ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ RAG ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰੋ

RAG ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਤੋਂ ਜਵਾਬ ਦੇਵੇ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਨਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਅੰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਵਜੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਲ ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਆਧਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਦੱਸਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਜਵਾਬ ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ ਹੈ, ਇਸੇ ਕਰਕੇ RAG ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਗੰਭੀਰ AI ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਸਹਾਇਕਾਂ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹੈ।

ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੀ RAG ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਸੈੱਟਅੱਪ, ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਅਤੇ ਚੰਕਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ, ਕਸਟਮ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਅਤੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਖੋਜ, ਰੀਰੈਂਕਿੰਗ, ਏਜੰਟਿਕ ਮਲਟੀ-ਸਟੈਪ ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਟਿਊਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਕਮਿਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਐਪ ਵਿੱਚ RAG ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਲਾਗਤ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਇੰਡੈਕਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਏਕੀਕਰਣਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ, ਅਤੇ ਕੀ ਤੈਨਾਤੀ ਅਤੇ ਚੱਲ ਰਹੀ ਸਾਂਭ-ਸੰਭਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਕੁਝ ਸੌ ਫਾਈਲਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਚੈਟਬੋਟ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਖੋਜ ਅਤੇ ਮੁੜ-ਰੈਂਕਿੰਗ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਸਤਾ ਹੈ। Zinn Hub 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਪਣੀਆਂ ਦਰਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਪੈਕੇਜ ਪੋਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਪਹਿਲੀ ਆਰਡਰਾਂ 'ਤੇ ਕੋਈ ਲੁਕਵੀਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਫੀਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਵਚਨਬੱਧ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾਇਰੇ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕੋ।

ਆਮ ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, Chroma ਅਤੇ PostgreSQL 'ਤੇ pgvector ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ LangChain ਜਾਂ LlamaIndex ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, OpenAI, Cohere, Voyage ਜਾਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਵਿਕਲਪਾਂ ਤੋਂ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਤੇ GPT, Claude ਜਾਂ ਓਪਨ ਮਾਡਲਾਂ ਵਰਗੇ LLM। ਸਹੀ ਸਟੈਕ ਤੁਹਾਡੇ ਪੈਮਾਨੇ, ਬਜਟ, ਲੇਟੈਂਸੀ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਕੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਵੈ-ਹੋਸਟਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਚੁਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਚੈਟਬੋਟ ਜਾਂ ਸੰਕਲਪ ਦਾ ਪ੍ਰਮਾਣ ਕੁਝ ਦਿਨਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕਸਟਮ ਚੰਕਿੰਗ, ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਖੋਜ, ਰੀਰੈਂਕਿੰਗ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੋ ਤੋਂ ਪੰਜ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਤੱਕ ਚੱਲਦੀ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਕਾਰਕ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਗੜਬੜ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਾਰ ਕਿੰਨੀ ਉੱਚੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਡਿਵੈਲਪਰ ਕੰਮ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਮੀਲਪੱਥਰ ਯੋਜਨਾ ਦੇਵੇਗਾ।

ਹਾਂ। RAG ਬਿਲਕੁਲ ਇਸੇ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ: ਤੁਹਾਡੇ ਨਿੱਜੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਵਿੱਚ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਤੁਹਾਡਾ ਸਿਸਟਮ ਹੀ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਵੈ-ਹੋਸਟਡ ਜਾਂ ਸਿੰਗਲ-ਟੈਨੈਂਟ ਸੈੱਟਅੱਪ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾ ਕਦੇ ਵੀ ਤੁਹਾਡੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਾ ਜਾਵੇ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਦੋਂ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੌਰਾਨ ਮੂਲ ਸਮੱਗਰੀ ਤੁਹਾਡੀ ਹੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।

ਹਰ ਆਰਡਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੁਆਰਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਐਸਕਰੋ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਮ ਡਿਲੀਵਰ ਹੋਣ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਤੁਹਾਡਾ ਪੈਸਾ ਪੂਰੇ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ ਵੇਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ID-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਅਤੇ ਹੁਨਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ ਸਾਂਝੇ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕਦੋਂ।

ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ RAG ਸਿਸਟਮ ਭਰਮਾਂ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਸਰੋਤ ਅੰਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਕੋਈ ਵੀ ਸਿਸਟਮ ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਇਸਲਈ ਚੰਗੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਉੱਚਾ ਰੱਖਣ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਮੁੜ-ਰੈਂਕਿੰਗ, ਗਾਰਡਰੇਲ ਅਤੇ ਫਾਲਬੈਕ ਜਵਾਬ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਵੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਗੇ ਤਾਂ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਟਿਊਨ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।