RAG (ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್) LLM ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವರ್ಧಿಸಲು ಇತ್ತೀಚಿನ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ, ಉತ್ಪಾದಕ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ. RAG ನೀಡಿದ AI-ಚಾಲಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನಿಖರವಾದ, ಸಂಬಂಧಿತವಾದ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದಿಂದ ಸಮೃದ್ಧವಾಗಿರುವ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅವು ಶುದ್ಧ LLM ಗಳ ಮೇಲೆ ಅಂಚನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
RAG ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಡೇಟಾ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್, ಮಾಡೆಲ್ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಮಗ್ರ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಈ ಘಟಕಗಳು ಹೇಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿರಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್-ಕೇಂದ್ರಿತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಈ ಲೇಖನವು ಈ ಘಟಕಗಳ ಮೂಲಕ ಆಳವಾಗಿ ಹೋಗುತ್ತದೆ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ AI ಮಾದರಿಗಳು.
ಉತ್ತಮ AI ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು
- ಡೇಟಾದ ಶುದ್ಧೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸಂಘಟನೆ: ದೋಷಗಳು, ನಕಲುಗಳು ಮತ್ತು ಅಪ್ರಸ್ತುತ ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಸರಿಯಾದ ಬಳಕೆಯ ಮೊದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ AI ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. AI ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ನವೀಕೃತ FAQ ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬೇಕು ಆದ್ದರಿಂದ ಅದು ಹಳೆಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
- ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ವಿಶೇಷ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಇಂಜೆಕ್ಟ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ AI ಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ AI ಗೆ ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿಯತಕಾಲಿಕಗಳು ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳ ವರದಿಗಳನ್ನು (ಸೂಕ್ತ ಗೌಪ್ಯತೆ ಪರಿಗಣನೆಗಳೊಂದಿಗೆ) ಚುಚ್ಚುವುದು ಸಾಧನೆಯ ಒಂದು ಭಾಗವಾಗಿದೆ.
- ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಬಳಕೆ: ಬಳಸಿದ ಮೆಟಾಡೇಟಾವು ಟೈಮ್‌ಸ್ಟ್ಯಾಂಪ್‌ಗಳು, ಕರ್ತೃತ್ವ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳಂತಹ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ; ಹಾಗೆ ಮಾಡುವುದು ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾಗಿರುವ ಮೂಲಕ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸುದ್ದಿ ಲೇಖನವನ್ನು ಯಾವಾಗ ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು AI ನೋಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಇದು ಮಾಹಿತಿಯು ಹೆಚ್ಚು ಇತ್ತೀಚಿನದು ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ ಮುಂದೆ ಬರಬೇಕು.
RAG ಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ
- ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹ: ಇಲ್ಲಿಯವರೆಗೆ ನೀವು ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಅಥವಾ ಸೇವಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತ ಹಂತವಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಸ್ತುತ ವ್ಯವಹಾರಗಳ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹವಾಮಾನವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರುವ AI ಯಾವಾಗಲೂ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಹೊರಹಾಕಲು ಹವಾಮಾನ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಿಂದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಸಮಯವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿರಬೇಕು.
- ಡೇಟಾ ಕ್ಲೀನಿಂಗ್: ಬರುತ್ತಿರುವ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ. ದೋಷಗಳು, ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಮತ್ತಷ್ಟು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಇದು ದೀರ್ಘ ಲೇಖನಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವಂತಹ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು, ಇದು ಸಂದರ್ಭ-ಮುಕ್ತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಿತ ಭಾಗಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು AI ಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
- ಚುಚ್ಚುವ ಮಾಹಿತಿ: ಡೇಟಾವು ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಹೋದ ನಂತರ, ಅದನ್ನು ಸಣ್ಣ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ಸಂಘಟಿಸಲಾಗುವುದು ಆದ್ದರಿಂದ ಪ್ರತಿ ಭಾಗವು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಮೀರುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾರವನ್ನು ಕೆಲವು ಪ್ಯಾರಾಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಬೇಕು ಅಥವಾ ಇತರ ಸಾರೀಕರಣ ತಂತ್ರಗಳಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬೇಕು.
- ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ: ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ಗುರುತಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕುಶಲತೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ವಿಷಯದ ಬಗ್ಗೆ AI ಗೆ ತಿಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸಂಪೂರ್ಣ ಹೊಸ ಟ್ರೊಟ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಭಾವನೆಗಳು ಮತ್ತು ಭಾವನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಉಪಯುಕ್ತ ಪಠ್ಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಾಗಿ ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾದ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಇದು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
- QA ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು: QA ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಕಠಿಣ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳ ಮೂಲಕ ನೋಡಬೇಕು ಇದರಿಂದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಮಾತ್ರ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೂಲಕ ಹೋಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅಥವಾ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್ ಆಗಿ ಎರಡು ಬಾರಿ ಪರಿಶೀಲಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ LLM ಗಳನ್ನು ಕಸ್ಟಮೈಸ್ ಮಾಡುವುದು
LLM ನ ವೈಯಕ್ತೀಕರಣವು ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಕೆಲವು ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಿಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುವ ಉತ್ಸಾಹದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು AI ನಲ್ಲಿನ ವಿವಿಧ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯ ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮಾದರಿಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು: ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕಾಗಿ ನೀಡಲಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕಾನೂನು ಸಂಸ್ಥೆಯು ಈ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅದರ ನಂತರ ನಿಖರವಾಗಿ ಕರಡು ಕರಡು ಮಾಡಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಅನೇಕ ಕಾನೂನು ದಾಖಲೆಗಳ ಮೂಲಕ ಹೋಗಿರುತ್ತದೆ.
- ನಿರಂತರ ಡೇಟಾ ನವೀಕರಣಗಳು: ಮಾದರಿ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳು ಹಂತದಲ್ಲಿವೆಯೇ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನೀವು ಬಯಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಇದು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಸ್ಪಂದಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ. ಅಂದರೆ, ಫೈನಾನ್ಸ್ AI ತನ್ನ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಅಪ್-ಟು-ದಿ-ನಿಮಿಷದ ಸ್ಟಾಕ್ ಬೆಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ವರದಿಗಳನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ನವೀಕರಿಸಬೇಕು.
- ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿರುವ ಕೆಲವು ಮಾದರಿಗಳು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯತಾಂಕಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಅಥವಾ ಎರಡನ್ನೂ ಆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾದವುಗಳಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ. ಸೆಂಟಿಮೆಂಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ AI ಅನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೆಲವು ಉದ್ಯಮ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಭಾಷೆಗಳು ಅಥವಾ ಪದಗುಚ್ಛಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು.
RAG ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು
ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮಾರ್ಗವೆಂದು ತಿಳಿಯಬಹುದು. ನೀವು ಬಯಸಿದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ನಿಮ್ಮ LLM ಅನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮಾಡುತ್ತಿರುವಂತೆ ಯೋಚಿಸಿ ಮತ್ತು RAG ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ ನೀವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವ ಕೆಲವು ವಿಧಾನಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:
- ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳಲಾದ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಅಪೇಕ್ಷೆಗಳು: ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಉತ್ತಮ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. "ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಹೇಳಿ" ಎಂದು ಕೇಳುವ ಬದಲು, "ಸ್ಮಾರ್ಟ್‌ಫೋನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಯಾವುವು?" ಎಂದು ಕೇಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು.
- ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಗತಿ: ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನ ನಿರಂತರ ಪರಿಷ್ಕರಣೆಯು ಅದರ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ತುಂಬಾ ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಕಂಡುಕೊಂಡರೆ, ಸರಳವಾದ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಕೇಳಲು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಬಹುದು.
- ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಪ್ರೇರೇಪಿಸುವ ತಂತ್ರಗಳು: ಪ್ರಚೋದನೆಯು ಬಳಕೆದಾರರ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಹತ್ತಿರವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಸಂದರ್ಭ-ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಅಥವಾ ಹಿಂದಿನ ಸಂವಾದಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
- ತಾರ್ಕಿಕ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುವುದು: ತಾರ್ಕಿಕ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುವುದು ಮೇಜರ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ
ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಬ್ಬ ಐತಿಹಾಸಿಕ ಘಟನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳಿದಾಗ, "ಏನಾಯಿತು?" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಅವನು ಕೇಳುವ ಮೊದಲು, "ಅದು ಏಕೆ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿತ್ತು?"
RAG ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಂದ ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಡೆಯುವುದು ಎಂಬುದು ಈಗ ಇಲ್ಲಿದೆ
ನಿಯಮಿತ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು: ಕೆಲವು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳ ಪ್ರಕಾರ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು RAG ತನ್ನ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಅಂದರೆ, RAG ನ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪೀಳಿಗೆಯ ಭಾಗಗಳೆರಡೂ ಎಷ್ಟು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಾಡಿಕೆಯಂತೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ, ವಿಭಿನ್ನ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ AI ಎಷ್ಟು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು.
ಬಳಕೆದಾರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ: ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಸಿಸ್ಟಮ್ ನೀಡುವಲ್ಲಿ ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತೀವ್ರವಾಗಿ ತಿಳಿಸಬೇಕಾದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
