சரிபார்க்கப்பட்ட RAG டெவலப்பர்களை பணியமர்த்தவும்

RAG என்பது ஒரு பெரிய மொழி மாதிரியை உங்கள் சொந்த அறிவுடன் இணைக்கும் ஒரு நுட்பமாகும், இதனால் அது பயிற்சி பெற்றவற்றிலிருந்து மட்டுமல்லாமல் உங்கள் தரவுகளிலிருந்தும் பதிலளிக்கிறது. ஒரு கேள்வி வரும்போது, ​​கணினி ஒரு வெக்டர் தரவுத்தளத்திலிருந்து மிகவும் பொருத்தமான பத்திகளை மீட்டெடுத்து அவற்றை மாதிரிக்கு சூழலாக வழங்குகிறது. இது உண்மையான மூலப் பொருளில் பதில்களை அடிப்படையாகக் கொண்டது, அவற்றை தற்போதையதாக வைத்திருக்கிறது, மேலும் ஒவ்வொரு பதிலும் எங்கிருந்து வந்தது என்பதைக் குறிப்பிட உதவுகிறது, அதனால்தான் RAG பெரும்பாலான தீவிர AI சாட்போட்கள் மற்றும் உதவியாளர்களுக்கு அடிப்படையாக உள்ளது.

நீங்கள் முழு RAG பைப்லைன்கள், வெக்டர் தரவுத்தள அமைப்பு, உட்பொதித்தல் மற்றும் துண்டாக்குதல் உத்திகள், தனிப்பயன் அறிவுத் தளங்கள், ஆவணம் மற்றும் வலைத்தள சாட்போட்கள், சொற்பொருள் மற்றும் கலப்பினத் தேடல், மறுவரிசைப்படுத்துதல், முகவர் பல-படி மீட்டெடுப்பு, மதிப்பீடு மற்றும் துல்லிய சரிசெய்தல் மற்றும் உற்பத்தி வரிசைப்படுத்தல் ஆகியவற்றை ஆர்டர் செய்யலாம். டெவலப்பர்கள் ஒரு முறை உருவாக்கத்தை வழங்கலாம், ஏற்கனவே உள்ள பயன்பாட்டில் RAG ஐ ஒருங்கிணைக்கலாம் அல்லது காலப்போக்கில் ஒரு அமைப்பை பராமரிக்கலாம் மற்றும் மேம்படுத்தலாம்.

செலவு நீங்கள் குறியிடும் உள்ளடக்கத்தின் அளவு, உங்களுக்குத் தேவையான மீட்டெடுப்புத் தரம், ஒருங்கிணைப்புகளின் எண்ணிக்கை மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் தொடர்ச்சியான பராமரிப்பு ஆகியவை சேர்க்கப்பட்டுள்ளதா என்பதைப் பொறுத்தது. சில நூறு கோப்புகளுக்கு மேல் ஒரு எளிய ஆவண சாட்போட், கலப்பின தேடல் மற்றும் மறுவரிசைப்படுத்தலுடன் கூடிய ஒரு நிறுவன அறிவுத் தளத்தை விட மிக மலிவானது. Zinn Hub இல் ஒவ்வொரு டெவலப்பரும் தங்கள் சொந்த கட்டணங்களை நிர்ணயித்து தெளிவான தொகுப்புகளை இடுகையிடுகிறார்கள், எனவே நீங்கள் முதல் ஆர்டர்களில் மறைக்கப்பட்ட தளக் கட்டணங்கள் இல்லாமல், நீங்கள் உறுதியளிக்கும் முன் நோக்கம் மற்றும் விலையை ஒப்பிடலாம்.

பொதுவான வெக்டர் தரவுத்தளங்களில் Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, Chroma மற்றும் PostgreSQL இல் pgvector ஆகியவை அடங்கும். ஒருங்கிணைப்பு டெவலப்பர்களுக்கு LangChain அல்லது LlamaIndex ஐப் பயன்படுத்துகின்றனர், OpenAI, Cohere, Voyage அல்லது திறந்த மூல விருப்பங்களிலிருந்து உட்பொதிக்கும் மாதிரிகள் மற்றும் GPT, Claude அல்லது திறந்த மாதிரிகள் போன்ற LLMகள். உங்கள் அளவு, பட்ஜெட், தாமதத் தேவைகள் மற்றும் சுய-ஹோஸ்டிங் தேவையா என்பதைப் பொறுத்து சரியான ஸ்டாக் தேர்ந்தெடுக்கப்படுகிறது.

