एक सेवा के रूप में RAG
आप अपने ऐप्लिकेशन और सेवाओं को बेहतर बनाने के लिए बड़ी भाषा मॉडलों का लाभ उठाने पर विचार कर सकते हैं। पुनर्प्राप्ति संवर्धित उत्पादन आउटपुट पर नियंत्रण बनाए रखते हुए ज्ञान के नए पूल में प्रवेश करने का अवसर प्रस्तुत करता है। चाहे आप खोज को बेहतर बनाना चाहते हों, दस्तावेज़ों का सारांश देना चाहते हों, प्रश्नों का उत्तर देना चाहते हों, या सामग्री तैयार करना चाहते हों, एक सेवा के रूप में RAG उन्नत AI प्राप्त करते हुए निरीक्षण बनाए रखने में आपकी सहायता कर सकती है।
रिट्रीवल-ऑग्मेंटेड जेनरेशन क्या है?
रिट्रीवल-ऑग्मेंटेड जेनरेशन (RAG) एक तकनीक है जो बाहरी स्रोतों से जानकारी को शामिल करके बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार करती है।
जब कोई उपयोगकर्ता RAG क्षमताओं वाले LLM को एक क्वेरी भेजता है, तो सिस्टम बाहरी ज्ञान आधार में प्रासंगिक जानकारी खोजता है।
इस पुनर्प्राप्त जानकारी का उपयोग LLM के आंतरिक ज्ञान को पूरक करने के लिए किया जाता है। मूल रूप से, LLM को अतिरिक्त संदर्भ प्राप्त होता है जिसके साथ वह काम कर सकता है।
अंत में, LLM उपयोगकर्ता क्वेरी का उत्तर उत्पन्न करने के लिए अपनी भाषा समझ और संवर्धित जानकारी का उपयोग करता है।
हमारी रिट्रीवल-ऑग्मेंटेड जेनरेशन सेवाएँ
डेटा तैयारी
हमारी टीम LLM के लिए बाहरी डेटा स्रोत की पहचान और तैयारी कर सकती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि ये डेटा LLM के डोमेन के लिए प्रासंगिक और अद्यतित हैं।
सूचना पुनर्प्राप्ति प्रणाली का निर्माण
हमारे विशेषज्ञ बाहरी डेटा स्रोत से प्रासंगिक जानकारी खोजने और पुनर्प्राप्त करने के लिए वेक्टर डेटाबेस का उपयोग करके एक सिस्टम डिज़ाइन और कार्यान्वित कर सकते हैं।
सूचना पुनर्प्राप्ति एल्गोरिदम का निर्माण
हमारी टीम उपयोगकर्ता क्वेरी या प्रश्नों का विश्लेषण करने और बाहरी डेटा से सबसे प्रासंगिक अंशों की पहचान करने के लिए एल्गोरिदम विकसित कर सकती है।
LLM प्रॉम्प्ट संवर्धन
हमारे तकनीकी विशेषज्ञ LLM की प्रतिक्रिया को निर्देशित करने के लिए पुनर्प्राप्त डेटा या प्रमुख शब्दों के अंशों को शामिल करने वाली प्रणाली विकसित कर सकते हैं।
मूल्यांकन और सुधार
हम सिस्टम प्रदर्शन और उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया की निगरानी कर सकते हैं ताकि पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया और LLM प्रशिक्षण डेटा में निरंतर सुधार हो सके।
एक सेवा के रूप में RAG की विशेषताएँ
पारंपरिक LLMs के विपरीत जो अपने प्रशिक्षण डेटा तक सीमित हैं, RAG ज्ञान के एक बड़े भंडार तक पहुँच सकता है।
RAG एक सेवा के रूप में क्वेरी से संबंधित अद्यतित जानकारी पुनर्प्राप्त करता है और इसका उपयोग प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए करता है, जिसके परिणामस्वरूप अधिक सटीक आउटपुट होते हैं जो उपयोगकर्ता की क्वेरी को सीधे संबोधित करते हैं।
RAG की क्षमताएँ प्रश्नों का उत्तर देने से परे हैं। यह व्यवसायों की सहायता कर सकता है सामग्री निर्माण कार्यों में जैसे ब्लॉग पोस्ट, लेख या उत्पाद विवरण लिखना।
यह विश्लेषण कर सकता है वास्तविक समय की खबरें, उद्योग रिपोर्ट और सोशल मीडिया सामग्री को रुझानों की पहचान करने, ग्राहक भावना को समझने और प्रतिस्पर्धियों की रणनीतियों के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए।
RAG LLM को स्रोतों को श्रेय देकर जानकारी को पारदर्शी रूप से प्रस्तुत करने की अनुमति देता है। आउटपुट में उद्धरण या संदर्भ शामिल हो सकते हैं, जिससे उपयोगकर्ताओं को जानकारी को सत्यापित करने और यदि आवश्यक हो तो गहराई से जाने की अनुमति मिलती है।
