونی اور بیرونی AI سسٹمز کے ساتھ بات چیت کی ضرورت ہوتی ہے۔ تخلیقی AI منظرناموں کے معاملے میں، آئیے ورک فلو کی ایک سادہ سی مثال لیتے ہیں جہاں ایک انٹرپرائز ایک ای میل کے ذریعے گاہکوں کو ہدف بنانا چاہتا ہے جو چھٹی کے موسم میں ذاتی تجویز کردہ پروڈکٹس پر کچھ چھوٹ کی پیشکش کرتا ہے۔ وہ اسے فرسٹ کلاس آٹومیشن کے ساتھ حاصل کر سکتے ہیں، AI کا زیادہ مؤثر طریقے سے فائدہ اٹھاتے ہیں۔
ورک فلو
- ورک فلو جو ای میل بھیجنا چاہتا ہے وہ کسٹمر کے سیاق و سباق سے متعلق ڈیٹا کے ساتھ گراؤنڈ پرامپٹ بھیج کر اوپن Gen-AI سسٹمز کی مدد لے سکتا ہے۔
- ورک فلو ایپلیکیشن اپنی بیک اینڈ سروس کو GenAI سسٹمز سے فائدہ اٹھاتے ہوئے ای میل ٹیکسٹ حاصل کرنے کے لیے ایک درخواست بھیجے گی۔
- بیک اینڈ سروس سروس کو ایک پرامپٹ جنریٹر سروس تک لے جائے گی، جو گراؤنڈنگ انجن کی طرف جاتی ہے۔
- گراؤنڈنگ انجن اپنی ایک سروس سے تمام کسٹمر میٹا ڈیٹا کو پکڑ لیتا ہے اور کسٹمر ڈیٹا نالج گراف کو بازیافت کرتا ہے۔
- گراؤنڈنگ انجن تمام نوڈس کے گراف کو عبور کرتا ہے اور متعلقہ تعلقات مطلوبہ حتمی معلومات کو نکالتا ہے، اور اسے فوری جنریٹر کو واپس بھیج دیتا ہے۔
- پرامپٹ جنریٹر استعمال کے کیس کے لیے پہلے سے موجود ٹیمپلیٹ کے ساتھ گراؤنڈڈ ڈیٹا شامل کرتا ہے اور گراؤنڈڈ پرامپٹ کو اوپن اے آئی سسٹمز کو بھیجتا ہے جس کے ساتھ انٹرپرائز انضمام کے لیے منتخب کرتا ہے (جیسے، OpenAI/Cohere)۔
- اوپن GenAI سسٹمز انٹرپرائز کو بہت زیادہ متعلقہ اور سیاق و سباق کے مطابق جواب دیتے ہیں، جو گاہک کو بذریعہ ای میل بھیجا جاتا ہے۔
آئیے اسے دو حصوں میں تقسیم کرتے ہیں اور تفصیل سے سمجھتے ہیں:
1. کسٹمر نالج گراف تیار کرنا
نیچے دیا گیا ڈیزائن مندرجہ بالا مثال کے مطابق ہے، ضرورت کے مطابق ماڈلنگ مختلف طریقوں سے کی جا سکتی ہے۔
ڈیٹا ماڈلنگ: فرض کریں کہ ہمارے پاس گراف میں نوڈس کے طور پر بنائے گئے مختلف ٹیبلز ہیں اور جدولوں کے درمیان نوڈس کے درمیان تعلقات کے طور پر شامل ہوتے ہیں۔ مندرجہ بالا مثال کے لئے، ہمیں ضرورت ہے
- ایک میز جس میں گاہک کا ڈیٹا ہوتا ہے،
- ایک ٹیبل جس میں پروڈکٹ کا ڈیٹا ہوتا ہے،
- ایک جدول جس میں ذاتی نوعیت کی سفارشات کے لیے گاہک کی دلچسپی (کلکس) کا ڈیٹا ہوتا ہے۔
- ایک ٹیبل جس میں پروڈکٹ ڈسکاؤنٹس کا ڈیٹا ہوتا ہے۔
