RAG AI என்றால் என்ன? Retrieval-Augmented Generation என்பது ஒரு பெரிய மொழி மாதிரியை அது ஒரு பதிலை உருவாக்கும் தருணத்தில் வெளிப்புற அறிவு மூலத்துடன் இணைக்கும் ஒரு நுட்பமாகும், இதன் மூலம் மாதிரி பயிற்சியின் போது கற்றுக்கொண்டதை மட்டும் சார்ந்திருக்காமல், தற்போதைய, குறிப்பிட்ட மற்றும் சரிபார்க்கக்கூடிய தகவல்களை இழுக்க அனுமதிக்கிறது. இதன் விளைவாக ஒரு AI அமைப்பு பொதுவான தோராயங்களைக் காட்டிலும் உண்மையான தரவுகளுடன் கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்கிறது.

நீங்கள் எப்போதாவது ஒரு நிலையான AI உதவியாளரிடம் உங்கள் நிறுவனத்தின் உள் செயல்முறைகளைப் பற்றி கேள்வி கேட்டு, நியாயமாகத் தோன்றும் ஆனால் முற்றிலும் கட்டமைக்கப்பட்ட பதிலைப் பெற்றிருந்தால், RAG தீர்க்க வடிவமைக்கப்பட்ட முக்கிய வரம்பை நீங்கள் அனுபவித்திருக்கிறீர்கள். மொழி மாதிரிகள் ஒரு குறிப்பிட்ட காலம் வரையிலான தரவில் பயிற்சியளிக்கப்படுகின்றன. அவை உங்கள் தனியுரிம ஆவணங்கள், உங்கள் தற்போதைய இருப்பு, உங்கள் சமீபத்திய கொள்கைகள் அல்லது அவற்றின் பயிற்சி எல்லைக்குப் பிறகு நடந்த எதையும் பற்றி எதுவும் அறியாது. RAG அந்த அடிப்படை வரம்பை மாற்றுகிறது, அது பதிலளிப்பதற்கு முன்பு விஷயங்களைத் தேட ஒரு பொறிமுறையை வழங்குகிறது, ஒரு நன்கு தயாரிக்கப்பட்ட பகுப்பாய்வாளர் முற்றிலும் நினைவகத்திலிருந்து வேலை செய்வதற்குப் பதிலாக ஆலோசனை வழங்குவதற்கு முன்பு மூல ஆவணங்களை ஆலோசிப்பது போலவே. துல்லியம் மற்றும் குறிப்பிட்ட தன்மை முக்கியமான சூழல்களில் AI-ஐ பயன்படுத்தும் வணிகங்களுக்கு, RAG AI என்றால் என்ன மற்றும் அது எவ்வாறு செயல்படுகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது ஒரு தொழில்நுட்ப நயமாக இல்லை. உண்மையில் உதவும் AI மற்றும் நம்பகமாக நம்பத்தகுந்த முட்டாள்தனத்தை உருவாக்கும் ஒன்றுக்கு இடையிலான வேறுபாடு இதுவாகும்.

நிலையான மொழி மாதிரிகளுக்கு ஏன் அடிப்படை அறிவு பிரச்சினை உள்ளது

பயிற்சி எல்லை வரம்பு

இன்று உள்ள ஒவ்வொரு பெரிய மொழி மாதிரியும் ஒரு வரையறுக்கப்பட்ட இறுதி தேதியுடன் ஒரு தரவுத்தொகுப்பில் பயிற்சியளிக்கப்பட்டது. அந்த தேதிக்குப் பிறகு நடந்த அனைத்தும், ஒவ்வொரு கொள்கை மாற்றமும், ஒவ்வொரு தயாரிப்பு புதுப்பிப்பும், ஒவ்வொரு ஒழுங்குமுறை வளர்ச்சியும், மாதிரி பயிற்சியளிக்கப்பட்டதிலிருந்து உருவாக்கப்பட்ட ஒவ்வொரு நிறுவன அறிவின் பகுதியும் அதற்கு கண்ணுக்கு தெரியாதவை. பொதுவான அறிவு பணிகளுக்கு இந்த வரம்பு கையாளக்கூடியது, ஏனெனில் அடிப்படை அறிவு மெதுவாக மாறுகிறது. தற்போதைய, குறிப்பிட்ட தகவல்களின் மீதான துல்லியம் முழு புள்ளியாக இருக்கும் வணிக பயன்பாடுகளுக்கு, இது ஒரு கடுமையான செயல்பாட்டு பிரச்சினையாகும்.

இரண்டாவது வரம்பு நோக்கம் ஆகும். மிகப் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மிகப்பெரிய மொழி மாதிரிகள் கூட அவற்றின் பயிற்சி தரவுகளில் ஒருபோதும் இல்லாத தகவல்களைப் பற்றி எந்த அறிவும் இல்லை. உங்கள் நிறுவனத்தின் உள் அறிவுத் தளம், உங்கள் வாடிக்கையாளர் ஒப்பந்தங்கள், உங்கள் தொழில்நுட்ப ஆவணங்கள், உங்கள் விலை கட்டமைப்புகள் மற்றும் உங்கள் செயல்பாட்டு நடைமுறைகள் கிட்டத்தட்ட எந்த பொது பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பிலும் இல்லை. இந்த தலைப்புகளில் கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்கும் ஒரு மாதிரி அது அறிந்த தகவலை மீட்டெடுக்கவில்லை. அதன் பயிற்சியில் உள்ள வடிவங்களின் அடிப்படையில் பதில் போல ஒலிக்கும் உரையை அது உருவாக்குகிறது, இது உண்மையான உண்மைகளுடன் எந்த தொடர்பும் இல்லாமல் இருக்கக்கூடிய சரளமான, நம்பகமான பதில்களை உருவாக்கும் ஒரு செயல்முறையாகும்.

