جب کوئی صارف RAG صلاحیتوں کے ساتھ LLM کو کوئی سوال بھیجتا ہے، تو نظام بیرونی علم کے ذخیرے میں متعلقہ معلومات تلاش کرتا ہے۔

یہ بازیافت شدہ معلومات LLM کے اندرونی علم کو مکمل کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہیں۔ بنیادی طور پر، LLM کو کام کرنے کے لیے اضافی سیاق و سباق ملتا ہے۔

آخر میں، LLM اپنی زبان کی سمجھ اور بازیافت شدہ معلومات کا استعمال کرتے ہوئے صارف کے سوال کا جواب تیار کرتا ہے۔

روایتی LLMs کے برعکس جو اپنے تربیتی ڈیٹا تک محدود ہیں، RAG علم کے ذخیرے سے بڑی مقدار میں معلومات تک رسائی حاصل کر سکتا ہے۔

خدمت کے طور پر RAG سوال سے متعلق تازہ ترین معلومات بازیافت کرتا ہے اور اسے جواب تیار کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے، جس کے نتیجے میں زیادہ درست نتائج برآمد ہوتے ہیں جو براہ راست صارف کے سوال کا جواب دیتے ہیں۔

RAG کی صلاحیتیں صرف سوالات کے جوابات دینے سے آگے بڑھ جاتی ہیں۔ یہ کاروباروں کی مدد کر سکتا ہے مواد تخلیق کرنے جیسے کاموں میں، جیسے بلاگ پوسٹس، مضامین یا مصنوعات کی وضاحتیں لکھنا۔

یہ حقیقی وقت کی خبروں، صنعت کی رپورٹس اور سوشل میڈیا مواد کا تجزیہ کر سکتا ہے تاکہ رجحانات کی نشاندہی کی جا سکے، صارفین کے جذبات کو سمجھا جا سکے اور حریفوں کی حکمت عملیوں کے بارے میں بصیرت حاصل کی جا سکے۔

RAG LLM کو معلومات کو شفاف طریقے سے پیش کرنے کی اجازت دیتا ہے، ذرائع کا حوالہ دیتے ہوئے۔ نتائج میں حوالہ جات یا حوالہ جات شامل ہو سکتے ہیں، جس سے صارفین کو معلومات کی تصدیق کرنے اور ضرورت پڑنے پر مزید گہرائی میں جانے کی اجازت ملتی ہے۔

RAG سسٹمز کو بیرونی ڈیٹا ذرائع کو ایڈجسٹ کرکے مختلف ڈومینز میں آسانی سے ڈھالا جا سکتا ہے۔ یہ LLM کی وسیع پیمانے پر دوبارہ تربیت کی ضرورت کے بغیر نئے شعبوں میں تخلیقی AI حلوں کی تیز رفتار تعیناتی کی اجازت دیتا ہے۔

RAG سسٹم میں علم کے ذخیرے کو اپ ڈیٹ کرنا عام طور پر LLM کو دوبارہ تربیت دینے سے آسان ہوتا ہے۔ یہ دیکھ بھال کو آسان بناتا ہے اور اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ نظام تازہ ترین معلومات کے ساتھ اپ ٹو ڈیٹ رہے۔

بڑے ڈیٹا سیٹس کے ساتھ تربیت یافتہ LLMs کے برعکس جن کا ذریعہ معلوم نہیں ہے، RAG کے نفاذ سے آپ کو LLM کے ذریعہ استعمال ہونے والے ڈیٹا کے ذرائع کو منتخب کرنے کی اجازت ملتی ہے۔

ہماری ٹیم مطلوبہ نتائج کی طرف RAG ماڈل کی رہنمائی کے لیے مؤثر پرامپٹس بنانے میں وسیع مہارت پیش کرتی ہے۔

Standupcode آپ کی حساس معلومات کی حفاظت کے لیے مضبوط ڈیٹا سیکیورٹی کے طریقے استعمال کرتا ہے اور ڈیٹا پرائیویسی کے ضوابط کی تعمیل کرتا ہے۔

ہم آپ کی مخصوص ضروریات اور ڈیٹا کے ذرائع کے مطابق بازیافت شدہ معلومات سے بھرپور نسل کے ماڈل کو اپنی مرضی کے مطابق بنانے کے اختیارات پیش کرتے ہیں۔