یہ انٹرپرائز کی ذمہ داری ہے کہ اس تمام ڈیٹا کو متعدد ڈیٹا ذرائع سے حاصل کیا جائے اور مؤثر طریقے سے صارفین تک پہنچنے کے لیے باقاعدگی سے اپ ڈیٹ کیا جائے۔
آئیے دیکھتے ہیں کہ ان ٹیبلز کو کس طرح ماڈل بنایا جا سکتا ہے اور انہیں کسٹمر گراف میں کیسے تبدیل کیا جا سکتا ہے۔
2. گراف ماڈلنگ
مندرجہ بالا گراف ویزولائزر سے، ہم دیکھ سکتے ہیں کہ کس طرح کسٹمر نوڈس کا تعلق مختلف پروڈکٹس سے ان کے کلکس کی انگیجمنٹ ڈیٹا اور مزید ڈسکاؤنٹس نوڈس سے ہے۔ گراؤنڈنگ سروس کے لیے یہ آسان ہے کہ وہ ان کسٹمر گراف سے استفسار کرے، رشتوں کے ذریعے ان نوڈس کو عبور کرے، اور متعلقہ صارفین کے لیے اہل ڈسکاؤنٹس کے بارے میں مطلوبہ معلومات حاصل کرے۔
مندرجہ بالا کے لیے نمونہ گراف نوڈ اور تعلق JAVA POJOs نیچے کی طرح نظر آ سکتا ہے۔
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 }
اس منظر نامے میں ایک نمونہ خام گراف نیچے کی طرح نظر آ سکتا ہے۔
کسٹمر نوڈ 'ٹیلر ولیمز' کے گراف سے گزرنے سے ہمارے لیے مسئلہ حل ہو جائے گا اور پروڈکٹ کی صحیح سفارشات اور اہل رعایتیں حاصل ہوں گی۔
3. انڈسٹری میں مشہور گراف اسٹورز
مارکیٹ میں متعدد گراف اسٹورز دستیاب ہیں جو انٹرپرائز آرکیٹیکچر کے مطابق ہوسکتے ہیں۔ Neo4j، TigerGraph، Amazon Neptune، اور OrientDB کو گراف ڈیٹا بیس کے طور پر بڑے پیمانے پر اپنایا جاتا ہے۔
ہم گراف ڈیٹا لیکس کا نیا نمونہ متعارف کراتے ہیں، جو ٹیبلر ڈیٹا (جھیلوں، گوداموں اور جھیلوں میں ساختی ڈیٹا) پر گراف کے سوالات کو قابل بناتا ہے۔ یہ ذیل میں درج نئے حل کے ساتھ حاصل کیا جاتا ہے، گراف ڈیٹا اسٹورز میں ڈیٹا کو ہائیڈریٹ کرنے یا برقرار رکھنے کی ضرورت کے بغیر، زیرو-ETL کا فائدہ اٹھاتے ہوئے۔
- پپی گراف (گراف ڈیٹا لیک)
- ٹمبر اے
تعمیل اور اخلاقی تحفظات
ڈیٹا کے تحفظ کا: انٹرپرائزز کو GDPR اور دیگر PII تعمیل کے مطابق کسٹمر ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے اور استعمال کرنے کے لیے ذمہ دار ہونا چاہیے۔ بصیرت کے لیے پروسیسنگ اور دوبارہ استعمال کرنے یا AI کا اطلاق کرنے سے پہلے ذخیرہ شدہ ڈیٹا کو کنٹرول اور صاف کرنے کی ضرورت ہے۔
فریب اور مفاہمت: انٹرپرائزز ہم آہنگی کی خدمات بھی شامل کر سکتے ہیں جو ڈیٹا میں غلط معلومات کی نشاندہی کریں گے، استفسار کے راستے کا سراغ لگائیں گے، اور اس میں تصحیح کریں گے، جس سے LLM درستگی کو بہتر بنانے میں مدد مل سکتی ہے۔ علمی گراف کے ساتھ، چونکہ ذخیرہ شدہ ڈیٹا شفاف اور انسانی پڑھنے کے قابل ہے، اس لیے اسے حاصل کرنا نسبتاً آسان ہونا چاہیے۔