இந்த நிகழ்வுக்கு AI ஆராய்ச்சியில் ஒரு பெயர் உள்ளது: hallucination. இது மொழி மாதிரிகள் துல்லியமான தகவலின் அதே நம்பகமான தொனியில் முன்வைக்கப்பட்ட உண்மையில் தவறான தகவலை உருவாக்கும் போக்கை விவரிக்கிறது. சாதாரண பயன்பாட்டு வழக்குகளுக்கு, hallucination ஒரு சங்கடம். சட்ட, மருத்துவ, நிதி அல்லது செயல்பாட்டு சூழல்களில் வணிக பயன்பாடுகளுக்கு, இது ஒரு பொறுப்பாகும்.

RAG இரண்டு பிரச்சினைகளையும் ஒரே நேரத்தில் எவ்வாறு கையாள்கிறது

RAG AI குறிப்பாக எதைத் தீர்க்கிறது? இது ஒரு கட்டடக்கலை சேர்க்கையுடன் எல்லை பிரச்சினை மற்றும் நோக்க பிரச்சினை இரண்டையும் நிவர்த்தி செய்கிறது. பயிற்சி தரவில் இருந்து மட்டும் பதிலளிக்க மாதிரியிடம் கேட்பதற்கு பதிலாக, RAG அமைப்புகள் வினவல் நேரத்தில் வெளிப்புற மூலத்திலிருந்து தொடர்புடைய ஆவணங்கள் அல்லது தரவுகளை மீட்டெடுத்து, பதிலை உருவாக்க மாதிரி பயன்படுத்தும் சூழலில் அந்த மீட்டெடுக்கப்பட்ட உள்ளடக்கத்தைச் சேர்க்கின்றன.

உங்கள் பணத்திரும்பப்பெறுதல் கொள்கை என்ன கூறுகிறது என்பதை மாதிரி யூகிக்கவில்லை. பதிலளிக்கும் முன் உண்மையான கொள்கை ஆவணத்தை அது மீட்டெடுத்தது. உங்கள் Q3 வருவாய் புள்ளிவிவரங்கள் என்னவாக இருந்தன என்பதை அது மதிப்பிடவில்லை. பதிலளிப்பதற்கு முன்பு உங்கள் நிதி அமைப்பிலிருந்து உண்மையான புள்ளிவிவரங்களை அது இழுத்தது. மாதிரியின் பங்கு ஒரே அறிவு மூலத்திலிருந்து மீட்டெடுக்கப்பட்ட தகவலின் புத்திசாலித்தனமான தொகுப்பாளராக மாறுகிறது, இது மொழி மாதிரிகள் மிகச் சிறப்பாகச் செய்யும் ஒரு பணியாகும்.

இந்த கட்டடக்கலை மாற்றம் hallucinations சரிசெய்வதற்கு அப்பால் தாக்கங்களை ஏற்படுத்துகிறது. இதன் பொருள் AI அமைப்புகள் தங்கள் மாதிரிகளை மீண்டும் பயிற்சியளிக்காமல் தங்கள் அறிவு மூலங்களைப் புதுப்பிப்பதன் மூலம் புதுப்பிக்கப்படலாம். இதன் பொருள் பதில்கள் அவற்றின் ஆதாரங்களை மேற்கோள் காட்டலாம், சரிபார்ப்பை எளிதாக்கும். மற்றும் நிறுவனங்கள் உண்மையில் முக்கியமான உள் அறிவுக்கு அணுகலுடன் AI அமைப்புகளை உருவாக்க முடியும், அந்த அறிவு ஒரு பயிற்சி தரவுத்தொகுப்பில் சேர்க்கப்பட வேண்டிய அவசியமின்றி.

RAG AI உண்மையில் எவ்வாறு செயல்படுகிறது

மீட்டெடுப்பு pipeline விளக்கப்பட்டது

ஒரு RAG அமைப்பு மொழி மாதிரி அதன் பதிலின் ஒரு வார்த்தையை உருவாக்குவதற்கு முன்பு வரிசையில் வேலை செய்யும் இரண்டு முக்கிய கூறுகளைக் கொண்டுள்ளது.

முதல் கூறு அறிவுத் தளம் மற்றும் அதன் குறியீட்டு உள்கட்டமைப்பு ஆகும். ஆவணங்கள், பதிவுகள், வலைப்பக்கங்கள், தரவுத்தள உள்ளீடுகள் அல்லது AI ஈர்க்க முடியும் என்று எதிர்பார்க்கப்படும் வேறு ஏதேனும் தகவல்கள், முக்கிய சொல்லால் மட்டுமின்றி பொருளால் தேடக்கூடியதாக மாற்றும் வகையில் செயலாக்கப்பட்டு சேமிக்கப்படுகின்றன. இது பொதுவாக embeddings என்று அழைக்கப்படும் எண் பிரதிநிதித்துவங்களாக உரையை மாற்றுவதை உள்ளடக்குகிறது, இது கணித ரீதியாக ஒத்த உள்ளடக்கத்தை ஒன்றாக மீட்டெடுக்க அனுமதிக்கும் வடிவத்தில் சொற்பொருள் பொருளைக் கைப்பற்றுகிறது. வாடிக்கையாளர் பணத்திரும்பப்பெறுதல் செயல்முறைகள் பற்றிய ஒரு கேள்வி, அந்த சரியான வார்த்தைகள் வினவலில் தோன்றாவிட்டாலும், திருப்பித் தருதல், பரிமாற்றங்கள் மற்றும் திருப்தி உத்தரவாதங்கள் பற்றிய உள்ளடக்கத்தை மீட்டெடுக்கிறது.

இரண்டாவது கூறு பயனர் ஒரு வினவலை சமர்ப்பிக்கும் போது செயல்படும் மீட்டெடுப்பு பொறிமுறையாகும். வினவல் சேமிக்கப்பட்ட ஆவணங்களின் அதே embedding வடிவமைப்பிற்கு மாற்றப்படுகிறது, மற்றும் வினவலுக்கு சொற்பொருளியல் ரீதியாக மிகவும் ஒத்த சேமிக்கப்பட்ட உள்ளடக்கத்தை அமைப்பு அடையாளம் காண்கிறது. அந்த மீட்டெடுக்கப்பட்ட உள்ளடக்கம், கேட்கப்படும் கேள்விக்கு மிகவும் தொடர்புடைய பத்திகள், ஆவணங்கள் அல்லது பதிவுகள், அசல் வினவலுடன் மொழி மாதிரிக்கு வழங்கப்படுகின்றன.

