सत्यापित RAG डेव्हलपर्सना कामावर घ्या

RAG हे एक तंत्र आहे जे मोठ्या भाषेच्या मॉडेलला तुमच्या स्वतःच्या ज्ञानाशी जोडते, ज्यामुळे ते केवळ प्रशिक्षित केलेल्या माहितीऐवजी तुमच्या डेटावरून उत्तरे देते. जेव्हा एखादा प्रश्न येतो, तेव्हा प्रणाली वेक्टर डेटाबेसमधून सर्वात संबंधित परिच्छेद पुनर्प्राप्त करते आणि त्यांना संदर्भासाठी मॉडेलला पुरवते. यामुळे उत्तरे वास्तविक स्त्रोत सामग्रीवर आधारित राहतात, ती अद्ययावत राहतात आणि प्रत्येक उत्तर कुठून आले हे उद्धृत करणे शक्य होते, म्हणूनच RAG बहुतेक गंभीर AI चॅटबॉट्स आणि सहाय्यकांना आधार देते.

तुम्ही पूर्ण RAG पाइपलाइन, वेक्टर डेटाबेस सेटअप, एम्बेडिंग आणि चंकिंग स्ट्रॅटेजीज, कस्टम नॉलेज बेसेस, डॉक्युमेंट आणि वेबसाइट चॅटबॉट्स, सिमेंटिक आणि हायब्रिड सर्च, रीरँकिंग, एजंटिक मल्टी-स्टेप रिट्रीव्हल, इव्हॅल्युएशन आणि ॲक्युरसी ट्यूनिंग, आणि प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंटची मागणी करू शकता. डेव्हलपर्स एक-वेळचे बिल्ड देऊ शकतात, RAG ला विद्यमान ॲपमध्ये समाकलित करू शकतात किंवा कालांतराने सिस्टमची देखभाल आणि सुधारणा करू शकतात.

खर्च तुम्ही किती सामग्री अनुक्रमित करत आहात, तुम्हाला आवश्यक असलेली पुनर्प्राप्ती गुणवत्ता, एकत्रीकरणांची संख्या आणि उपयोजन व चालू देखभाल समाविष्ट आहे की नाही यावर अवलंबून असतो. काहीशे फाइल्सवरील एक साधा दस्तऐवज चॅटबॉट हायब्रिड शोध आणि रीरँकिंगसह एंटरप्राइझ नॉलेज बेसपेक्षा खूपच स्वस्त आहे. Zinn Hub वर प्रत्येक विकसक त्यांचे स्वतःचे दर सेट करतात आणि स्पष्ट पॅकेजेस पोस्ट करतात, त्यामुळे तुम्ही वचनबद्ध होण्यापूर्वी व्याप्ती आणि किंमत यांची तुलना करू शकता, तुमच्या पहिल्या ऑर्डरवर कोणतेही छुपे प्लॅटफॉर्म शुल्क नाही.

सामान्य वेक्टर डेटाबेसमध्ये Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, Chroma आणि PostgreSQL वरील pgvector यांचा समावेश आहे. ऑर्केस्ट्रेशनसाठी डेव्हलपर्स LangChain किंवा LlamaIndex वापरतात, OpenAI, Cohere, Voyage किंवा ओपन-सोर्स पर्यायांमधून एम्बेडिंग मॉडेल्ससह, आणि GPT, Claude किंवा ओपन मॉडेल्ससारखे LLM. तुमच्या स्केल, बजेट, लेटन्सी गरजा आणि तुम्हाला सेल्फ-होस्टिंगची आवश्यकता आहे की नाही यानुसार योग्य स्टॅक निवडला जातो.

एक केंद्रित दस्तऐवज चॅटबॉट किंवा संकल्पनेचा पुरावा काही दिवसांपासून एका आठवड्यात वितरित केला जाऊ शकतो, तर सानुकूल चंकिंग, हायब्रिड शोध, रीरँकिंग, मूल्यांकन आणि उपयोजनासह उत्पादन प्रणाली सामान्यतः दोन ते पाच आठवडे चालते. सर्वात मोठे घटक म्हणजे तुमच्या सामग्रीचा आकार आणि गोंधळ आणि अचूकतेची मर्यादा किती जास्त आहे. काम सुरू होण्यापूर्वी तुमचा विकसक तुम्हाला एक टप्पा योजना देईल.

होय. RAG ची रचना नेमकी यासाठीच केली आहे: तुमची खाजगी कागदपत्रे एका ज्ञानकोषात अनुक्रमित केली जातात ज्याला फक्त तुमची प्रणाली क्वेरी करते. विकसक सेल्फ-होस्टेड किंवा सिंगल-टेनंट सेटअप तयार करू शकतात जेणेकरून तुमचा डेटा कधीही तुमच्या नियंत्रणाबाहेर जाणार नाही आणि तुम्ही थेट गोपनीयतेच्या अटींवर सहमत होऊ शकता. कोणते कागदपत्रे कधी शेअर करायची हे तुम्ही ठरवता आणि संपूर्ण प्रकल्पात मूळ सामग्री तुमचीच राहते.

प्रत्येक ऑर्डर प्लॅटफॉर्मद्वारे सुरक्षितपणे एस्क्रोमध्ये ठेवली जाते आणि काम वितरित आणि मंजूर झाल्यावरच सोडली जाते, त्यामुळे तुमचे पैसे पूर्णपणे सुरक्षित राहतात. प्रत्येक डेव्हलपरला विक्री करण्यापूर्वी आयडी-सत्यापित आणि कौशल्य-सत्यापित केले जाते. तुम्ही तुमच्या डेव्हलपरशी थेट गोपनीयतेच्या अटींवर सहमत होऊ शकता आणि तुम्ही कोणती कागदपत्रे, डेटा आणि क्रेडेन्शियल्स कधी शेअर करायची यावर तुमचे नियंत्रण राहते.

एक सुव्यवस्थित RAG प्रणाली हॅल्युसिनेशन्स लक्षणीयरीत्या कमी करते कारण मॉडेल अंदाजे उत्तरे देण्याऐवजी स्त्रोत परिच्छेदांमधून उत्तरे देते आणि ते स्त्रोत उद्धृत करू शकते, ज्यामुळे उत्तरे पडताळण्यायोग्य होतात. कोणतीही प्रणाली परिपूर्ण नसते, म्हणून चांगले डेव्हलपर्स अचूकता उच्च ठेवण्यासाठी मूल्यांकन, रीरँकिंग, गार्डरेल्स आणि फॉलबॅक प्रतिसाद जोडतात. ते रिट्रीव्हल गुणवत्तेचे मोजमाप करण्यासाठी एक मार्ग देखील सेट करतील जेणेकरून प्रणाली कालांतराने ट्यून आणि सुधारित केली जाऊ शकेल.