پابندی برقرار رکھنے کی پالیسیاں: ڈیٹا پروٹیکشن پر عمل کرنے اور اوپن LLM سسٹمز کے ساتھ تعامل کرتے ہوئے کسٹمر ڈیٹا کے غلط استعمال کو روکنے کے لیے، صفر برقرار رکھنے کی پالیسیوں کا ہونا بہت ضروری ہے تاکہ بیرونی سسٹمز انٹرپرائزز جن کے ساتھ تعامل کرتے ہیں وہ مزید کسی بھی تجزیاتی، یا کاروباری مقاصد کے لیے درخواست کردہ فوری ڈیٹا کو نہیں رکھیں گے۔
نتیجہ
آخر میں، بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) مصنوعی ذہانت اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ میں ایک قابل ذکر ترقی کی نمائندگی کرتے ہیں۔ وہ مختلف صنعتوں اور ایپلی کیشنز کو تبدیل کر سکتے ہیں، فطری زبان کی سمجھ اور نسل سے لے کر پیچیدہ کاموں میں مدد تک۔ تاہم، LLMs کی کامیابی اور ذمہ دارانہ استعمال کے لیے مختلف کلیدی شعبوں میں مضبوط بنیاد اور بنیاد کی ضرورت ہوتی ہے۔
کلیدی لے لو
- مختلف منظرناموں کے لیے LLMs کا استعمال کرتے ہوئے انٹرپرائزز کو موثر بنیادوں اور اشارے سے بہت فائدہ ہو سکتا ہے۔
- نالج گرافس اور ویکٹر اسٹورز مقبول گراؤنڈنگ حل ہیں، اور ان میں سے کسی ایک کا انتخاب حل کے مقصد پر منحصر ہوگا۔
- نالج گرافس میں ویکٹر اسٹورز پر زیادہ درست اور قابل اعتماد معلومات ہوسکتی ہیں، جو اضافی سیکیورٹی اور تعمیل کی تہوں کو شامل کیے بغیر انٹرپرائز کے استعمال کے کیسز کے لیے ایک کنارے فراہم کرتی ہے۔
- اداروں اور رشتوں کے ساتھ روایتی ڈیٹا ماڈلنگ کو نوڈس اور کناروں کے ساتھ نالج گرافس میں تبدیل کریں۔
- موجودہ بڑے ڈیٹا اسٹوریج انٹرپرائزز کے ساتھ مختلف ڈیٹا ذرائع کے ساتھ انٹرپرائز نالج گرافس کو مربوط کریں۔
- علمی گراف تجزیاتی سوالات کے لیے مثالی ہیں۔ گراف ڈیٹا لیکس ٹیبلر ڈیٹا کو انٹرپرائز ڈیٹا اسٹوریج میں گراف کے طور پر استفسار کرنے کے قابل بناتی ہیں۔
اکثر پوچھے گئے سوالات
A. LLM ایک AI الگورتھم ہے جو نئے مواد کو سمجھنے، خلاصہ کرنے، تخلیق کرنے اور پیشین گوئی کرنے کے لیے DL تکنیکوں اور بڑے پیمانے پر ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتا ہے۔
A. ایپلیکیشن ڈیٹا گراف ایک ڈیٹا ڈھانچہ ہے جو ڈیٹا کو نوڈس اور کناروں کی شکل میں محفوظ کرتا ہے۔ مختلف ڈیٹا نوڈس کے درمیان تعلقات کے طور پر ان کا نمونہ بنائیں۔