மொழி மாதிரி பின்னர் தேவையான குறிப்பிட்ட உண்மைகளுக்கு அதன் பயிற்சி தரவை சார்ந்திருப்பதற்குப் பதிலாக அந்த மீட்டெடுக்கப்பட்ட சூழலில் அடிப்படையாகக் கொண்ட பதிலை உருவாக்குகிறது. பயிற்சி தரவு இன்னும் மாதிரியின் மொழி திறன், அதன் பகுத்தறிவு திறன் மற்றும் அதன் பொதுவான உலக அறிவுக்கு முக்கியமானது. ஆனால் பதிலின் குறிப்பிட்ட உண்மை உள்ளடக்கம் மீட்டெடுக்கப்பட்ட பொருளிலிருந்து வருகிறது.

RAG System Component	இது என்ன செய்கிறது	இது ஏன் முக்கியம்
Document Ingestion	குறியீட்டுக்கு மூல ஆவணங்களை செயலாக்கி பிரிக்கிறது	அமைப்பு எந்த அறிவை அணுக முடியும் என்பதை தீர்மானிக்கிறது
Embedding Model	உரையை சொற்பொருள் வெக்டர் பிரதிநிதித்துவங்களாக மாற்றுகிறது	முக்கிய சொல் பொருத்தத்தை விட பொருள் சார்ந்த மீட்டெடுப்பை செயல்படுத்துகிறது
Vector Database	விரைவான ஒத்த தேடலுக்கான embeddings-ஐ சேமிக்கிறது	நேரடி நேர பயன்பாட்டிற்கு போதுமான வேகமாக மீட்டெடுப்பை செய்கிறது
Retrieval Mechanism	ஒவ்வொரு வினவலுக்கும் மிகவும் தொடர்புடைய உள்ளடக்கத்தை அடையாளம் காண்கிறது	மீட்டெடுக்கப்பட்ட சூழலின் துல்லியத்தை தீர்மானிக்கிறது
Language Model	மீட்டெடுக்கப்பட்ட உள்ளடக்கத்தில் அடிப்படையாக கொண்ட பதிலை உருவாக்குகிறது	மீட்டெடுக்கப்பட்ட உண்மைகளிலிருந்து ஒத்திசைவான, தொகுக்கப்பட்ட வெளியீட்டை உருவாக்குகிறது
Source Attribution	ஒவ்வொரு பதிலையும் எந்த ஆவணங்கள் தெரிவிக்கின்றன என்பதைக் கண்காணிக்கிறது	சரிபார்ப்பை செயல்படுத்தி பயனர் நம்பிக்கையை உருவாக்குகிறது

RAG pipelines-இல் AI architecture முடிவுகள் மீட்டெடுப்பு தரம் மற்றும் பதில் துல்லியம் இரண்டையும் எவ்வாறு பாதிக்கின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது நிறுவனங்களுக்கு ஆர்ப்பாட்டங்களில் நன்றாகவும் உற்பத்தியில் சீரற்றதாகவும் இல்லாமல் நம்பகமாக செயல்படும் அமைப்புகளை உருவாக்க உதவுகிறது.

RAG vs நிலையான LLM: நடைமுறையில் வேறுபாடு எங்கே காட்டப்படுகிறது

RAG AI என்ன என்பதற்கும் ஒரு நிலையான LLM என்ன செய்கிறது என்பதற்கும் இடையிலான வேறுபாடு நிலையான மாதிரிகள் தோல்வியடைந்து RAG அமைப்புகள் வெற்றிபெறும் குறிப்பிட்ட சூழ்நிலைகளில் மிகவும் காணப்படுகிறது.

உங்கள் நிறுவனத்தின் தற்போதைய தரவு தக்கவைப்பு கொள்கை பற்றி கேட்கப்படும் ஒரு நிலையான LLM அதன் பயிற்சி தரவில் இருந்து பொதுவான தரவு தக்கவைப்பு நடைமுறைகளின் அடிப்படையில் ஒரு பதிலை உருவாக்குகிறது. அது சரியாக ஒலிக்கலாம். அது கிட்டத்தட்ட நிச்சயமாக உங்கள் உண்மையான கொள்கையை விவரிக்கவில்லை. அதே கேள்வியைக் கேட்கப்படும் ஒரு RAG அமைப்பு உங்கள் உண்மையான கொள்கை ஆவணத்தை மீட்டெடுத்து அந்த ஆவணம் என்ன சொல்கிறது என்பதன் அடிப்படையில் ஒரு பதிலை உருவாக்குகிறது. மொழி ஒத்திருக்கிறது. துல்லியம் பாகுபாடாக வேறுபட்டது.

நேற்று சமர்ப்பிக்கப்பட்ட வாடிக்கையாளர் புகார் பற்றி கேட்கப்படும் ஒரு நிலையான LLM-க்கு நீங்கள் எதைப் பற்றி பேசுகிறீர்கள் என்று தெரியாது. புகார் அதன் பயிற்சிக்குப் பிறகுள்ளது. உங்கள் CRM உடன் இணைக்கப்பட்ட ஒரு RAG அமைப்பு புகார் பதிவை மீட்டெடுத்து, அந்த குறிப்பிட்ட வாடிக்கையாளரின் சூழ்நிலையின் உண்மையான விவரங்களை பிரதிபலிக்கும் ஒரு பதிலை உருவாக்குகிறது.

நீங்கள் பதிவேற்றிய ஆராய்ச்சி அறிக்கையின் முக்கிய கண்டுபிடிப்புகளை சுருக்கமாக கேட்கப்படும் ஒரு நிலையான LLM, முக்கியமான கண்டுபிடிப்புகளை விட்டுவிட்டு, முடிவுகளை தவறாக பிரதிபலித்து, அல்லது ஆவணத்தின் வெவ்வேறு பகுதிகளிலிருந்து விவரங்களை துல்லியமற்ற முறையில் இணைக்கும் ஒரு நம்பத்தகுந்த ஒலி சுருக்கத்தை உருவாக்கலாம். ஒரு RAG அமைப்பு சுருக்க கோரிக்கைக்கு மிகவும் தொடர்புடைய குறிப்பிட்ட பிரிவுகளை மீட்டெடுத்து உண்மையான உரையில் அடிப்படையாகக் கொண்ட வெளியீட்டை உருவாக்குகிறது.