हमारी रिट्रीवल-ऑग्मेंटेड जेनरेशन सेवाओं के लाभ
बाहरी डेटा स्रोतों को समायोजित करके RAG सिस्टम को आसानी से विभिन्न डोमेन में अनुकूलित किया जा सकता है। यह नए क्षेत्रों में जनरेटिव एआई समाधानों की त्वरित तैनाती की अनुमति देता है बिना LLM के व्यापक पुन: प्रशिक्षण के।
RAG सिस्टम में ज्ञान आधार को अद्यतन करना आमतौर पर LLM को पुन: प्रशिक्षित करने की तुलना में आसान होता है। यह रखरखाव को सरल बनाता है और यह सुनिश्चित करता है कि सिस्टम नवीनतम जानकारी के साथ अद्यतित रहे।
LLMs के विपरीत जो अज्ञात मूल के विशाल डेटासेट के साथ प्रशिक्षित होते हैं, RAG कार्यान्वयन आपको डेटा स्रोतों को चुनने की अनुमति देता है जिनका उपयोग LLM करता है।
हमारी कार्य प्रक्रिया
मूल्यांकन
हम आपके LLM अनुप्रयोग के लिए आपके विशिष्ट लक्ष्यों और वांछित परिणामों पर चर्चा करके शुरू करेंगे।
डेटा संग्रह और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग
हमारी डेटा इंजीनियरिंग टीम आपके नए डेटा स्रोतों को साफ, पूर्व-प्रक्रिया और व्यवस्थित करेगी।
पुनर्प्राप्ति प्रणाली की स्थापना
इसके बाद, हम एक पुनर्प्राप्ति प्रणाली स्थापित करेंगे जो कुशलतापूर्वक प्रासंगिक जानकारी खोज और वितरित कर सकेगी LLM को उसके प्रॉम्प्ट और क्वेरी के आधार पर।
LLM एकीकरण
इसके बाद, हम आपके मौजूदा LLM को RAG सिस्टम में एकीकृत करेंगे।
प्रॉम्प्ट डिज़ाइन
हमारे NLP विशेषज्ञ आपके साथ मिलकर LLM के लिए प्रभावी प्रॉम्प्ट और निर्देश तैयार करेंगे।
प्रशिक्षण
हम RAG सिस्टम को प्रशिक्षित और अनुकूलित करेंगे ताकि उत्पन्न पाठ की गुणवत्ता और सटीकता में सुधार हो सके।
मूल्यांकन
हमारी टीम सिस्टम के आउटपुट का लगातार मूल्यांकन करेगी, यह सुनिश्चित करते हुए कि वे आपकी आवश्यकताओं को पूरा करते हैं।
परिष्करण
इस मूल्यांकन के आधार पर, हम डेटा स्रोतों, पुनर्प्राप्ति विधियों या प्रॉम्प्ट को परिष्कृत कर सकते हैं ताकि RAG सिस्टम की समग्र प्रभावशीलता को अनुकूलित किया जा सके।
निरंतर समर्थन
हम सिस्टम की स्थिति की निगरानी करेंगे, तकनीकी समस्याओं का समाधान करेंगे और RAG तकनीक में नवीनतम प्रगति के बारे में अपडेट रहेंगे।
विभिन्न उद्योगों के लिए RAG अनुप्रयोग
RAG मॉडल उपयोगकर्ता के वित्तीय डेटा जैसे चालान (उनकी सहमति से) का विश्लेषण कर सकते हैं, और उपयुक्त निवेश विकल्प, क्रेडिट उत्पाद, चालान या बजट रणनीतियों की सिफारिश कर सकते हैं।
रिट्रीवल-ऑग्मेंटेड जेनरेशन सीखने के अनुभवों को वैयक्तिकृत कर सकता है, प्रासंगिक सामग्री को छात्र की ताकत, कमजोरियों और सीखने की गति के अनुसार अनुकूलित कर सकता है।
RAG का उपयोग अद्वितीय और सूचनात्मक उत्पाद विवरण बनाने के लिए किया जा सकता है जो बुनियादी विशिष्टताओं से परे हैं।
रिट्रीवल-ऑग्मेंटेड जेनरेशन का उपयोग संपत्तियों के आभासी दौरे बनाने या स्वचालित मूल्यांकन रिपोर्ट बनाने के लिए बाजार के रुझानों और संपत्ति डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है।
हमें क्यों चुनें?
हमारी टीम वांछित परिणाम की ओर RAG मॉडल को मार्गदर्शन करने के लिए प्रभावी प्रॉम्प्ट बनाने में व्यापक विशेषज्ञता प्रदान करती है।
Standupcode आपके संवेदनशील डेटा की सुरक्षा के लिए मजबूत डेटा सुरक्षा प्रथाओं को लागू करता है और डेटा गोपनीयता नियमों का पालन करता है।
हम आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं और डेटा स्रोतों के लिए रिट्रीवल-ऑग्मेंटेड जेनरेशन मॉडल को अनुकूलित करने के लिए अनुकूलन विकल्प प्रदान करते हैं।
ग्राहक प्रतिक्रिया
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