A. ایک ویکٹر ڈیٹا بیس ٹیکسٹ، آڈیو اور ویڈیو جیسے غیر ساختہ ڈیٹا کو اسٹور اور منظم کرتا ہے۔ یہ سفارشی انجن، مشین لرننگ، اور Gen-AI جیسی ایپلی کیشنز کے لیے فوری اشاریہ سازی اور بازیافت میں بہترین ہے۔
A. ایک ویکٹر اسٹور میں، سرایت ایک اعلی جہتی ویکٹر اسپیس میں اشیاء، الفاظ، یا ڈیٹا پوائنٹس کی عددی نمائندگی ہوتی ہے۔ یہ سرایتیں اشیاء کے درمیان معنوی رشتوں اور مماثلتوں کو حاصل کرتی ہیں، موثر ڈیٹا تجزیہ، مماثلت کی تلاش، اور مشین لرننگ کے کاموں کو قابل بناتی ہیں۔
A. سٹرکچرڈ ڈیٹا کو متعین جدولوں اور اسکیما کے ساتھ اچھی طرح سے منظم کیا جاتا ہے۔ غیر ساختہ ڈیٹا، جیسے کہ متن، تصاویر، آڈیو، یا ویڈیو، فارمیٹ کی کمی کی وجہ سے تجزیہ کرنا مشکل ہے۔
اس مضمون میں دکھایا گیا میڈیا Analytics ودھیا کی ملکیت نہیں ہے اور مصنف کی صوابدید پر استعمال ہوتا ہے۔
متعلقہ
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/11/the-role-of-enterprise-knowledge-graphs-in-llms/
- : ہے
- : ہے
- : نہیں
- :کہاں
- $UP
- 11
- 12
- 13
- 15٪
- 19
- 22
- 49
- 500
- 52
- 53
- 750
- 8
- 9
- a
- کی صلاحیت
- ہمارے بارے میں
- اوپر
- خلاصہ
- کے مطابق
- درستگی
- درست
- حاصل
- حاصل کیا
- کے پار
- شامل کریں
- انہوں نے مزید کہا
- ایڈیشنل
- پتہ
- جوڑتا ہے
- مان لیا
- عمل پیرا
- عمل پیرا
- اپنایا
- اعلی درجے کی
- ترقی
- فائدہ
- فوائد
- مشورہ
- AI
- اے آئی سسٹمز
- ارف
- یلگورتم
- سیدھ میں لائیں
- تمام
- اجازت دے رہا ہے
- پہلے ہی
- بھی
- حیرت انگیز
- ایمیزون
- ایمیزون نیپچون
- کے درمیان
- مقدار
- an
- تجزیہ
- تجزیاتی
- تجزیاتی
- تجزیات ودھیا
- تجزیے
- اور
- کوئی بھی
- APIs
- درخواست
- ایپلی کیشنز
- کا اطلاق کریں
- درخواست دینا
- مناسب
- کیا
- علاقوں
- ارد گرد
- مضمون
- مصنوعی
- مصنوعی ذہانت
- AS
- مدد
- مدد
- منسلک
- فرض کرو
- At
- توجہ
- آڈیو
- اضافہ
- آٹومیٹڈ
- خودکار
- میشن
- دستیاب
- سے اجتناب
- واپس
- پسدید
- بیس
- کی بنیاد پر
- BE
- اس سے پہلے
- نیچے
- فائدہ مند
- فائدہ
- فوائد
- بہتر
- کے درمیان
- سے پرے
- باصلاحیت
- باضابطہ
- بگ
- بگ ڈیٹا
- بڑا ڈیٹا اسٹوریج
- اربوں
- سیاہ
- بلاگ
- دونوں
- باکس
- توڑ
- پیش رفت
- پلوں
- تعمیر
- اعتماد قائم کریں
- عمارت
- کاروبار
- لیکن
- by
- کر سکتے ہیں
- صلاحیت رکھتا
- قبضہ
- کیس
- مقدمات
- قسم
- چیلنج
- چیلنجوں
- چیلنج
- چیٹ بٹ