சூழ்நிலை	நிலையான LLM பதில்	RAG AI பதில்
உள் கொள்கை கேள்வி	உங்கள் கொள்கைகளுக்கு குறிப்பிட்டதல்லாத நம்பத்தகுந்த பொதுவான பதிலை உருவாக்குகிறது	உண்மையான கொள்கை ஆவணத்தை மீட்டெடுத்து அதன் உள்ளடக்கத்திலிருந்து பதிலளிக்கிறது
சமீபத்திய நிகழ்வு பற்றிய கேள்வி	தகவல் இல்லை என்று கூறுகிறது அல்லது காலாவதியான பதிலை உருவாக்குகிறது	இணைக்கப்பட்ட அறிவுத் தளத்திலிருந்து தற்போதைய தகவலை மீட்டெடுக்கிறது
வாடிக்கையாளர் சார்ந்த விசாரணை	தனிப்பட்ட வாடிக்கையாளர் தரவை அணுக முடியாது	தொடர்புடைய வாடிக்கையாளர் பதிவுகளை மீட்டெடுத்து துல்லியமாக பதிலளிக்கிறது
தொழில்நுட்ப ஆவணப்படுத்தல் வினவல்	தொழில்நுட்ப விவரங்களை hallucinate செய்யலாம்	குறிப்பிட்ட ஆவண பிரிவுகளை மீட்டெடுத்து மேற்கோள் காட்டுகிறது
போட்டி நுண்ணறிவு	பயிற்சி தரவுக்கு வரம்புக்குட்பட்டது, அடிக்கடி காலாவதியானது	இணைக்கப்பட்ட மூலங்களிலிருந்து தற்போதைய தகவலை மீட்டெடுக்கிறது
இணக்க கேள்வி	பொது ஒழுங்குமுறை அறிவிலிருந்து பதிலளிக்கிறது	பொருந்தக்கூடிய விதிகள் மற்றும் நிறுவனம் சார்ந்த நடைமுறைகளை மீட்டெடுக்கிறது

வணிகங்கள் மிகவும் திறம்பட RAG AI-ஐ எங்கே பயன்படுத்துகின்றன

உள் அறிவு மேலாண்மை

உள் அறிவு மேலாண்மை பயன்பாட்டு வழக்கு RAG AI அதன் தெளிவான வணிக மதிப்பின் சிலவற்றை வழங்கும் இடம். பெரும்பாலான நிறுவனங்கள் ஆவண களஞ்சியங்கள், விக்கிகள், கடந்த திட்ட கோப்புகள், கொள்கை ஆவணங்கள் மற்றும் ஊழியர்கள் கையேடாக தேடும் குறிப்பிடத்தக்க நேரத்தை செலவிடும் தகவல்தொடர்புகள் முழுவதும் பரவலாக நிறுவன அறிவைக் கொண்டுள்ளன. அந்த அறிவுத் தளத்தின் மீதான ஒரு RAG அமைப்பு பணியாளர்கள் இயற்கையான மொழியில் வினவக்கூடிய மற்றும் துல்லியமான, மூலமாக்கப்பட்ட பதில்களைப் பெறக்கூடிய ஒரு உரையாடல் வளமாக மாற்றுகிறது.

இங்குள்ள கூட்டு மதிப்பு கணிசமானது. தங்கள் தலையில் நிறுவன அறிவை வைத்திருக்கும் அனுபவம் வாய்ந்த ஊழியர்கள் இறுதியில் வெளியேறுகிறார்கள். இருக்கும் ஆனால் கண்டுபிடிக்க கடினமான ஆவணங்கள் செயல்பாட்டு ரீதியாக இல்லாத ஆவணங்களைப் போலவே கிட்டத்தட்ட அணுக முடியாதவை. RAG அமைப்புகள் பணியாளர் காலம் எதுவாக இருந்தாலும் அனைத்து பணியாளர்களுக்கும் நிறுவன அறிவை அணுகக்கூடியதாக ஆக்குகின்றன, தகவலைத் தேடுவதில் செலவழித்த நேரத்தை குறைக்கின்றன, மற்றும் ஊழியர்கள் எங்கு பார்க்க வேண்டும் என்பதை அறிய வேண்டிய தேவைப்படாமல், தேவைப்படும் சூழலில் தொடர்புடைய அறிவை மேலெழுப்புகின்றன.

enterprise RAG தளங்களில் AI features மீட்டெடுக்கப்பட்ட உள்ளடக்கத்தில் அணுகல் கட்டுப்பாட்டை எவ்வாறு கையாள்கிறது என்பதை மதிப்பாய்வு செய்வது இந்த பயன்பாட்டு வழக்கிற்கு அவசியம், ஏனெனில் அனைத்து நிறுவன அறிவும் அனைத்து ஊழியர்களுக்கும் சமமாக அணுகக்கூடியதாக இருக்கக்கூடாது. நன்கு கட்டமைக்கப்பட்ட RAG அமைப்பு வினவல் பயனருக்கு அணுக அங்கீகாரம் அளிக்கப்பட்ட உள்ளடக்கத்தை மட்டுமே மீட்டெடுக்கிறது, அறிவுத் தளத்தில் உள்ள அனைத்தையும் அல்ல.

வாடிக்கையாளர் சார்ந்த ஆதரவு மற்றும் சேவை

RAG-இயக்கப்படும் வாடிக்கையாளர் சேவை பயன்பாடுகள் இந்த தொழில்நுட்பத்தின் மிகவும் வணிக ரீதியாக தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் வரிசைப்படுத்தல்களில் ஒன்றை பிரதிநிதித்துவப்படுத்துகின்றன. உங்கள் தயாரிப்பு ஆவணங்கள், சிக்கல் தீர்க்கும் வழிகாட்டிகள், ஆணை மேலாண்மை அமைப்பு மற்றும் கொள்கை தரவுத்தளம் முழுவதும் ஒரு RAG pipeline-ஆல் ஆதரிக்கப்படும் ஒரு வாடிக்கையாளர் சேவை AI, அவர்களுக்குத் தேவையான குறிப்பிட்ட தகவலுக்காக மனித முகவர்களுக்கு வாடிக்கையாளர்களை அனுப்பும் பொதுவான பதில்களை உருவாக்குவதற்குப் பதிலாக ஒரு வாடிக்கையாளரின் உண்மையான சூழ்நிலை பற்றி குறிப்பிட்ட, துல்லியமான கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க முடியும்.

