ચકાસાયેલ RAG ડેવલપર્સને હાયર કરો

RAG એ એક તકનીક છે જે મોટા ભાષા મોડેલને તમારા પોતાના જ્ઞાન સાથે જોડે છે જેથી તે ફક્ત તેના પર તાલીમ પામેલા ડેટાને બદલે તમારા ડેટામાંથી જવાબો આપે. જ્યારે કોઈ પ્રશ્ન આવે છે, ત્યારે સિસ્ટમ વેક્ટર ડેટાબેઝમાંથી સૌથી સુસંગત ફકરાઓ મેળવે છે અને તેમને સંદર્ભ તરીકે મોડેલને ફીડ કરે છે. આ વાસ્તવિક સ્રોત સામગ્રીમાં જવાબોને આધાર આપે છે, તેમને વર્તમાન રાખે છે, અને દરેક જવાબ ક્યાંથી આવ્યો તે ટાંકવાનું શક્ય બનાવે છે, તેથી જ RAG મોટાભાગના ગંભીર AI ચેટબોટ્સ અને સહાયકોને આધાર આપે છે.

તમે સંપૂર્ણ RAG પાઇપલાઇન્સ, વેક્ટર ડેટાબેઝ સેટઅપ, એમ્બેડિંગ અને ચંકિંગ વ્યૂહરચનાઓ, કસ્ટમ નોલેજ બેઝ, દસ્તાવેજ અને વેબસાઇટ ચેટબોટ્સ, સિમેન્ટિક અને હાઇબ્રિડ શોધ, રીરેન્કિંગ, એજન્ટિક મલ્ટિ-સ્ટેપ રિટ્રીવલ, મૂલ્યાંકન અને ચોકસાઈ ટ્યુનિંગ, અને પ્રોડક્શન ડિપ્લોયમેન્ટ કમિશન કરી શકો છો. ડેવલપર્સ વન-ઓફ બિલ્ડ ડિલિવર કરી શકે છે, RAG ને હાલની એપ્લિકેશનમાં એકીકૃત કરી શકે છે, અથવા સમય જતાં સિસ્ટમને જાળવી રાખી શકે છે અને સુધારી શકે છે.

ખર્ચ તમે કેટલી સામગ્રીનું અનુક્રમણિકા કરી રહ્યા છો, તમને જરૂરી પુનઃપ્રાપ્તિ ગુણવત્તા, એકીકરણની સંખ્યા અને જમાવટ અને ચાલુ જાળવણી શામેલ છે કે કેમ તેના પર આધાર રાખે છે. થોડીક સો ફાઇલો પરનો એક સરળ દસ્તાવેજ ચેટબોટ હાઇબ્રિડ શોધ અને પુનરાવર્તન સાથેના એન્ટરપ્રાઇઝ નોલેજ બેઝ કરતાં ઘણો સસ્તો છે. Zinn Hub પર દરેક ડેવલપર તેમના પોતાના દરો નક્કી કરે છે અને સ્પષ્ટ પેકેજો પોસ્ટ કરે છે, જેથી તમે પ્રતિબદ્ધતા પહેલાં અવકાશ અને કિંમતની તુલના કરી શકો, તમારા પ્રથમ ઓર્ડર પર કોઈ છુપી પ્લેટફોર્મ ફી નથી.

સામાન્ય વેક્ટર ડેટાબેઝમાં પાઇનકોન, વીવિયેટ, ક્યુડ્રન્ટ, મિલ્વસ, ક્રોમા અને PostgreSQL પર pgvector શામેલ છે. ઓર્કેસ્ટ્રેશન માટે ડેવલપર્સ LangChain અથવા LlamaIndex નો ઉપયોગ કરે છે, જેમાં OpenAI, Cohere, Voyage અથવા ઓપન-સોર્સ વિકલ્પોમાંથી એમ્બેડિંગ મોડલ્સ અને GPT, Claude અથવા ઓપન મોડલ્સ જેવા LLM નો ઉપયોગ કરે છે. તમારી સ્કેલ, બજેટ, લેટન્સી જરૂરિયાતો અને તમને સેલ્ફ-હોસ્ટિંગની જરૂર છે કે કેમ તેના આધારે યોગ્ય સ્ટેક પસંદ કરવામાં આવે છે.

