वर्तमान Large Language Models की सीमाएँ वेक्टर डेटाबेस में छिपी हैं, जो उनकी क्षमताओं के बावजूद, अक्सर डेटा 'गलत जानकारियों' का कारण बनती हैं।
इस कमी को दूर करने और विशेष उपयोग मामलों में LLMs की सटीकता में सुधार के लिए, RAG ने मदद की है, लेकिन यह फिलहाल Vector DB के उपयोग तक सीमित है।
इनकी पूरी क्षमता का लाभ उठाने के लिए संदर्भ की आवश्यकता होती है, और Knowledge Graphs इसके लिए बनाए गए हैं।
Standupcode में, हम मानते हैं कि भविष्य दो दुनियाओं के संकरण में है ताकि एक तेज़, अधिक सटीक और संदर्भ-साक्षर समाधान प्राप्त किया जा सके।
Vector embeddings तेजी से और कुशलता से प्रारंभिक छानबीन प्रदान करते हैं, खोज स्थान को संकुचित करते हैं। फिर, Knowledge Graph समृद्ध संदर्भ और रिश्तों के साथ कदम रखता है।
Standupcode एक क्रांतिकारी समाधान पेश करता है: GraphRAG। Knowledge Graphs की संदर्भीय समृद्धि को RAG कार्यों की गतिशील शक्ति के साथ मिलाकर, हम LLMs को अधिक सटीक और जटिल प्रश्नों का उत्तर देने के लिए आवश्यक संदर्भ प्रदान करते हैं।
परिणाम? सटीक, प्रासंगिक, और सूक्ष्म उत्तर जो आपके डेटा के वास्तविक सार को पकड़ते हैं।
GraphRAG के साथ, 'अपने डेटा से बात करें' की अवधारणा वास्तविकता बन जाती है, जो डेटा को एक स्थिर भंडार से एक सक्रिय, संवादात्मक साथी में बदल देती है।
आपका असंरचित डेटा उपयोगी और प्रासंगिक बन जाता है, और अब आपके सभी व्यावसायिक प्रश्नों का उत्तर दिया जाता है।
प्रत्येक दस्तावेज़ को सावधानीपूर्वक साफ किया जाएगा और पूर्व-संसाधित किया जाएगा ताकि हम टेक्स्ट हिस्सों को निकाल सकें और मेटाडेटा स्टोर कर सकें।
इन हिस्सों को हमारे प्राकृतिक भाषा संरचना API के माध्यम से संसाधित किया जाएगा ताकि एंटिटी और उनके बीच के रिश्तों की पहचान हो सके, और एक Knowledge Graph तैयार किया जा सके।
फिर इन हिस्सों को समानांतर में वेक्टराइज किया जाएगा।
हमारे NLS API से प्राप्त संरचित आउटपुट और embeddings दोनों को एक एकल डेटाबेस में संग्रहीत किया जाएगा, जो आपके सभी RAG अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करेगा।
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