வணிக வழக்கு நேரடியானது. துல்லியமான முதல்-தொடர்பு தீர்மானம் ஆதரவு செலவுகளை குறைக்கிறது, மனித முகவர்களுக்கு உயர்வுகளை குறைக்கிறது, மற்றும் சிறந்த வாடிக்கையாளர் முடிவுகளை உருவாக்குகிறது. AI அமைப்புகளுக்கு துல்லியமான முதல்-தொடர்பு தீர்மானத்தை சாத்தியமாக்கும் தொழில்நுட்ப அடித்தளம் கிட்டத்தட்ட எப்போதும் RAG ஆகும். மீட்டெடுப்பு இல்லாமல், துல்லியமான ஆதரவு பதில்கள் தேவைப்படும் தற்போதைய, வாடிக்கையாளர் சார்ந்த தகவலை மாதிரி அணுக முடியாது.

இணக்கம் மற்றும் ஒழுங்குமுறை பயன்பாடுகள்

நிதி சேவைகள், சுகாதாரம், சட்டம் மற்றும் பிற கடினமாக ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட தொழில்கள் சிக்கலான, அடிக்கடி புதுப்பிக்கப்பட்ட விதி தொகுப்புகளை மிகவும் திறம்பட வழிநடத்த இணக்க குழுக்களுக்கு உதவ ஒழுங்குமுறை ஆவண தொகுப்புகள் முழுவதும் RAG AI-ஐ பயன்படுத்துகின்றன. பொருந்தக்கூடிய ஒழுங்குமுறைகள், வழிகாட்டுதல் ஆவணங்கள் மற்றும் உள் கொள்கை கட்டமைப்புகளின் முழு உரை முழுவதும் ஒரு RAG அமைப்பை வினவி குறிப்பிட்ட இணக்க கேள்விகளுக்கு துல்லியமான, மூலமாக்கப்பட்ட பதில்களைப் பெறக்கூடிய ஒரு இணக்க அதிகாரி நினைவகம் அல்லது கையேடு ஆவண மதிப்பாய்வை சார்ந்திருப்பவரை விட மிகவும் திறம்பட மற்றும் அதிக நம்பிக்கையுடன் வேலை செய்கிறார்.

RAG அமைப்புகளின் மேற்கோள் திறன் இணக்க சூழல்களில் குறிப்பாக மதிப்புமிக்கது. அது வரையப்பட்ட குறிப்பிட்ட ஒழுங்குமுறை பத்தியை மேற்கோள் காட்டும் ஒரு பதில் ஆதாரம் இல்லாத AI-உருவாக்கிய பதிலைப் போல் இல்லாமல் சரிபார்க்கக்கூடியது மற்றும் தற்காக்கக்கூடியது. அந்த வேறுபாடு பதில் ஒழுங்குமுறை விளைவுகளுடன் ஒரு முடிவை தெரிவிக்கும்போது மிகப்பெரிய அளவில் முக்கியமானது.

AI security தேவைகள் முக்கியமான ஒழுங்குமுறை மற்றும் இணக்க தரவுடன் இணைக்கப்பட்ட RAG அமைப்புகளுக்கு எவ்வாறு பொருந்தும் என்பதைப் புரிந்துகொள்வது நிறுவனங்களுக்கு அவை குறியிடும் ஆவணங்கள் முழுவதும் பொருத்தமான அணுகல் கட்டுப்பாடுகளை பராமரிக்கும் மீட்டெடுப்பு pipelines-ஐ உருவாக்க உதவுகிறது.

உண்மையில் செயல்படும் RAG அமைப்பை உருவாக்குதல்

பெரும்பாலான திட்டங்கள் குறைவாக மதிப்பிடும் தரவு தர பிரச்சினை

RAG அமைப்புகள் அவை மீட்டெடுக்கும் உள்ளடக்கம் போல மட்டுமே நன்றாக உள்ளன. AI இடைமுகத்தை உருவாக்கும் உற்சாகமான பகுதிக்கு செல்ல தரவு தர மதிப்பீட்டை விட்டுச் செல்லும் நிறுவனங்கள் மீட்டெடுப்பு தரம் மொழி மாதிரியின் தேர்வை விட பதில் தரத்தை மிகவும் தீர்மானிக்கிறது என்பதை தொடர்ந்து கண்டறிகின்றன. மோசமான மூல ஆவணங்கள், காலாவதியான உள்ளடக்கம், சீரற்ற முறையில் வடிவமைக்கப்பட்ட தகவல் மற்றும் பராமரிக்கப்படாத அறிவுத் தளங்கள் தவறான உள்ளடக்கத்தை மீட்டெடுத்து தகவல் இல்லாமல் மோசமான தகவலில் அடிப்படையாகக் கொண்ட பதில்களை உருவாக்கும் RAG அமைப்புகளை உருவாக்குகின்றன.

நடைமுறை உட்குறிப்பு என்னவென்றால், அறிவுத் தள தயாரிப்பு உண்மையான வேலை தொடங்குவதற்கு முன்பு விரைவாக முடிக்கப்பட வேண்டிய ஒரு முதன்மை படி அல்ல. வரிசைப்படுத்தப்பட்ட அமைப்பு பயனுள்ளதா என்பதை தீர்மானிக்கும் திட்டத்தின் ஒரு முக்கிய பகுதி இது. ஆவண தர மதிப்பாய்வு, உள்ளடக்க தற்போதைய மதிப்பீடு, முரண்பாடான பதிப்புகளின் dedup மற்றும் அணுகல் கட்டுப்பாட்டு mapping ஆகியவை குறியீட்டு உள்கட்டமைப்பு கட்டப்படுவதற்கு முன்பு நடக்க வேண்டும்.