એક કેન્દ્રિત દસ્તાવેજ ચેટબોટ અથવા પ્રૂફ ઓફ કન્સેપ્ટ થોડા દિવસોથી એક અઠવાડિયામાં વિતરિત કરી શકાય છે, જ્યારે કસ્ટમ ચંકિંગ, હાઇબ્રિડ સર્ચ, રીરેન્કિંગ, મૂલ્યાંકન અને ડિપ્લોયમેન્ટ સાથેનું પ્રોડક્શન સિસ્ટમ સામાન્ય રીતે બે થી પાંચ અઠવાડિયા સુધી ચાલે છે. સૌથી મોટા પરિબળો તમારી સામગ્રીનું કદ અને ગડબડ અને ચોકસાઈનો બાર કેટલો ઊંચો છે તે છે. કાર્ય શરૂ થાય તે પહેલાં તમારા ડેવલપર તમને માઇલસ્ટોન પ્લાન આપશે.

હા. RAG બરાબર આ માટે ડિઝાઇન કરવામાં આવ્યું છે: તમારા ખાનગી દસ્તાવેજોને જ્ઞાન આધારમાં અનુક્રમિત કરવામાં આવે છે જે ફક્ત તમારી સિસ્ટમ જ ક્વેરી કરે છે. વિકાસકર્તાઓ સ્વ-હોસ્ટેડ અથવા સિંગલ-ટેનન્ટ સેટઅપ બનાવી શકે છે જેથી તમારો ડેટા ક્યારેય તમારા નિયંત્રણમાંથી બહાર ન જાય, અને તમે સીધા ગોપનીયતા શરતો પર સંમત થઈ શકો છો. તમે નક્કી કરો કે કયા દસ્તાવેજો ક્યારે શેર કરવામાં આવે છે, અને પ્રોજેક્ટ દરમિયાન મૂળ સામગ્રી તમારી જ રહે છે.

દરેક ઓર્ડર પ્લેટફોર્મ દ્વારા સુરક્ષિત રીતે એસ્ક્રોમાં રાખવામાં આવે છે અને કાર્ય વિતરિત અને મંજૂર થયા પછી જ રિલીઝ કરવામાં આવે છે, જેથી તમારા પૈસા સમગ્ર સમય દરમિયાન સુરક્ષિત રહે. દરેક ડેવલપર ID-વેરિફાઇડ અને સ્કિલ-વેરિફાઇડ હોય છે તે પહેલાં તેઓ વેચી શકે. તમે તમારા ડેવલપર સાથે સીધા ગોપનીયતા શરતો પર સંમત થઈ શકો છો, અને તમે કયા દસ્તાવેજો, ડેટા અને ઓળખપત્રો શેર કરો છો અને ક્યારે શેર કરો છો તેના પર તમારું નિયંત્રણ રહે છે.

એક સુવ્યવસ્થિત RAG સિસ્ટમ ભ્રમણાઓને નોંધપાત્ર રીતે ઘટાડે છે કારણ કે મોડેલ અનુમાન કરવાને બદલે પુનઃપ્રાપ્ત સ્ત્રોત ફકરાઓમાંથી જવાબો આપે છે, અને તે તે સ્ત્રોતોને ટાંકી શકે છે જેથી જવાબો ચકાસી શકાય. કોઈ સિસ્ટમ સંપૂર્ણ નથી, તેથી સારા વિકાસકર્તાઓ ચોકસાઈ ઊંચી રાખવા માટે મૂલ્યાંકન, પુનઃક્રમાંકન, ગાર્ડ્રેલ્સ અને ફોલબેક પ્રતિભાવો ઉમેરે છે. તેઓ પુનઃપ્રાપ્તિ ગુણવત્તાને માપવા માટે એક રીત પણ સેટ કરશે જેથી સિસ્ટમને સમય જતાં ટ્યુન અને સુધારી શકાય.