ಜೆನೆರಿಕ್ ರಿಟ್ರೀವಲ್-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್: ಟೈಪ್-ಸೇಫ್ AI ಡೇಟಾ ವರ್ಧನೆಗಾಗಿ ಒಂದು ನೀಲನಕ್ಷೆ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸಿಸುತ್ತಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLMಗಳು) ಪರಿವರ್ತನಾಶೀಲ ಸಾಧನಗಳಾಗಿ ಹೊರಹೊಮ್ಮಿವೆ. ಅವು ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿ ಮಾನವ-ಸದೃಶ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು, ಸಂಕೀರ್ಣ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಕೋಡ್ ಬರೆಯಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವುಗಳ ಎಲ್ಲಾ ಸೃಜನಶೀಲ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ನಡುವೆಯೂ, ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತದ ಉದ್ಯಮಗಳು ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸವಾಲನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿವೆ: ನಿಖರತೆ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ರಚನೆಯನ್ನು ಬಯಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಈ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಕೇವಲ ಗದ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾದಾಗ LLMಗಳ ಸೃಜನಶೀಲ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸ್ವಭಾವವು ಒಂದು ಹೊರೆಯಾಗಬಹುದು.

ಇಲ್ಲಿಯೇ ರಿಟ್ರೀವಲ್-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್ (RAG) ಮಾದರಿಯು ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ. ಇದು LLMಗಳನ್ನು ವಾಸ್ತವಿಕ, ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ನೆಲೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ RAG ಸಹ ಒಂದು ಗುಪ್ತ ಮಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅರಚನಾತ್ಮಕ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಅದಕ್ಕೆ ದುರ್ಬಲ, ದೋಷ-ಪೀಡಿತ ನಂತರದ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಪರಿಹಾರವೇನು? ಒಂದು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ, ದೃಢವಾದ ವಿಧಾನ: ಟೈಪ್ ಸೇಫ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಜೆನೆರಿಕ್ ರಿಟ್ರೀವಲ್-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್. ಈ ವಿಧಾನವು ಒಂದು ಸ್ಮಾರಕೀಯ ಜಿಗಿತವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, LLMಗಳನ್ನು ಚತುರ ಸಂಭಾಷಣಕಾರರಿಂದ ಶಿಸ್ತುಬದ್ಧ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಉದ್ಯಮ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣಕ್ಕೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡಬಲ್ಲದು.

ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಈ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರವನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ಘಟಕಗಳನ್ನು ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ಜಾಗತಿಕ ಅನ್ವಯಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕಾಗಿ ಒಂದು ನೀಲನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು LLMಗಳು ಮತ್ತು RAGನ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು ಟೈಪ್-ಸೇಫ್, ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಜಗತ್ತಿಗೆ ಪ್ರಯಾಣಿಸುತ್ತೇವೆ, ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ನಂಬಬಹುದಾದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಅಡಿಪಾಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು: LLMಗಳಿಂದ RAGವರೆಗೆ

ಟೈಪ್-ಸೇಫ್ RAGನ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಶ್ಲಾಘಿಸಲು, ನಾವು ಮೊದಲು ಅದು ನಿಂತಿರುವ ಆಧಾರಸ್ತಂಭಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಸ್ವತಂತ್ರ LLMಗಳಿಂದ ಸಂದರ್ಭ-ಅರಿವಿನ RAG ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ವಿಕಾಸವು ಈ ಮುಂದಿನ ಹಂತದ ನಾವೀನ್ಯತೆಗೆ ವೇದಿಕೆಯನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ (LLM) ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಅಪಾಯ

ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಾದ್ಯಂತದ ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ತರಬೇತಿಯು ಅವುಗಳಿಗೆ ಅದ್ಭುತ ನಿರರ್ಗಳತೆಯೊಂದಿಗೆ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ರಚಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಮಾನವ ಸಂವಹನದಲ್ಲಿನ ಮಾದರಿಗಳು, ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವೇ ಅವುಗಳ ಪ್ರಮುಖ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ.

• ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು: LLMಗಳು ವಿಷಯ ರಚನೆ, ಅನುವಾದ, ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಚಿಂತನ ಮಂಥನದಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ. ಅವು ಇಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಪ್ರತಿಯನ್ನು ಬರೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸರಳ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಬಹುದು.
• ದುರ್ಬಲತೆಗಳು: ಅವುಗಳ ಜ್ಞಾನವು ಅವುಗಳ ಕೊನೆಯ ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸ್ಥಗಿತಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅವುಗಳಿಗೆ ಇತ್ತೀಚಿನ ಘಟನೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಅರಿವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಅವು "ಭ್ರಮೆ"ಗೆ (ಹ್ಯಾಲುಸಿನೇಷನ್) ಒಳಗಾಗುತ್ತವೆ - ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಸತ್ಯ, ಅಂಕಿ-ಅಂಶಗಳು ಅಥವಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ. ವಾಸ್ತವಿಕ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುವ ಯಾವುದೇ ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ, ಇದು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಅವುಗಳ ಔಟ್‌ಪುಟ್, ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತವಾಗಿ, ಅರಚನಾತ್ಮಕ ಗದ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ರಿಟ್ರೀವಲ್-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್ (RAG) ಪ್ರವೇಶ: AI ಅನ್ನು ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ ನೆಲೆಗೊಳಿಸುವುದು

LLMಗಳ ಪ್ರಮುಖ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು RAG ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು, ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೆನಪಿನಿಂದ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಹೇಳಲು ಕೇಳುವ ಬದಲು, ಅದಕ್ಕೆ ತೆರೆದ-ಪುಸ್ತಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನೀಡಿದಂತೆ ಯೋಚಿಸಿ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಸೊಗಸಾಗಿ ಸರಳ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿದೆ:

1. ಹಿಂಪಡೆಯಿರಿ: ಬಳಕೆದಾರರು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ, RAG ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಅದನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ LLMಗೆ ಕಳುಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಅದು ಮೊದಲು ಖಾಸಗಿ, ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಜ್ಞಾನ ಮೂಲವನ್ನು (ಕಂಪನಿಯ ಆಂತರಿಕ ದಾಖಲೆಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನ ಕೈಪಿಡಿಗಳು, ಅಥವಾ ಹಣಕಾಸು ವರದಿಗಳ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಂತಹ) ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ ಹುಡುಕುತ್ತದೆ. ಈ ಜ್ಞಾನ ಮೂಲವನ್ನು ಸಮರ್ಥ ಶಬ್ದಾರ್ಥ ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕಾಗಿ ವಿಶೇಷ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
2. ವರ್ಧಿಸಿ: ಜ್ಞಾನ ಮೂಲದಿಂದ ಹಿಂಪಡೆದ ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ನಂತರ ಬಳಕೆದಾರರ ಮೂಲ ಪ್ರಶ್ನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಂದರ್ಭದಿಂದ ಸಮೃದ್ಧವಾಗಿರುವ ಈ ಸಂಯೋಜಿತ ಪಠ್ಯವು ಹೊಸ, ವರ್ಧಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.
3. ರಚಿಸಿ: ಈ ವರ್ಧಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಂತರ LLMಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈಗ, ಮಾದರಿಯು ನಿಖರ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಉತ್ತರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ನವೀಕೃತ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಮತ್ತು ಅದು ತನ್ನ ಮೂಲಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ.

RAG ಒಂದು ಗೇಮ್-ಚೇಂಜರ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, LLMಗಳಿಗೆ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಮೂಲ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಒಂದು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇಂದಿನ ಅನೇಕ AI ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಸರ್ಚ್ ಪರಿಕರಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರಲು ಇದೇ ಕಾರಣ. ಆದರೆ ಇದು ಇನ್ನೂ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಗುಪ್ತ ಸವಾಲು: ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ RAG ನಲ್ಲಿ "ಟೈಪ್" ಸಮಸ್ಯೆ

RAG, LLMನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ *ವಿಷಯ*ವು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿದರೂ, ಅದರ *ರಚನೆ*ಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ವಾಭಾವಿಕ ಭಾಷೆಯ ಪಠ್ಯದ ಒಂದು ಬ್ಲಾಕ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಅನೇಕ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ, ಇದು ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಅಡಚಣೆಯಾಗಿದೆ.

