ವಿಷಯಕ್ಕೆ ನೇರವಾಗಿ ಹೋಗಿ
AI & RAG

RAG ಎಂದರೇನು — ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕೆ ಅದು ನಿಜವಾಗಿ ಯಾವಾಗ ಬೇಕು?

Retrieval-augmented generation ನಿಂದ AI ಊಹಿಸುವ ಬದಲು ನಿಮ್ಮದೇ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳಿಂದ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಅದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಎಲ್ಲಿ ಮಿಂಚುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನೀವು ಅದಕ್ಕೆ ಸಿದ್ಧರಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬ ಸೂಚನೆಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ.

2 ನಿಮಿಷದ ಓದು

ಲಾರ್ಜ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಅದ್ಭುತ ಬರಹಗಾರರು, ಆದರೆ ಕೆಟ್ಟ ಗ್ರಂಥಪಾಲಕರು. ನಿಮ್ಮ ರಜೆ ನೀತಿ, ಉತ್ಪನ್ನದ ವಾರಂಟಿ ನಿಯಮಗಳು ಅಥವಾ ಕಳೆದ ತ್ರೈಮಾಸಿಕದ ಬೆಲೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿದರೆ ಅದು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ, ನಿರರ್ಗಳ — ಆದರೆ ಆಗಾಗ ತಪ್ಪಾದ — ಉತ್ತರ ನೀಡುತ್ತದೆ. ರಿಟ್ರೀವಲ್-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್ (RAG) ಉತ್ತರಿಸುವ ಮೊದಲು ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಓದಲು ಸರಿಯಾದ ಪುಟಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

RAG ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ — ಸರಳವಾಗಿ

RAG ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ಎರಡು ಭಾಗಗಳಿವೆ. ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಭಾಗ ನಿಮ್ಮ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಓದಿ, ಅವುಗಳನ್ನು ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿ, ಪ್ರತಿ ಭಾಗಕ್ಕೂ ಒಂದು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ “ಅರ್ಥದ ಬೆರಳಚ್ಚು” (embedding) ಅನ್ನು PostgreSQL with pgvector ನಂತಹ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ತರಿಸುವ ಭಾಗ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು, ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಅತಿ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ, ಒಂದೇ ಸೂಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ: ಇವುಗಳಿಂದ ಮಾತ್ರ ಉತ್ತರಿಸು, ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಿಸು.

  1. ಇಂಜೆಸ್ಟ್: PDF, Word ಫೈಲ್‌ಗಳು, ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳು, ವೆಬ್ ಪುಟಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ ಚಂಕ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
  2. ಎಂಬೆಡ್: ಪ್ರತಿ ಚಂಕ್ ಅದರ ವಿಷಯವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ವೆಕ್ಟರ್ ಆಗುತ್ತದೆ.
  3. ರಿಟ್ರೀವ್: ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನೂ ಅದೇ ರೀತಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ; ಹತ್ತಿರದ ಚಂಕ್‌ಗಳನ್ನು ತರಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆಗಾಗ ಕೀವರ್ಡ್ ಸರ್ಚ್ ಜೊತೆ ಸೇರಿಸಿ.
  4. ಜನರೇಟ್: ಮಾಡೆಲ್ ಆ ಚಂಕ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಮೂಲಕ್ಕೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತರ ಬರೆಯುತ್ತದೆ.

ಮಾಡೆಲ್ ಅನ್ನು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿದರೆ ಸಾಲದೇ?

ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗೆ ಒಂದು ಶೈಲಿ ಅಥವಾ ಸೀಮಿತ ಕೌಶಲ್ಯ ಕಲಿಸುತ್ತದೆ. ಬದಲಾಗುವ ಸತ್ಯಾಂಶಗಳನ್ನು — ಬೆಲೆಗಳು, ನೀತಿಗಳು, ಇನ್ವೆಂಟರಿ, ಒಪ್ಪಂದಗಳು — ಕಲಿಸಲು ಅದು ಕಳಪೆ ವಿಧಾನ. RAG ಜ್ಞಾನವನ್ನು ನಿಮ್ಮ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಇಡುತ್ತದೆ: ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡಿದರೆ ಮುಂದಿನ ಉತ್ತರದಲ್ಲೇ ಅದು ಪ್ರತಿಫಲಿಸುತ್ತದೆ. ಜೊತೆಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು, ಪ್ರತಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗೆ ಆಕ್ಸೆಸ್ ಕಂಟ್ರೋಲ್, ಮತ್ತು ಏನನ್ನೂ ಮರು-ತರಬೇತಿ ಮಾಡದೆ ಮಾಡೆಲ್ ಬದಲಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಸಿಗುತ್ತದೆ.

ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರ RAG ಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಐದು ಸೂಚನೆಗಳು

  • ನಿಮ್ಮ ತಂಡ ಪ್ರತಿ ವಾರ ಅದೇ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳಿಂದ ಅದೇ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ.
  • ಮುಖ್ಯ ಜ್ಞಾನ ಯಾರೂ ಸರಿಯಾಗಿ ಹುಡುಕದ PDF ಮತ್ತು ಶೇರ್ಡ್ ಡ್ರೈವ್‌ಗಳಲ್ಲಿದೆ.
  • ನಿಮ್ಮ ಮ್ಯಾನ್ಯುಯಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಈಗಾಗಲೇ ಇರುವ ಉತ್ತರಗಳಿಗಾಗಿ ಗ್ರಾಹಕರು ಗಂಟೆಗಟ್ಟಲೆ ಕಾಯುತ್ತಾರೆ.
  • “ಎಲ್ಲೋ ಇದೆ” ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕೆ ಹೊಸ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ಉತ್ಪಾದಕರಾಗಲು ತಿಂಗಳುಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.
  • ಉತ್ತರಗಳು ಅನುಮತಿಗಳನ್ನು ಗೌರವಿಸಬೇಕು — ಎಲ್ಲರೂ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನೋಡಬಾರದು.

RAG ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅನ್ನು ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್-ಗ್ರೇಡ್ ಮಾಡುವುದೇನು

ವೀಕೆಂಡ್ ಪ್ರೊಟೊಟೈಪ್ demo ದಲ್ಲಿ ಮೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು, ಮೂರನೇ ದಿನ ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು. ವ್ಯತ್ಯಾಸ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಶಿಸ್ತಿನಲ್ಲಿದೆ: ನಿಮ್ಮ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಪ್ರಕಾರಗಳಿಗೆ ತಕ್ಕ ಚಂಕಿಂಗ್, ಹೈಬ್ರಿಡ್ ರಿಟ್ರೀವಲ್, ಕ್ವೆರಿ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸುವ ಪರ್ಮಿಷನ್ ಫಿಲ್ಟರ್‌ಗಳು, ಮೂಲಗಳಿಲ್ಲದಿದ್ದಾಗ ಉತ್ತರಿಸಲು ನಿರಾಕರಣೆ, ಮತ್ತು — ಎಲ್ಲಕ್ಕಿಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ — ತಿಳಿದ ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರಗಳಿರುವ ನೈಜ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳ ಇವ್ಯಾಲ್ಯುಯೇಷನ್ ಸೆಟ್, ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅಥವಾ ಮಾಡೆಲ್ ಬದಲಾದಾಗ ಮರು-ಚಾಲನೆ.

ಎಲ್ಲಿಂದ ಆರಂಭಿಸಬೇಕು

ಹೆಚ್ಚು ಬಳಕೆಯ, ಚೆನ್ನಾಗಿ ದಾಖಲಾದ ಒಂದು ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ — HR ನೀತಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ ಬೆಂಬಲ, ಅಥವಾ ಆಂತರಿಕ SOP ಗಳು. ಐವತ್ತು ನೈಜ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ನಿರ್ಮಿಸಿ, ಅಳೆಯಿರಿ, ನಂತರ ವಿಸ್ತರಿಸಿ. ನಾವು ನಮ್ಮ RAG ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೀಗೆಯೇ ನಡೆಸುತ್ತೇವೆ — ಅದಕ್ಕೇ ನಮ್ಮ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್‌ಗಳು ಲಾಂಚ್ ನಂತರವೂ ನಿಖರವಾಗಿರುತ್ತವೆ.

  • #RAG
  • #pgvector
  • #AI strategy
LinkedInWhatsApp
ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

01RAG ಮತ್ತು ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಒಂದೇನಾ?

ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಎಂಬುದು ಇಂಟರ್ಫೇಸ್; RAG ಎಂಬುದು ಅದರ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲ್‌ನ ನೆನಪಿನ ಬದಲು ನಿಮ್ಮ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನೀಡುವಂತೆ ಮಾಡುವ ತಂತ್ರ.

02ನನಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಬೇಕೇ?

ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. pgvector ಎಕ್ಸ್‌ಟೆನ್ಶನ್ ಇರುವ PostgreSQL ಲಕ್ಷಾಂತರ ಭಾಗಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದೇ ಪರಿಚಿತ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಇಡುತ್ತದೆ.

ಇದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕೇ?

AI & RAG ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾದಿಂದಲೇ ಉತ್ತರಿಸುವ — ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್‌ಗಳು.

ಓದುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಿ

ನಿಯಮಗಳೊಳಗೆ ರಜೆಗೆ ಅರ್ಜಿ ಹಾಕುತ್ತದೆ — ನೀವು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿERP & ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು

3 ನಿಮಿಷದ ಓದು

ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ನಿಂದ ಸಹೋದ್ಯೋಗಿಯವರೆಗೆ: ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ HR ಸಹಾಯಕ

AIVCJ HR ರಜೆಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲ — ರಜೆಗೆ ಅರ್ಜಿ ಹಾಕುತ್ತದೆ, ಅನುಮೋದನೆಗೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತದೆ, HR ಪತ್ರಗಳ ಕರಡು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತದೆ. AIಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಬಿಟ್ಟೆವು, ಆದರೆ ನಿಯಮ ರೂಪಿಸಲು ಬಿಡಲಿಲ್ಲ: ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಾಲಿಸಿ ಎಂಜಿನ್, ಪ್ರತಿ ಕ್ರಿಯೆಗೂ ಮುನ್ನ ದೃಢೀಕರಣ ಕಾರ್ಡ್, ಪಾತ್ರ ಆಧಾರಿತ ಅನುಮತಿಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಿಟ್ ಲಾಗ್. ಒಂದು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟೆಡ್ ಮತ್ತು ಒಂದು ಬ್ಲೈಂಡ್ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಲಾಗಿದೆ.

ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ
Owner dashboard: sales, margin, receivables ageing and what needs youERP & ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು

5 ನಿಮಿಷದ ಓದು

WhatsApp ಫೋಟೋಗಳಿಂದ ಲೈವ್ ಆರ್ಡರ್ ಬುಕ್‌ವರೆಗೆ: ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ERP ಮತ್ತು ಆಫ್‌ಲೈನ್ ಫೀಲ್ಡ್ ಆ್ಯಪ್

AIVCJ ERP, Tally + Excel + WhatsApp ಚಕ್ರವನ್ನು ಬದಲಿಸುತ್ತದೆ: ಸಿಗ್ನಲ್ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೂ ಆರ್ಡರ್ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ, ಎಂದಿಗೂ ಎರಡು ಬಾರಿ sync ಆಗದ ಫೀಲ್ಡ್ ಆ್ಯಪ್; ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲೇ ನಿರ್ಧಾರವಾಗುವ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಹೋಲ್ಡ್‌ಗಳು; GST ಇನ್‌ವಾಯ್ಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ FEFO ಪಿಕಿಂಗ್; ಸರಳ ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ ಕೇಳಿದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ನೀವೇ ನೋಡಬಹುದಾದ read-only query ಮೂಲಕ ಉತ್ತರ. ಎರಡು ಫೋನ್‌ಗಳ sync ಟೆಸ್ಟ್ ಮತ್ತು ಒಂದು blind NL-to-SQL ಸೆಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಅಳೆಯಲಾಗಿದೆ.

ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ
ನಿಖರವಾದ ಭಾಗವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುವ ಉತ್ತರಗಳುAI & RAG

3 ನಿಮಿಷದ ಓದು

ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪನಿ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಏಕೆ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸುತ್ತವೆ — ಮೂಲಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಒಂದನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸಿದೆವು

AIVCJ Knowledge ತೆರೆಮರೆಯಲ್ಲಿ: ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಹುಡುಕಾಟ, ಪ್ರಶ್ನೆ ಯೋಜನೆ, ಪ್ರತಿ ಉತ್ತರಕ್ಕೂ ಆಧಾರ ಪರಿಶೀಲನೆ, ಮತ್ತು ಎರಡು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್‌ಗಳು — ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ನಿಜವಾದ ಜನರು ಟೈಪ್ ಮಾಡುವಂತೆ ಬರೆದ ಬ್ಲೈಂಡ್ ಸೆಟ್. ಮಾದರಿ HR, ಉತ್ಪನ್ನ ಮತ್ತು GST ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮದೇ PDFನಲ್ಲಿ ಲೈವ್ ಆಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ.

ಇನ್ನಷ್ಟು ಓದಿ