Chunking மூலோபாயம் கீழ்நிலையில் எல்லாவற்றையும் பாதிக்கிறது

குறியீடு செய்வதற்கு முன்பு மீட்டெடுக்கக்கூடிய அலகுகளாக மூல ஆவணங்கள் எவ்வாறு பிரிக்கப்படுகின்றன என்பது RAG அமைப்புகளை உருவாக்கத் தொடங்கும்போது பெரும்பாலான குழுக்கள் உணரும் மீட்டெடுப்பு தரத்தில் பெரிய விளைவைக் கொண்டுள்ளது. மிகச் சிறிய chunks அவற்றின் உள்ளடக்கத்தை அர்த்தமுள்ளதாக்கும் சூழல் தகவலை இழக்கின்றன. மிகப் பெரிய chunks தொடர்புடையதை விட அதிகமாக மீட்டெடுத்து, துல்லியமான பதில்களை உருவாக்க மொழி மாதிரி பயன்படுத்தும் சமிக்ஞையை நீர்த்துப்போகச் செய்கின்றன. உகந்த chunking மூலோபாயம் அறிவுத் தளத்தில் உள்ள ஆவண வகைகள், பொதுவான வினவல்களின் இயல்பு மற்றும் பயன்படுத்தப்படும் மொழி மாதிரியின் context window-ஐ சார்ந்துள்ளது.

பயனர்களுக்கு வரிசைப்படுத்துவதற்கு முன்பு பிரதிநிதி வினவல்களுடன் மீட்டெடுப்பு தரத்தை சோதிப்பது சீரற்ற பதில் தரத்தை பயனர்கள் அனுபவித்த பிறகு அல்ல, அவை இன்னும் கையாளப்படக்கூடிய போது chunking பிரச்சினைகளை வெளிப்படுத்துகிறது.

RAG செயல்படுத்தல் முறையியல் பற்றிய ஒரு விரிவான AI guide நிறுவனங்களுக்கு உருவாக்கத்தின் போது தொழில்நுட்ப ரீதியாக மிகவும் சுவாரஸ்யமானவற்றை விட உற்பத்தி தரத்தை மிகவும் பாதிக்கும் முடிவுகளைச் சுற்றி அவற்றின் கட்டுமான செயல்முறையை கட்டமைக்க உதவுகிறது.

தெரிந்து கொள்ள வேண்டிய விஷயங்கள்

நிறுவனங்கள் பொதுவாக தங்கள் முதல் வரிசைப்படுத்தலின் போது அல்லது அதற்குப் பிறகு கண்டுபிடிக்கும் RAG AI பற்றிய பல முக்கியமான உண்மைகள்:

மீட்டெடுப்பு தரம் மற்றும் உருவாக்க தரம் தனித்தனி மதிப்பீடு தேவைப்படும் தனித்தனி பிரச்சினைகள். ஒரு RAG அமைப்பு சரியான உள்ளடக்கத்தை மீட்டெடுத்து மோசமாக ஒருங்கிணைக்கப்பட்ட பதிலை உருவாக்க முடியும், அல்லது தவறான உள்ளடக்கத்தை மீட்டெடுத்து துல்லியமாக ஒலிக்கும் ஆனால் இல்லாத ஒரு சரளமான பதிலை உருவாக்க முடியும். end-to-end அமைப்பு செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு முன்பு இரு கூறுகளையும் தனித்தனியாக சோதிப்பது பிரச்சினைகள் உண்மையில் எங்கு உள்ளன என்பதை அடையாளம் காட்டுகிறது.

RAG hallucination-ஐ அகற்றவில்லை, அதைக் குறைக்கிறது. மீட்டெடுக்கப்பட்ட சூழலில் இருந்து ஒரு பதிலை உருவாக்கும் ஒரு மொழி மாதிரி இன்னும் மீட்டெடுக்கப்பட்ட பொருளை தவறாக விளக்குவதன் மூலம், தகவலை தவறாக இணைப்பதன் மூலம் அல்லது மீட்டெடுக்கப்பட்ட சூழலில் இல்லாத விவரங்களை உருவாக்குவதன் மூலம் துல்லியமற்ற உள்ளடக்கத்தை உருவாக்க முடியும். Hallucination ஆபத்து இல்லாதவற்றை விட நல்ல மீட்டெடுப்புடன் கணிசமாக குறைவாக உள்ளது, ஆனால் உயர்-பங்கு பயன்பாடுகளுக்கு மனித மதிப்பாய்வு இன்னும் முக்கியமானது.

Embedding மாதிரி தேர்வு மீட்டெடுப்பு தரத்தை கணிசமாக பாதிக்கிறது. வெவ்வேறு embedding மாதிரிகள் வெவ்வேறு வகை உள்ளடக்கங்களில் சிறப்பாக செயல்படுகின்றன. பொது உரை மீட்டெடுப்புக்கு உகந்த ஒரு மாதிரி தொழில்நுட்ப ஆவணங்கள், சட்ட மொழி அல்லது களம் சார்ந்த சொற்களஞ்சியத்தில் மோசமாக செயல்படலாம். embedding மாதிரிக்கு உறுதிப்படுத்துவதற்கு முன்பு உங்கள் உண்மையான ஆவண வகைகள் மற்றும் வினவல் வடிவங்களுடன் மீட்டெடுப்பு தரத்தை சோதிப்பது பின்னர் விலையுயர்ந்த மறுகட்டமைப்பைத் தடுக்கிறது.

அறிவுத் தள பராமரிப்பு தொடர்ந்து செயல்பாட்டு செயல்பாடு, ஒரு-முறை அமைப்பு பணி அல்ல. மூல ஆவணங்கள் புதுப்பிக்கப்படுவதால், புதிய உள்ளடக்கம் சேர்க்கப்படுவதால், காலாவதியான உள்ளடக்கம் தவறாக வழிநடத்துவதால், RAG அறிவுத் தளம் அதற்கேற்ப புதுப்பிக்கப்பட வேண்டும். ஆரம்ப குறியீட்டை அறிவுத் தள வேலையின் முடிவாக கருதும் நிறுவனங்கள் குறியீடு செய்யப்பட்ட உள்ளடக்கம் மற்றும் தற்போதைய யதார்த்தத்திற்கு இடையிலான இடைவெளி பரந்து போகும்போது துல்லியம் மோசமடையும் அமைப்புகளுடன் முடிக்கின்றன.

