ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ RAG ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ನೇಮಿಸಿ

RAG ಎನ್ನುವುದು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದ ಅದು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ವಿಷಯದಿಂದ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಿಂದ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಶ್ನೆ ಬಂದಾಗ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಬಂಧಿತ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂದರ್ಭವಾಗಿ ಮಾದರಿಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು ನೈಜ ಮೂಲ ಸಾಮಗ್ರಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಆಧಾರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಉತ್ತರ ಎಲ್ಲಿಂದ ಬಂದಿದೆ ಎಂದು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ RAG ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಂಭೀರ AI ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಹಾಯಕರಿಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ.

ನೀವು ಪೂರ್ಣ RAG ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು, ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸೆಟಪ್, ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಚಂಕಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು, ಕಸ್ಟಮ್ ಜ್ಞಾನ ನೆಲೆಗಳು, ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಮತ್ತು ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು, ಸಿಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಮತ್ತು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಹುಡುಕಾಟ, ಮರು ಶ್ರೇಯಾಂಕ, ಏಜೆಂಟಿಕ್ ಬಹು-ಹಂತದ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್, ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಒಂದು-ಬಾರಿ ನಿರ್ಮಾಣವನ್ನು ತಲುಪಿಸಬಹುದು, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ RAG ಅನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು, ಅಥವಾ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.

ವೆಚ್ಚವು ನೀವು ಎಷ್ಟು ವಿಷಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ, ನಿಮಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಸಂಯೋಜನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ನೂರು ಫೈಲ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಸರಳ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಮರುಶ್ರೇಣೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಅಗ್ಗವಾಗಿದೆ. Zinn Hub ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಡೆವಲಪರ್ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ದರಗಳನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ಯಾಕೇಜ್‌ಗಳನ್ನು ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಆರ್ಡರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಗುಪ್ತ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಶುಲ್ಕಗಳಿಲ್ಲದೆ ನೀವು ಬದ್ಧರಾಗುವ ಮೊದಲು ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ಬೆಲೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸಬಹುದು.

ಸಾಮಾನ್ಯ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪೈನ್‌ಕೋನ್, ವೀವಿಯೇಟ್, ಕ್ಯೂಡ್ರಾಂಟ್, ಮಿಲ್ವಸ್, ಕ್ರೋಮಾ ಮತ್ತು PostgreSQL ನಲ್ಲಿ pgvector ಸೇರಿವೆ. ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್‌ಗಾಗಿ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಲ್ಯಾಂಗ್‌ಚೈನ್ ಅಥವಾ ಲ್ಯಾಮಾಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ, OpenAI, Cohere, Voyage ಅಥವಾ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಆಯ್ಕೆಗಳಿಂದ ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು GPT, Claude ಅಥವಾ ಓಪನ್ ಮಾದರಿಗಳಂತಹ LLM ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ನಿಮ್ಮ ಸ್ಕೇಲ್, ಬಜೆಟ್, ಲೇಟೆನ್ಸಿ ಅಗತ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನಿಮಗೆ ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ ಎಂಬುದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸರಿಯಾದ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಅಥವಾ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಪುರಾವೆಯನ್ನು ಕೆಲವು ದಿನಗಳಿಂದ ಒಂದು ವಾರದೊಳಗೆ ತಲುಪಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಕಸ್ಟಮ್ ಚಂಕಿಂಗ್, ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಹುಡುಕಾಟ, ಮರು-ಶ್ರೇಯಾಂಕ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡು ರಿಂದ ಐದು ವಾರಗಳವರೆಗೆ ಇರುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ವಿಷಯದ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಮಟ್ಟ ಎಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಎಂಬುದು ದೊಡ್ಡ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ. ಕೆಲಸ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಡೆವಲಪರ್ ನಿಮಗೆ ಮೈಲಿಗಲ್ಲು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ.

ಹೌದು. RAG ಅನ್ನು ಇದಕ್ಕಾಗಿ ನಿಖರವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ: ನಿಮ್ಮ ಖಾಸಗಿ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಮಾತ್ರ ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸೂಚ್ಯಂಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಸ್ವಯಂ-ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಿದ ಅಥವಾ ಏಕ-ಬಾಡಿಗೆದಾರರ ಸೆಟಪ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದು, ಇದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವು ನಿಮ್ಮ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಬಿಡುವುದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ನೀವು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಯಾವ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಯಾವಾಗ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತೀರಿ, ಮತ್ತು ಮೂಲ ವಿಷಯವು ಯೋಜನೆಯ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ನಿಮ್ಮದಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಪ್ರತಿ ಆದೇಶವನ್ನು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ನಿಂದ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಎಸ್ಕ್ರೋದಲ್ಲಿ ಇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲಸವನ್ನು ವಿತರಿಸಿದ ನಂತರ ಮತ್ತು ಅನುಮೋದಿಸಿದ ನಂತರ ಮಾತ್ರ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ಹಣವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಡೆವಲಪರ್ ID-ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅವರು ಮಾರಾಟ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಕೌಶಲ್ಯ-ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಡೆವಲಪರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ನೀವು ನೇರವಾಗಿ ಗೌಪ್ಯತಾ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಮತ್ತು ನೀವು ಯಾವ ದಾಖಲೆಗಳು, ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ರುಜುವಾತುಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಎಂಬುದರ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿರುತ್ತೀರಿ.

ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ RAG ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಮಾದರಿಯು ಊಹಿಸುವ ಬದಲು ಮರುಪಡೆಯಲಾದ ಮೂಲ ಭಾಗಗಳಿಂದ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಆ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬಹುದು ಆದ್ದರಿಂದ ಉತ್ತರಗಳು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ. ಯಾವುದೇ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಉತ್ತಮ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಮರುಶ್ರೇಣೀಕರಣ, ಗಾರ್ಡ್‌ರೈಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಫಾಲ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಸಹ ಅವರು ಹೊಂದಿಸುತ್ತಾರೆ.