बेहतर डेटा और प्रॉम्प्ट्स के साथ RAG को अनुकूलित करना

आरएजी (रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन) एलएलएम को अत्यधिक प्रभावी तरीके से बढ़ाने का एक हालिया तरीका है, जो जनरेटिव पावर और रियल-टाइम डेटा रिट्रीवल को जोड़ता है। आरएजी किसी दिए गए एआई-संचालित सिस्टम को प्रासंगिक आउटपुट बनाने की अनुमति देता है जो सटीक, प्रासंगिक और डेटा द्वारा समृद्ध होते हैं, जिससे उन्हें शुद्ध एलएलएम पर बढ़त मिलती है।

RAG ऑप्टिमाइज़ेशन एक समग्र दृष्टिकोण है जिसमें डेटा ट्यूनिंग, मॉडल फ़ाइन-ट्यूनिंग और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग शामिल है। यह लेख इन घटकों को गहराई से बताता है ताकि उद्यम-केंद्रित अंतर्दृष्टि प्राप्त हो सके कि ये घटक किस तरह से सर्वश्रेष्ठ हो सकते हैं उद्यम एआई मॉडल। 

बेहतर AI प्रदर्शन के लिए डेटा को बढ़ाना

• डेटा की सफाई और संगठन: त्रुटियों, डुप्लिकेट और अप्रासंगिक अनुभागों को हटाने के लिए उचित उपयोग से पहले डेटा को हमेशा साफ़ किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, ग्राहक सहायता AI को लें। एक AI को केवल सटीक और अद्यतित FAQ का संदर्भ देना चाहिए ताकि यह पुरानी जानकारी को प्रकट न करे।
• डोमेन-विशिष्ट डेटासेट इंजेक्शन: विशिष्ट डोमेन के लिए विकसित विशेष डेटासेट को इंजेक्ट करके प्रदर्शन में संभावित रूप से सुधार किया जा सकता है। इस उपलब्धि का एक हिस्सा स्वास्थ्य सेवा के क्षेत्र में चिकित्सा पत्रिकाओं और रोगी रिपोर्टों (उचित गोपनीयता विचारों के साथ) को AI में इंजेक्ट करना है ताकि स्वास्थ्य सेवा AI को सूचित उत्तर देने में सक्षम बनाया जा सके।
• मेटाडेटा उपयोग: इस्तेमाल किए गए मेटाडेटा में टाइमस्टैम्प, लेखकत्व और स्थान पहचानकर्ता जैसी जानकारी शामिल हो सकती है; ऐसा करने से संदर्भ में सही होने से पुनर्प्राप्ति में मदद मिलती है। उदाहरण के लिए, एक AI देख सकता है कि कोई समाचार लेख कब पोस्ट किया गया था और यह संकेत दे सकता है कि जानकारी अधिक हाल की है, और इसलिए सारांश में आगे आना चाहिए।

आरएजी के लिए डेटा तैयार करना

• डेटा संग्रहण: अब तक यह सबसे बुनियादी कदम है जहाँ आप नया डेटा एकत्र करते हैं या उसमें से डेटा प्राप्त करते हैं ताकि मॉडल को वर्तमान मामलों की जानकारी बनी रहे। उदाहरण के लिए, मौसम की भविष्यवाणी करने से सावधान रहने वाले AI को हमेशा मौसम संबंधी डेटाबेस से डेटा और समय एकत्र करना चाहिए ताकि व्यवहार्य भविष्यवाणियाँ की जा सकें।
• डेटा सफ़ाई: आने वाले कच्चे डेटा पर विचार करें। त्रुटियों, विसंगतियों या अन्य मुद्दों को दूर करने के लिए आगे की प्रक्रिया से पहले इसकी समीक्षा की जानी चाहिए। इसमें लंबे लेखों को उचित रूप से छोटे खंडों में विभाजित करने जैसी गतिविधियाँ शामिल हो सकती हैं जो संदर्भ-मुक्त विश्लेषण के दौरान AI को केवल प्रासंगिक भागों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देंगी।
• चंकिंग जानकारी: एक बार जब डेटा सफाई की प्रक्रिया से गुजर जाता है, तो इसे छोटे-छोटे टुकड़ों में व्यवस्थित किया जाएगा ताकि हर हिस्सा मॉडल प्रशिक्षण चरण में विश्लेषण की गई सीमाओं और कारकों से अधिक न हो। प्रत्येक अंश को कुछ पैराग्राफ में उपयुक्त रूप से संक्षेपित किया जाना चाहिए या अन्य सारांश तकनीकों से लाभ उठाना चाहिए।
• डेटा एनोटेशन: हेरफेर की प्रक्रिया जिसमें लेबलिंग या डेटा की पहचान करना शामिल है, संदर्भगत मामले के बारे में AI को सूचित करके पुनर्प्राप्ति को बेहतर बनाने के लिए एक पूरी नई चाल जोड़ती है। यह ग्राहक प्रतिक्रिया के अधिक प्रभावी भावना विश्लेषण की अनुमति देगा, जिसे सामान्य भावनाओं और भावनाओं के साथ लेबल किए जाने पर उपयोगी टेक्स्ट अनुप्रयोगों में हेरफेर किया जा रहा है।
• क्यूए प्रक्रियाएं: क्यूए प्रक्रियाओं को कठोर गुणवत्ता जांच से गुजरना चाहिए ताकि केवल गुणवत्ता डेटा ही प्रशिक्षण और पुनर्प्राप्ति प्रक्रियाओं से गुजरे। इसमें स्थिरता और सटीकता के लिए मैन्युअल रूप से या प्रोग्रामेटिक रूप से दोबारा जांच करना शामिल हो सकता है।