- چیٹ جی پی ٹی
- منتخب کریں
- وضاحت
- طبقے
- کلائنٹس
- بادل
- بادل آبائی
- COM
- کی روک تھام
- مجموعہ
- کس طرح
- کموینیکیشن
- پیچیدہ
- تعمیل
- کمپیوٹیشنل
- تصور
- تصورات
- اندیشہ
- اختتام
- کنکشن
- خامیاں
- غور
- متواتر
- مواد
- مواد کی تخلیق
- سیاق و سباق
- اس کے برعکس
- کنٹرول
- بات چیت
- درست
- اصلاحات
- سکتا ہے
- تخلیق
- مخلوق
- تخلیقی
- اعتبار
- اہم
- اہم
- بوجھل
- گاہک
- کسٹمر کا ڈیٹا
- کسٹمر سپورٹ
- گاہکوں
- اعداد و شمار
- ڈیٹا تجزیہ
- ڈیٹا لیک
- ڈیٹا پوائنٹس
- ڈیٹا کی رازداری
- ڈیٹا پرائیویسی اور سیکیورٹی
- ڈیٹا کے تحفظ
- ڈیٹا کی حفاظت
- ڈیٹا سیٹ
- ڈیٹا اسٹوریج
- ڈیٹا گودام
- ڈیٹا بیس
- ڈیٹا بیس
- تاریخ کے وقت
- فیصلہ
- فیصلہ کرنا
- فیصلے
- گہری
- گہری سیکھنے
- deepfakes
- کی وضاحت
- تعریف
- نجات
- انحصار کرتا ہے
- تعینات
- تفصیل
- ڈیزائن
- تفصیل
- ترقی
- ترقی یافتہ
- ترقی
- تشخیص
- فرق
- مختلف
- چھوٹ
- صوابدید
- تقسیم کئے
- متنوع
- do
- ڈومینز
- کیا
- خرابیاں
- ڈرائیو
- دو
- کے دوران
- e
- آسان
- ایج
- موثر
- مؤثر طریقے
- ہنر
- کوششوں
- اہل
- ای میل
- یمبیڈ
- سرایت کرنا
- کو چالو کرنے کے
- کے قابل بناتا ہے
- کو فعال کرنا
- مصروفیت
- انجن
- انجن
- بڑھانے کے
- بہتر
- بڑھاتا ہے
- بڑھانے
- بہت بڑا
- افزودہ
- افزودہ
- یقینی بناتا ہے
- کو یقینی بنانے ہے
- انٹرپرائز
- اداروں
- اداروں
- دور
- خاص طور پر
- قائم کرو
- Ether (ETH)
- اخلاقی
- بالکل
- مثال کے طور پر
- موجودہ
- مہنگی
- تجربات
- استحصال کیا۔
- تلاش
- بیرونی
- نچوڑ۔
- چہرہ
- سہولت
- جعلی
- جعلی خبر کے
- جھوٹی
- چند
- فائنل
- مالی
- بہنا
- توجہ مرکوز
- کے لئے
- فارم
- فارمیٹ
- فروغ
- فاؤنڈیشن
- فریم ورک
- دھوکہ دہی
- سے
- بنیادی
- مزید
- حاصل کی
- فرق
- GDPR
- جنرل
- پیدا
- پیدا
- پیدا کرنے والے
- نسل
- پیداواری
- پیداواری AI۔
- جنریٹر
- فراہم کرتا ہے
- گورننس
- حکومت کی
- GPUs
- گرفت
- گراف
- گرافکس
- گراؤنڈ
- ترقی
- ہدایات
- خوش
- مشکل
- ہارڈ ویئر
- نقصان پہنچانے
- نقصان دہ
- ہے
- ہونے
- مدد
- مدد گار
- مدد کرتا ہے
- لہذا
- یہاں
- ہائی
- اعلی سطحی
- انتہائی
- اسے
- پکڑو
- کی ڈگری حاصل کی
- چھٹیوں
- کس طرح
- تاہم
- HTML
- HTTPS
- بھاری
- بھاری
- انسانی
- انسانی پڑھنے کے قابل
- انسان
- مثالی
- شناخت
- شناخت
- تصاویر
