जब एक उपयोगकर्ता RAG क्षमताओं के साथ LLM को एक प्रांप्ट प्रदान करता है, तो सिस्टम बाहरी ज्ञानकोष में प्रासंगिक जानकारी खोजता है।

यह पुनर्प्राप्त जानकारी LLM के आंतरिक ज्ञान के पूरक के लिए उपयोग की जाती है। मूल रूप से, यह LLM को काम करने के लिए अतिरिक्त संदर्भ दे रहा है।

अंत में, LLM उपयोगकर्ता क्वेरी की प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए भाषा और संवर्धित जानकारी की अपनी समझ का उपयोग करता है।

पारंपरिक LLM के विपरीत जो अपने प्रशिक्षण डेटा तक सीमित हैं, RAG ज्ञानकोष से बड़ी मात्रा में जानकारी प्राप्त कर सकता है

एक सेवा के रूप में Rag प्रांप्ट से संबंधित अद्यतित जानकारी प्राप्त करता है और इसका उपयोग प्रतिक्रिया तैयार करने के लिए करता है, जिसके परिणामस्वरूप आउटपुट अधिक सटीक होते हैं और सीधे उपयोगकर्ता की क्वेरी को संबोधित करते हैं।

RAG की क्षमताएं सवालों के जवाब देने से कहीं आगे तक फैली हुई हैं। यह व्यवसायों को ब्लॉग पोस्ट, लेख या उत्पाद विवरण तैयार करने जैसे सामग्री निर्माण कार्यों में सहायता कर सकता है।

यह रुझानों की पहचान करने, ग्राहक भावना को समझने और प्रतिस्पर्धी रणनीतियों में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए रीयल-टाइम समाचार, उद्योग रिपोर्ट और सोशल मीडिया सामग्री का विश्लेषण कर सकता है।

RAG, LLM को स्रोतों को जिम्मेदार ठहराकर पारदर्शिता के साथ जानकारी प्रस्तुत करने की अनुमति देता है। आउटपुट में उद्धरण या संदर्भ शामिल हो सकते हैं, जिससे उपयोगकर्ता जानकारी को सत्यापित कर सकते हैं और यदि आवश्यक हो तो गहराई से जांच कर सकते हैं।

RAG सिस्टम को केवल बाहरी डेटा स्रोतों को समायोजित करके विभिन्न डोमेन के लिए आसानी से अनुकूलित किया जा सकता है। यह व्यापक LLM पुनर्प्रशिक्षण के बिना नए क्षेत्रों में जनरेटिव AI समाधानों की तेजी से तैनाती की अनुमति देता है।

RAG सिस्टम में नॉलेज बेस को अपडेट करना आमतौर पर LLM को फिर से प्रशिक्षित करने से आसान होता है। यह रखरखाव को सरल बनाता है और यह सुनिश्चित करता है कि सिस्टम नवीनतम जानकारी के साथ वर्तमान रहे।

अज्ञात मूल के बड़े पैमाने पर डेटासेट पर प्रशिक्षित LLM के विपरीत, RAG कार्यान्वयन आपको LLM द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा स्रोतों को चुनने की अनुमति देता है।

RAG मॉडल को वांछित परिणाम की ओर निर्देशित करने के लिए प्रभावी प्रांप्ट तैयार करने में हमारी टीम व्यापक विशेषज्ञता प्रदान करती है।

स्टैंडअपकोड के पास आपकी संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा के लिए मजबूत डेटा सुरक्षा प्रथाएं हैं और डेटा गोपनीयता नियमों का पालन करता है।

हम पुनर्प्राप्ति संवर्धित जनरेशन मॉडल को आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं और डेटा स्रोतों के अनुरूप बनाने के लिए अनुकूलन विकल्प प्रदान करते हैं।