அணுகல் கட்டுப்பாடுகள் மீட்டெடுப்பு நேரத்தில் செயல்படுத்தப்பட வேண்டும், அறிவுத் தள உள்ளீட்டில் மட்டுமல்ல. சில ஆவணங்களை பார்க்கக்கூடாத ஒரு பயனர் அந்த ஆவணங்கள் அமைப்பில் குறியீடு செய்யப்பட்டிருந்தாலும் அந்த ஆவணங்களில் அடிப்படையாகக் கொண்ட பதில்களைப் பெறக்கூடாது. மீட்டெடுப்பு-நேர அனுமதி அமலாக்கம் ஒரு பாதுகாப்பு தேவை, விருப்ப மேம்பாடு அல்ல.

30% விதி RAG வரிசைப்படுத்தல் திட்டமிடலுக்கு பயனுள்ளதாக பொருந்தும். AI மீட்டெடுப்பு மற்றும் தொகுப்பு தோராயமாக 30% அறிவு வேலை, தேடல் மற்றும் தொகுப்பு கூறுகளை கையாள வேண்டும், அதே நேரத்தில் மனித நிபுணத்துவம் மீதமுள்ள 70%-ஐ உருவாக்கும் தீர்ப்பு, விளக்கம் மற்றும் விளைவான முடிவெடுப்பதைக் கையாள வேண்டும். இந்த சமநிலையைச் சுற்றி RAG வரிசைப்படுத்தல்களை வடிவமைப்பது மக்களுடன் இருக்க வேண்டிய தீர்ப்பை மாற்ற முயற்சிப்பதை விட மனித அறிவு வேலையை உண்மையில் அதிகரிக்கும் அமைப்புகளை உருவாக்குகிறது.

வணிக AI-க்கான நிலையான கட்டடக்கலையாக RAG AI ஏன் மாறுகிறது

enterprise AI ஏற்றுக்கொள்ளலின் பரந்த சூழலில் RAG AI என்றால் என்ன? மொழி மாதிரிகளை வணிகங்கள் உண்மையில் AI கையாள வேண்டிய குறிப்பிட்ட, தற்போதைய, நிறுவன அறிவு பணிகளுக்கு நடைமுறையில் பயனுள்ளதாக மாற்றும் கட்டடக்கலை வடிவம் இதுவாகும். இயற்கையான மொழியில் பகுத்தறிய, தொகுக்க மற்றும் தொடர்புகொள்ளும் ஒரு மொழி மாதிரியின் திறன் தற்போதைய, குறிப்பிட்ட, சரிபார்க்கக்கூடிய தகவலுக்கான ஒரு மீட்டெடுப்பு அமைப்பின் அணுகலுடன் இணைந்து எந்த ஒரு கூறும் தனியாக வழங்காத ஒன்றை உருவாக்குகிறது.

நிலையான மொழி மாதிரிகளை வரிசைப்படுத்திய மற்றும் hallucinations, காலாவதியான அறிவு மற்றும் நிறுவனம் சார்ந்த கேள்விகளைக் கையாள இயலாமையால் ஏமாற்றமடைந்த நிறுவனங்கள் அடிக்கடி தவறான கட்டடக்கலையில் சரியான தொழில்நுட்பத்தை வரிசைப்படுத்துகின்றன. அதே மாதிரிகள், நன்கு பராமரிக்கப்பட்ட அறிவுத் தளங்களின் மீது நன்கு கட்டப்பட்ட மீட்டெடுப்பு pipelines-ஐ இணைத்து, வியத்தகு வேறுபட்ட மற்றும் வியத்தகு பயனுள்ள முடிவுகளை உருவாக்குகின்றன.

RAG அமைப்புகளை உருவாக்குவதற்கான தொழில்நுட்ப தடை கடந்த இரண்டு ஆண்டுகளில் கணிசமாக குறைந்துள்ளது. RAG-ஐ நடைமுறையாக்கும் frameworks, vector databases மற்றும் ஹோஸ்ட் செய்யப்பட்ட மீட்டெடுப்பு உள்கட்டமைப்பு முதிர்ந்த, நன்கு ஆவணப்படுத்தப்பட்ட மற்றும் சிறப்பு AI ஆராய்ச்சி பின்னணி இல்லாத பொறியியல் குழுக்களுக்கு அணுகக்கூடியது. வெற்றிகரமான RAG வரிசைப்படுத்தல்களை ஏமாற்றமளிக்கும் வரிசைப்படுத்தல்களிலிருந்து பிரிப்பது தொழில்நுட்ப நுட்பத்தை விட குறைவாகவும், அறிவுத் தளங்களை சரியாகத் தயாரிக்க, மீட்டெடுப்பு தரத்தை கடுமையாக மதிப்பிட, மற்றும் முடிக்கப்பட்ட திட்டத்திற்கு பதிலாக ஒரு உயிருள்ள செயல்பாட்டு சொத்தாக அமைப்பை பராமரிக்க நிறுவன ஒழுக்கம் பற்றியதாகும்.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

GPT-க்கும் RAG-க்கும் என்ன வித்தியாசம்?

GPT என்பது பயிற்சியின் போது கற்றுக்கொண்ட வடிவங்களின் அடிப்படையில் முற்றிலும் பதில்களை உருவாக்கும் ஒரு வகை large language model ஆகும், அதே நேரத்தில் RAG என்பது GPT உட்பட எந்த மொழி மாதிரியையும் பதில் நேரத்தில் மாதிரியின் சூழலில் மீட்டெடுக்கப்பட்டு சேர்க்கப்படும் வெளிப்புற அறிவு மூலங்களுடன் இணைக்கும் ஒரு கட்டடக்கலை அணுகுமுறை ஆகும். மீட்டெடுப்பு இல்லாத GPT பயிற்சி தரவில் இருந்து மட்டுமே பதிலளிக்கிறது, அதே நேரத்தில் GPT-அடிப்படையிலான RAG அமைப்பு அதன் பதிலை உருவாக்குவதற்கு முன்பு தொடர்புடைய தற்போதைய தகவலை மீட்டெடுக்கிறது, பயிற்சி தரவு பொதுமைப்படுத்தல்களைக் காட்டிலும் குறிப்பிட்ட, சரிபார்க்கக்கூடிய மூலங்களில் அடிப்படையாக கொண்ட பதில்களை உருவாக்குகிறது.