विशिष्ट कार्यों के लिए एलएलएम को अनुकूलित करना

एलएलएम का निजीकरण एआई में विभिन्न सेटिंग्स का समायोजन है, ताकि कुछ कार्यों को करने में मॉडल की दक्षता बढ़ाई जा सके या कुछ उद्योगों को सुविधा प्रदान की जा सके। हालाँकि, यह मॉडल अनुकूलन मॉडल की पैटर्न को पहचानने की क्षमता को बढ़ाने में मदद कर सकता है।

• मॉडल का फ़ाइन-ट्यूनिंग: फाइन-ट्यूनिंग का मतलब है डोमेन-विशिष्ट सूक्ष्मताओं को समझने की क्षमता के लिए दिए गए डेटासेट पर मॉडल को प्रशिक्षित करना। उदाहरण के लिए, एक कानूनी फर्म इस AI मॉडल को उसके बाद अनुबंधों को सटीक रूप से तैयार करने के लिए चुन सकती है, क्योंकि यह कई कानूनी दस्तावेजों से गुजर चुका होगा।
• निरंतर डेटा अपडेट: आप यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि मॉडल डेटा स्रोत बिंदु पर हों, और यह इसे विकसित विषयों के प्रति उत्तरदायी बनने के लिए पर्याप्त रूप से प्रासंगिक बनाए रखता है। यानी, एक वित्त एआई को नियमित रूप से अपने डेटाबेस को अपडेट करना चाहिए ताकि शेयर की कीमतों और आर्थिक रिपोर्टों को मिनट-दर-मिनट कैप्चर किया जा सके।
• कार्य-विशिष्ट समायोजन: कुछ मॉडल जिन्हें कुछ खास कार्यों के लिए फिट किया गया है, वे किसी एक या दोनों विशेषताओं और मापदंडों को ऐसे मापदंडों में बदलने में सक्षम हैं जो उस विशेष कार्य के लिए सबसे उपयुक्त हों। उदाहरण के लिए, भावना विश्लेषण AI को कुछ उद्योग-विशिष्ट शब्दावली या वाक्यांशों को पहचानने के लिए संशोधित किया जा सकता है।

आरएजी मॉडल के लिए प्रभावी संकेत तैयार करना

प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को एक ऐसे तरीके के रूप में समझा जा सकता है, जिसके द्वारा आप एक बेहतरीन तरीके से तैयार किए गए प्रॉम्प्ट का उपयोग करके वांछित आउटपुट तैयार कर सकते हैं। इसे ऐसे समझें कि आप अपने LLM को वांछित आउटपुट उत्पन्न करने के लिए प्रोग्राम कर रहे हैं और यहाँ कुछ तरीके दिए गए हैं जिनसे आप RAG मॉडल के लिए एक प्रभावी प्रॉम्प्ट तैयार कर सकते हैं:

• स्पष्ट रूप से बताए गए और सटीक संकेत: एक स्पष्ट संकेत बेहतर प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है। “मुझे तकनीक के बारे में बताओ” पूछने के बजाय, यह पूछना मददगार हो सकता है, “स्मार्टफोन तकनीक में नवीनतम प्रगति क्या है?”
• संकेतों की पुनरावृत्तीय उन्नति: फीडबैक के आधार पर प्रॉम्प्ट को लगातार परिष्कृत करने से इसकी दक्षता बढ़ती है। उदाहरण के लिए, अगर उपयोगकर्ताओं को उत्तर बहुत तकनीकी लगते हैं, तो प्रॉम्प्ट को सरल स्पष्टीकरण के लिए समायोजित किया जा सकता है।
• प्रासंगिक संकेत तकनीकें: उपयोगकर्ताओं की अपेक्षाओं के करीब प्रतिक्रियाओं को तैयार करने के लिए संकेत संदर्भ-संवेदनशील हो सकते हैं। इसका एक उदाहरण संकेत के भीतर उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं या पिछले इंटरैक्शन का उपयोग करना होगा, जो कहीं अधिक व्यक्तिगत आउटपुट उत्पन्न करता है।
• संकेतों को तार्किक क्रम में व्यवस्थित करना: तार्किक क्रम में संकेतों को व्यवस्थित करने से प्रमुखता प्राप्त करने में सहायता मिलती है

महत्वपूर्ण जानकारी। उदाहरण के लिए, जब कोई किसी ऐतिहासिक घटना के बारे में पूछता है, तो सबसे पहले यह पूछना अधिक उपयुक्त होगा कि, “क्या हुआ था?” उसके बाद वह पूछेगा कि, “यह महत्वपूर्ण क्यों था?”

अब यहां बताया गया है कि RAG सिस्टम से सर्वोत्तम परिणाम कैसे प्राप्त करें

नियमित मूल्यांकन पाइपलाइन: कुछ मूल्यांकनों के अनुसार, मूल्यांकन प्रणाली स्थापित करने से RAG को समय के साथ अपनी गुणवत्ता पर नज़र रखने में मदद मिलेगी, यानी, नियमित रूप से यह समीक्षा करना कि RAG के पुनर्प्राप्ति और उत्पादन दोनों भाग कितने अच्छे प्रदर्शन करते हैं। संक्षेप में, यह पता लगाना कि AI विभिन्न परिदृश्यों में प्रश्नों का कितनी अच्छी तरह उत्तर देता है।

उपयोगकर्ता फ़ीडबैक लूप को शामिल करें: उपयोगकर्ता फ़ीडबैक सिस्टम में निरंतर सुधार की अनुमति देता है। यह फ़ीडबैक उपयोगकर्ता को उन चीज़ों की रिपोर्ट करने की भी अनुमति देता है जिन पर ध्यान देने की सख्त ज़रूरत है।