ஒரு குறிப்பிட்ட ஆவண சாட்போட் அல்லது கருத்தின் ஆதாரம் சில நாட்களில் இருந்து ஒரு வாரத்திற்குள் வழங்கப்படலாம், அதே நேரத்தில் தனிப்பயன் துண்டாக்குதல், கலப்பின தேடல், மறுவரிசைப்படுத்துதல், மதிப்பீடு மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் கொண்ட ஒரு உற்பத்தி அமைப்பு பொதுவாக இரண்டு முதல் ஐந்து வாரங்கள் வரை இயங்கும். மிகப்பெரிய காரணிகள் உங்கள் உள்ளடக்கத்தின் அளவு மற்றும் குழப்பம் மற்றும் துல்லியத்தின் அளவு எவ்வளவு அதிகமாக உள்ளது என்பதுதான். வேலை தொடங்குவதற்கு முன் உங்கள் டெவலப்பர் ஒரு மைல்கல் திட்டத்தை உங்களுக்கு வழங்குவார்.

ஆம். RAG இதற்காகவே வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது: உங்கள் தனிப்பட்ட ஆவணங்கள் உங்கள் சிஸ்டம் மட்டுமே வினவும் ஒரு அறிவுத் தளத்தில் குறியிடப்படுகின்றன. டெவலப்பர்கள் சுய-ஹோஸ்ட் செய்யப்பட்ட அல்லது ஒற்றை-குத்தகை அமைப்புகளை உருவாக்கலாம், இதனால் உங்கள் தரவு உங்கள் கட்டுப்பாட்டை விட்டு வெளியேறாது, மேலும் நீங்கள் ரகசியத்தன்மை விதிமுறைகளை நேரடியாக ஒப்புக்கொள்ளலாம். எந்த ஆவணங்கள் பகிரப்படுகின்றன மற்றும் எப்போது என்பதை நீங்கள் தீர்மானிக்கிறீர்கள், மேலும் மூல உள்ளடக்கம் திட்டம் முழுவதும் உங்களுடையதாகவே இருக்கும்.

ஒவ்வொரு ஆர்டரும் தளத்தால் பாதுகாப்பாக எஸ்க்ரோவில் வைக்கப்பட்டு, வேலை வழங்கப்பட்டு அங்கீகரிக்கப்பட்ட பின்னரே வெளியிடப்படும், எனவே உங்கள் பணம் முழுவதும் பாதுகாக்கப்படும். ஒவ்வொரு டெவலப்பரும் விற்கப்படுவதற்கு முன்பு ID-சரிபார்க்கப்பட்டு திறன்-சரிபார்க்கப்படுவார்கள். உங்கள் டெவலப்பருடன் நேரடியாக ரகசியத்தன்மை விதிமுறைகளை நீங்கள் ஒப்புக்கொள்ளலாம், மேலும் எந்த ஆவணங்கள், தரவு மற்றும் சான்றுகளை நீங்கள் பகிர்கிறீர்கள் மற்றும் எப்போது என்பதை நீங்கள் கட்டுப்படுத்தலாம்.

நன்கு கட்டமைக்கப்பட்ட RAG அமைப்பு மாயத்தோற்றங்களை கணிசமாகக் குறைக்கிறது, ஏனெனில் மாதிரி யூகிக்காமல் மீட்டெடுக்கப்பட்ட மூலப் பத்திகளிலிருந்து பதிலளிக்கிறது, மேலும் அது அந்த மூலங்களை மேற்கோள் காட்ட முடியும், இதனால் பதில்கள் சரிபார்க்கக்கூடியவை. எந்த அமைப்பும் சரியானதல்ல, எனவே நல்ல டெவலப்பர்கள் துல்லியத்தை அதிகமாக வைத்திருக்க மதிப்பீடு, மறுவரிசைப்படுத்துதல், பாதுகாப்பு வழிமுறைகள் மற்றும் பின்னடைவு பதில்களைச் சேர்க்கிறார்கள். காலப்போக்கில் அமைப்பைச் சரிசெய்து மேம்படுத்தும் வகையில் மீட்டெடுப்பு தரத்தை அளவிடுவதற்கான ஒரு வழியையும் அவர்கள் அமைப்பார்கள்.