“ಸಾಕಷ್ಟು” ಎನ್ನುವುದು ಸಾಕಾಗದಿದ್ದಾಗ

ನೀವು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಂದ ಬರುವ ಇನ್‌ವಾಯ್ಸ್‌ಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನಿಮ್ಮ ಗುರಿಯು ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆದು ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಅಕೌಂಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗೆ ನಮೂದಿಸುವುದು. ಒಂದು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ RAG ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸಹಾಯಕವಾದ ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ನೀಡಬಹುದು:

"ಇನ್‌ವಾಯ್ಸ್ 'ಗ್ಲೋಬಲ್ ಟೆಕ್ ಸೊಲ್ಯೂಷನ್ಸ್ ಇಂಕ್.' ನಿಂದ ಬಂದಿದೆ, ಸಂಖ್ಯೆ INV-2023-945. ಪಾವತಿಸಬೇಕಾದ ಒಟ್ಟು ಮೊತ್ತ 15,250.50 EUR, ಮತ್ತು ಪಾವತಿಯು ಅಕ್ಟೋಬರ್ 30, 2023 ರೊಳಗೆ ಮಾಡಬೇಕು. ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ಐಟಂಗಳಲ್ಲಿ 50 'ಹೈ-ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಸರ್ವರ್‌ಗಳು' ಮತ್ತು 10 'ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸ್ವಿಚ್‌ಗಳು' ಸೇರಿವೆ."

ಇದು ನಿಖರವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಕ್ ಆಗಿ ಬಳಸಲು ಯೋಗ್ಯವಲ್ಲ. ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಲು, ಡೆವಲಪರ್ ನಿಯಮಿತ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು (regular expressions) ಅಥವಾ ಇತರ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಮ್ಯಾನಿಪ್ಯುಲೇಷನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಕೋಡ್ ಬರೆಯಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಕೋಡ್ ಕುಖ್ಯಾತವಾಗಿ ದುರ್ಬಲವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಮುಂದಿನ LLM ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ "due by..." ಬದಲಿಗೆ "The payment deadline is..." ಎಂದು ಬಂದರೆ ಏನು ಮಾಡುವುದು? ಕರೆನ್ಸಿ ಚಿಹ್ನೆಯು ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೊದಲು ಬಂದರೆ ಏನು? ದಿನಾಂಕವು ಬೇರೆ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿದ್ದರೆ ಏನು? ಪಾರ್ಸರ್ ಮುರಿಯುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಅರಚನಾತ್ಮಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೆಲೆ

• ಹೆಚ್ಚಿದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸಂಕೀರ್ಣತೆ: ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡಗಳು ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯವಹಾರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಬದಲು, ದುರ್ಬಲವಾದ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ತರ್ಕವನ್ನು ಬರೆಯಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅಮೂಲ್ಯ ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತಾರೆ.
• ಸಿಸ್ಟಮ್ ದುರ್ಬಲತೆ: LLMನ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿನ ಸಣ್ಣ, ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಇಡೀ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳಲು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಇದು ದುಬಾರಿ ಅಲಭ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಮಗ್ರತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಕಳೆದುಹೋದ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದ ಅವಕಾಶಗಳು: ಅರಚನಾತ್ಮಕ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಕೊರತೆಯಿಂದಾಗಿ ಅನೇಕ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ತುಂಬಾ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು: ಒಂದು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಪ್ರಕಾರ ಅಥವಾ ಭಾಷೆಗೆ ಬರೆದ ಪಾರ್ಸರ್ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡದಿರಬಹುದು, ಇದು ಜಾಗತಿಕ ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗುತ್ತದೆ.

AI ಯೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಲು ನಮಗೆ ಒಂದು ಮಾರ್ಗ ಬೇಕು, ಅದರ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಕೇವಲ ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿರುವುದಲ್ಲದೆ, ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.