- بہت زیادہ
- اثر
- پر عمل درآمد
- عمل
- اہمیت
- اہم
- مسلط کرنا
- کو بہتر بنانے کے
- کو بہتر بنانے کے
- in
- غلط
- شامل
- سمیت
- افراد
- صنعتوں
- صنعت
- اثر و رسوخ
- معلومات
- ذاتی، پیدائشی
- شروع
- ان پٹ
- بصیرت
- ضم
- انضمام
- انٹیلی جنس
- انٹیلجنٹ
- بات چیت
- بات چیت
- بات چیت
- انٹرفیس
- اندرونی
- مداخلت
- میں
- متعارف کرانے
- مسائل
- IT
- اشیاء
- میں
- اعلی درجے کا Java
- میں شامل
- فوٹو
- کلیدی
- کلیدی علاقے
- علم
- نہیں
- جھیل
- جھیلوں
- زبان
- بڑے
- پرت
- تہوں
- لے آؤٹ
- قیادت
- معروف
- سیکھنے
- قانونی
- سطح
- لیوریج
- لیورڈڈ
- لیورنگنگ
- کی طرح
- حدود
- منسلک
- فہرست
- دیکھو
- کی طرح دیکھو
- مشین
- مشین لرننگ
- مین
- بنیادی طور پر
- برقرار رکھنے کے
- اہم
- بنا
- بناتا ہے
- بنانا
- انتظام کرتا ہے
- دستی
- دستی طور پر
- بہت سے
- مارکیٹ
- مارکیٹنگ
- بڑے پیمانے پر
- بڑے پیمانے پر
- زیادہ سے زیادہ چوڑائی
- مئی..
- کا مطلب ہے کہ
- میڈیا
- طبی
- اجلاس
- پیغام
- میٹا ڈیٹا
- لاکھوں
- غلط معلومات
- گمراہ کرنا
- غلط استعمال کے
- تخفیف کریں
- تخفیف
- ماڈل
- ماڈلنگ
- ماڈل
- زیادہ
- زیادہ تر
- بہت
- ایک سے زیادہ
- ضروری
- نام
- مقامی
- قدرتی
- قدرتی زبان
- قدرتی زبان عملیات
- قدرتی زبان کی تفہیم
- فطرت، قدرت
- ضرورت ہے
- ضروریات
- نےپربیون
- نیٹ ورک
- عصبی
- عصبی نیٹ ورک
- نئی
- نئے حل
- خبر
- نوڈ
- نوڈس
- براہ مہربانی نوٹ کریں
- تعداد
- متعدد
- اشیاء
- حاصل
- of
- بند
- پیش کرتے ہیں
- کی پیشکش
- اکثر
- on
- ایک
- جاری
- صرف
- کھول
- اوپنائی
- کام
- or
- دیگر
- ہمارے
- باہر
- پر
- پر قابو پانے
- ملکیت
- پیرا میٹر
- پیرامیٹرز
- حصہ
- حصے
- راستہ
- پیٹرن
- انجام دینے کے
- کارکردگی کا مظاہرہ
- نجیکرت
- فون
- PII
- منصوبہ بندی
- پلاٹا
- افلاطون ڈیٹا انٹیلی جنس
- پلیٹو ڈیٹا
- پوائنٹس
- پالیسیاں
- مقبول
- ممکنہ
- طاقتور
- عین مطابق
- پیشن گوئی
- حال (-)
- کی روک تھام
- قیمت
- پرائمری
- کی رازداری
- پرائیویسی اور سیکورٹی
- نجی
- مسئلہ
- عمل
- پروسیسنگ
- پیدا
- مصنوعات
- حاصل
- تحفظ
- فراہم
- فراہم
- فراہم کرنے
- عوامی
- شائع
- مقصد
- مقاصد
- معیار
- سوالات
- سوالات
- فوری
- بہت
- اٹھاتا ہے
- رینج
- تیزی سے
- بلکہ
- خام
- خام ڈیٹا
- تک پہنچنے
- پڑھیں
- حقیقی دنیا
- وصول
- سفارش
- سفارشات
- سفارش کی
