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RAG एक ऐसी तकनीक है जो एक बड़े भाषा मॉडल को आपके अपने ज्ञान से जोड़ती है ताकि वह केवल उसी से उत्तर दे जिस पर उसे प्रशिक्षित किया गया था, न कि केवल उसी से। जब कोई प्रश्न आता है, तो सिस्टम एक वेक्टर डेटाबेस से सबसे प्रासंगिक अंशों को पुनः प्राप्त करता है और उन्हें संदर्भ के रूप में मॉडल को फीड करता है। यह वास्तविक स्रोत सामग्री में उत्तरों को आधार बनाता है, उन्हें वर्तमान रखता है, और यह उद्धृत करना संभव बनाता है कि प्रत्येक उत्तर कहाँ से आया है, यही कारण है कि RAG अधिकांश गंभीर AI चैटबॉट और सहायकों को रेखांकित करता है।

आप पूर्ण RAG पाइपलाइन, वेक्टर डेटाबेस सेटअप, एम्बेडिंग और चंकिंग रणनीतियाँ, कस्टम ज्ञान आधार, दस्तावेज़ और वेबसाइट चैटबॉट, सिमेंटिक और हाइब्रिड खोज, रीरैंकिंग, एजेंटिक मल्टी-स्टेप रिट्रीवल, मूल्यांकन और सटीकता ट्यूनिंग, और उत्पादन परिनियोजन का कमीशन कर सकते हैं। डेवलपर्स एक बार का निर्माण कर सकते हैं, मौजूदा ऐप में RAG को एकीकृत कर सकते हैं, या समय के साथ एक सिस्टम को बनाए रख सकते हैं और सुधार सकते हैं।

लागत इस बात पर निर्भर करती है कि आप कितनी सामग्री को अनुक्रमित कर रहे हैं, आपको किस पुनर्प्राप्ति गुणवत्ता की आवश्यकता है, एकीकरण की संख्या, और क्या परिनियोजन और चल रहा रखरखाव शामिल है। कुछ सौ फ़ाइलों पर एक साधारण दस्तावेज़ चैटबॉट हाइब्रिड खोज और पुनर्वर्गीकरण के साथ एक एंटरप्राइज़ ज्ञान आधार की तुलना में कहीं अधिक सस्ता है। Zinn Hub पर प्रत्येक डेवलपर अपनी दरें निर्धारित करता है और स्पष्ट पैकेज पोस्ट करता है, ताकि आप प्रतिबद्ध होने से पहले दायरे और कीमत की तुलना कर सकें, आपके पहले ऑर्डर पर कोई छिपी हुई प्लेटफ़ॉर्म फीस नहीं है।

सामान्य वेक्टर डेटाबेस में पाइनकोन, वीविएट, क्यूड्रेंट, मिल्वस, क्रोमा और पोस्टग्रेएसक्यूएल पर पीजीवेक्टर शामिल हैं। ऑर्केस्ट्रेशन के लिए डेवलपर्स लैंगचेन या लामाइंडेक्स का उपयोग करते हैं, जिसमें ओपनएआई, कोहेरे, वॉयज या ओपन-सोर्स विकल्पों से एम्बेडिंग मॉडल और जीपीटी, क्लाउड या ओपन मॉडल जैसे एलएलएम होते हैं। सही स्टैक आपके पैमाने, बजट, विलंबता आवश्यकताओं और क्या आपको सेल्फ-होस्टिंग की आवश्यकता है, के आधार पर चुना जाता है।

एक केंद्रित दस्तावेज़ चैटबॉट या अवधारणा का प्रमाण कुछ दिनों से एक सप्ताह में वितरित किया जा सकता है, जबकि कस्टम चंकिंग, हाइब्रिड खोज, रीरैंकिंग, मूल्यांकन और परिनियोजन के साथ एक उत्पादन प्रणाली आमतौर पर दो से पांच सप्ताह तक चलती है। सबसे बड़े कारक आपकी सामग्री का आकार और गड़बड़ी और सटीकता बार कितना ऊंचा है। आपका डेवलपर काम शुरू होने से पहले आपको एक मील का पत्थर योजना देगा।

हाँ। RAG को ठीक इसी के लिए डिज़ाइन किया गया है: आपके निजी दस्तावेज़ों को एक ज्ञानकोष में अनुक्रमित किया जाता है जिसे केवल आपका सिस्टम ही क्वेरी करता है। डेवलपर्स स्व-होस्टेड या सिंगल-टेनेंट सेटअप बना सकते हैं ताकि आपका डेटा कभी आपके नियंत्रण से बाहर न जाए, और आप सीधे गोपनीयता शर्तों पर सहमत हो सकें। आप तय करते हैं कि कौन से दस्तावेज़ कब साझा किए जाते हैं, और परियोजना के दौरान स्रोत सामग्री आपकी ही रहती है।

प्रत्येक ऑर्डर प्लेटफॉर्म द्वारा सुरक्षित रूप से एस्क्रो में रखा जाता है और काम डिलीवर होने और स्वीकृत होने के बाद ही जारी किया जाता है, इसलिए आपका पैसा पूरे समय सुरक्षित रहता है। प्रत्येक डेवलपर को बेचने से पहले आईडी-सत्यापित और कौशल-सत्यापित किया जाता है। आप अपने डेवलपर के साथ सीधे गोपनीयता शर्तों पर सहमत हो सकते हैं, और आप नियंत्रित करते हैं कि आप कौन से दस्तावेज़, डेटा और क्रेडेंशियल कब साझा करते हैं।

एक अच्छी तरह से निर्मित RAG प्रणाली मतिभ्रम को काफी कम कर देती है क्योंकि मॉडल अनुमान लगाने के बजाय पुनर्प्राप्त स्रोत अंशों से उत्तर देता है, और यह उन स्रोतों का हवाला दे सकता है ताकि उत्तर सत्यापन योग्य हों। कोई भी प्रणाली सही नहीं होती है, इसलिए अच्छे डेवलपर सटीकता को उच्च रखने के लिए मूल्यांकन, पुनर्वर्गीकरण, गार्डरेल और फॉलबैक प्रतिक्रियाएं जोड़ते हैं। वे पुनर्प्राप्ति गुणवत्ता को मापने का एक तरीका भी स्थापित करेंगे ताकि प्रणाली को समय के साथ ट्यून और बेहतर बनाया जा सके।