RAG-க்கும் generative AI-க்கும் என்ன வித்தியாசம்?

Generative AI என்பது உரை, படங்கள் மற்றும் ஆடியோ உட்பட புதிய உள்ளடக்கத்தை உருவாக்கும் AI அமைப்புகளின் பரந்த வகை ஆகும், அதே நேரத்தில் RAG என்பது மாதிரி அதன் பதிலை உருவாக்குவதற்கு முன்பு வெளிப்புற மூலங்களிலிருந்து தொடர்புடைய தகவலை இழுக்கும் மீட்டெடுப்பு படியுடன் உருவாக்கத்தை அதிகரிக்கும் உரை-உருவாக்கும் AI-க்கு பயன்படுத்தப்படும் ஒரு குறிப்பிட்ட நுட்பமாகும். அனைத்து RAG அமைப்புகளும் generative AI, ஆனால் பெரும்பாலான generative AI அமைப்புகள் RAG அமைப்புகள் அல்ல. RAG என்பது அறிவு-தீவிர பணிகளுக்கு generative AI-ஐ மிகவும் துல்லியமாகவும் தற்போதையதாகவும் ஆக்கும் ஒரு கட்டடக்கலை மேம்பாடு ஆகும்.

RAG vs LLM என்றால் என்ன?

LLM என்பது பயிற்சி தரவின் அடிப்படையில் உரையை உருவாக்கும் ஒரு மொழி மாதிரி ஆகும், அதே நேரத்தில் RAG என்பது LLM-ஐ ஒரு மீட்டெடுப்பு அமைப்புடன் இணைக்கும் கட்டடக்கலை ஆகும், இதனால் மாதிரி பயிற்சி தரவில் இருந்து மட்டுமே அல்லாமல் மீட்டெடுக்கப்பட்ட ஆவணங்களில் அடிப்படையாக கொண்ட பதில்களை உருவாக்குகிறது. ஒரு RAG அமைப்பில் உள்ள LLM மொழி புரிதல் மற்றும் உருவாக்கத்தை கையாளும் அதே வேளையில் மீட்டெடுப்பு கூறு ஒவ்வொரு வினவலுக்கும் தொடர்புடைய தற்போதைய, குறிப்பிட்ட தகவலைக் கண்டுபிடிப்பதைக் கையாள்கிறது. ஒன்றாக அவை எந்த ஒரு கூறும் தனித்தனியாக உருவாக்குவதை விட மிகவும் துல்லியமான, சரிபார்க்கக்கூடிய மற்றும் நிறுவன ரீதியாக தொடர்புடைய வெளியீடுகளை உருவாக்குகின்றன.

RAG என்ன பிரச்சினைகளைத் தீர்க்கிறது?

RAG முதன்மையாக மூன்று பிரச்சினைகளைத் தீர்க்கிறது: சமீபத்திய நிகழ்வுகள் அல்லது தற்போதைய தகவல்கள் பற்றிய கேள்விகளுக்கு நிலையான LLM-கள் பதிலளிக்க இயலாமைக்கு காரணமான பயிற்சி எல்லை வரம்பு, பொது பயிற்சி தரவில் ஒருபோதும் இல்லாத தனியுரிம நிறுவன அறிவைப் பற்றி தெரிந்துகொள்ள மாதிரிகளைத் தடுக்கும் நோக்க வரம்பு, மற்றும் கேள்விக்குத் தேவையான குறிப்பிட்ட அறிவு இல்லாதபோது மாதிரிகள் நம்பத்தகுந்த ஆனால் துல்லியமற்ற பதில்களை உருவாக்கும் hallucination பிரச்சினை. பதில்களை உருவாக்குவதற்கு முன்பு தொடர்புடைய உள்ளடக்கத்தை மீட்டெடுப்பதன் மூலம், RAG புள்ளிவிவர வடிவங்களை விட சரிபார்க்கக்கூடிய மூலங்களில் AI வெளியீடுகளை அடிப்படையாக்குகிறது, வணிக-முக்கியமான பயன்பாடுகளுக்கு சரிபார்க்க, மேற்கோள் காட்ட மற்றும் நம்பக்கூடிய பதில்களை உருவாக்குகிறது.

AI-ஐ எந்த 3 வேலைகள் தப்பிக்கும்?

AI இடப்பெயர்ச்சிக்கு மிகவும் நெகிழ்திறன் கொண்ட மூன்று வேலைகளின் வகைகள் கட்டமைக்கப்படாத சூழல்களில் உடல் உலக தொடர்பு மற்றும் திறமை தேவைப்படும் பாத்திரங்கள், சிக்கலான மனித தீர்ப்பு, நெறிமுறை பகுத்தறிவு மற்றும் விளைவான முடிவுகளுக்கான பொறுப்பு ஆகியவற்றை மையமாகக் கொண்ட பாத்திரங்கள், மற்றும் தனிப்பட்ட நம்பிக்கை, உணர்ச்சி நுண்ணறிவு மற்றும் உறவு மேலாண்மை ஆகியவற்றைச் சுற்றி கட்டப்பட்ட பாத்திரங்கள் ஆகும். RAG AI மற்றும் இதே போன்ற அமைப்புகள் அறிவு மீட்டெடுப்பு மற்றும் தொகுப்பை மிகவும் தானியக்கப்படுத்தக்கூடியதாக ஆக்குகின்றன, இது AI இப்போது மிகவும் திறம்பட கையாளும் தகவல் செயலாக்க பணிகளை விட இந்த பாத்திரங்கள் சார்ந்திருக்கும் தனித்துவமான மனித திறன்களின் மதிப்பை வலுப்படுத்துகிறது.