- صلح کرنا
- کو کم
- کو کم کرنے
- مراد
- کی عکاسی
- باقاعدگی سے
- ضابطے
- ریگولیٹری
- مضبوط
- متعلقہ
- تعلقات
- تعلقات
- نسبتا
- مطابقت
- متعلقہ
- وشوسنییتا
- قابل اعتماد
- انحصار
- انحصار کرو
- قابل ذکر
- رپورٹیں
- کی نمائندگی
- نمائندگی
- درخواست
- درخواست کی
- کی ضرورت
- ضرورت
- ضرورت
- ضروریات
- کی ضرورت ہے
- تحقیق
- وسائل
- متعلقہ
- جواب
- جوابات
- ذمہ داری
- ذمہ دار
- پابندی
- نتیجہ
- نتائج کی نمائش
- برقراری
- واپسی
- واپس لوٹنے
- ٹھیک ہے
- رسک
- خطرات
- کردار
- روٹ
- راستے
- چل رہا ہے
- اسی
- کی اطمینان
- پیمانے
- منظر نامے
- منظرنامے
- سائنس
- گنجائش
- اسکورنگ
- تلاش کریں
- تلاش
- موسم
- سیکورٹی
- دیکھنا
- دیکھا
- بھیجنے
- بھیجنا
- بھیجتا ہے
- بھیجا
- سروس
- سروسز
- سیٹ
- کئی
- سیکنڈ اور
- مختصر
- ہونا چاہئے
- دکھایا گیا
- شوز
- اہم
- نمایاں طور پر
- اسی طرح
- مماثلت
- سادہ
- بعد
- So
- سوسائٹی
- سافٹ ویئر کی
- حل
- حل
- حل
- کچھ
- بہتر
- ذرائع
- خلا
- خصوصی
- مخصوص
- پھیلانے
- اسٹیک ہولڈرز
- معیار
- ذخیرہ
- ذخیرہ
- ذخیرہ
- پردہ
- حکمت عملی
- حکمت عملیوں
- منظم
- سلک
- مضبوط
- ساخت
- منظم
- منظم اور غیر منظم ڈیٹا
- موضوع
- کامیابی
- اس طرح
- سوٹ
- موزوں
- مختصر
- حمایت
- مصنوعی
- مصنوعی ڈیٹا
- کے نظام
- سسٹمز
- ٹیبل
- موزوں
- لے لو
- ہدف
- کاموں
- ٹیلر
- ٹیم
- تکنیک
- ٹیکنالوجی
- سانچے
- اصطلاح
- متن
- کہ
- ۔
- گراف
- کے بارے میں معلومات
- ان
- ان
- وہاں.
- یہ
- وہ
- اس
- ان
- ترقی کی منازل طے
- کے ذریعے
- کرنے کے لئے
- آج
- کے آلے
- سب سے اوپر
- ٹریس
- روایتی
- تربیت یافتہ
- ٹریننگ
- تبدیل
- تبدیلی
- تبدیل
- شفاف
- گزرنا
- واقعی
- بھروسہ رکھو
- دو
- حتمی
- بنیادی
- سمجھ
- افہام و تفہیم
- اپ ڈیٹ کریں
- اپ ڈیٹ
- us
- استعمال کی شرائط
- استعمال کیس
- استعمال کیا جاتا ہے
- مفید معلومات
- رکن کا
- صارفین
- استعمال
- کا استعمال کرتے ہوئے
- عام طور پر
- توثیقی
- قیمت
- مختلف اقسام کے
- مختلف
- تصدیق
- ورسٹائل
- بہت
- کی طرف سے
- ویڈیو
- چاہتے ہیں
- چاہتا ہے
- تھا
- راستہ..
- طریقوں
- we
- ویبپی
- اچھا ہے
- کیا
- کیا ہے
- جب
- جبکہ
- جس
- جبکہ
- وسیع
- بڑے پیمانے پر
- گے
- موسم سرما
- ساتھ
- بغیر
- الفاظ
- کام کا بہاؤ
- کام کے بہاؤ
- دنیا
- گا
- لکھا
- آپ
- اور
- زیفیرنیٹ
- صفر