ಟೈಪ್ ಸೇಫ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಜೆನೆರಿಕ್ RAG: ಮಾದರಿ ಬದಲಾವಣೆ

ಇಲ್ಲಿಯೇ ಆಧುನಿಕ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳಿಂದ ಎರವಲು ಪಡೆದ ಟೈಪ್ ಸೇಫ್ಟಿ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯು RAG ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸರಿಯಾದ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕಾಗಿ ಆಶಿಸುವುದರಿಂದ ಅದನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವತ್ತ ಒಂದು ಮೂಲಭೂತ ಬದಲಾವಣೆಯಾಗಿದೆ.

AI ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ "ಟೈಪ್ ಸೇಫ್ಟಿ" ಎಂದರೇನು?

TypeScript, Java, ಅಥವಾ Rust ನಂತಹ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ, ಟೈಪ್ ಸೇಫ್ಟಿಯು ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಫಂಕ್ಷನ್‌ಗಳು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ರಚನೆ ಅಥವಾ "ಟೈಪ್"ಗೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹಿಡಿದಿಡಬೇಕಾದ ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹಾಕಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಇದು ಸಂಪೂರ್ಣ ವರ್ಗದ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ದೃಢ ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯಯೋಗ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

AIಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ, ಟೈಪ್ ಸೇಫ್ಟಿ ಎಂದರೆ LLMನ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಾಗಿ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಡೇಟಾ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಆ ಸ್ಕೀಮಾಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಮಾದರಿಯ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. ಇದು AIಗೆ "ಈ ಇನ್‌ವಾಯ್ಸ್ ಬಗ್ಗೆ ಹೇಳು" ಎಂದು ಕೇಳುವುದಕ್ಕೂ ಮತ್ತು "ಈ ಇನ್‌ವಾಯ್ಸ್ ಡೇಟಾ ಫಾರ್ಮ್ ಅನ್ನು ಭರ್ತಿ ಮಾಡು, ಮತ್ತು ಅದರ ರಚನೆಯಿಂದ ವಿಚಲನಗೊಳ್ಳಲು ನಿನಗೆ ಅನುಮತಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ" ಎಂದು ಆಜ್ಞಾಪಿಸುವುದಕ್ಕೂ ಇರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸ.

"ಜೆನೆರಿಕ್" ಘಟಕ: ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು

"ಜೆನೆರಿಕ್" ಅಂಶವು ಅಷ್ಟೇ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಕೇವಲ ಇನ್‌ವಾಯ್ಸ್‌ಗಳಿಗೆ ಹಾರ್ಡ್‌ಕೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಟೈಪ್-ಸೇಫ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಒಂದು ಜೆನೆರಿಕ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ನೀವು ಅದಕ್ಕೆ ಎಸೆಯುವ ಯಾವುದೇ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲದು. ಇದು ಒಂದು ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಚೌಕಟ್ಟು, ಅಲ್ಲಿ ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಬದಲಾಗಬಹುದು:

• ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಮೂಲ: PDFಗಳು, ಇಮೇಲ್‌ಗಳು, API ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಡೇಟಾಬೇಸ್ ದಾಖಲೆಗಳು, ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲದ ಪ್ರತಿಗಳು.
• ಯಾವುದೇ ಗುರಿ ಸ್ಕೀಮಾ: ಬಳಕೆದಾರರು ಬಯಸಿದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ರಚನೆಯನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇಂದು ಅದು ಇನ್‌ವಾಯ್ಸ್ ಸ್ಕೀಮಾ; ನಾಳೆ ಅದು ಗ್ರಾಹಕ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಸ್ಕೀಮಾ; ಮರುದಿನ ಅದು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಟ್ರಯಲ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಕೀಮಾ.

ಇದು LLM ನಿಂದ ಚಾಲಿತವಾದ ಆದರೆ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ, ಬುದ್ಧಿವಂತ ಡೇಟಾ ಪರಿವರ್ತನೆಗಾಗಿ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ, ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಇದು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಹಂತ-ಹಂತದ ವಿಭಜನೆ

ಒಂದು ಜೆನೆರಿಕ್, ಟೈಪ್-ಸೇಫ್ RAG ಸಿಸ್ಟಮ್, ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹೊಸ ಹಂತಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ RAG ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತದೆ:

1. ಸ್ಕೀಮಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಬಳಕೆದಾರರು ಬಯಸಿದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ರಚನೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ JSON ಸ್ಕೀಮಾದಂತಹ ಪ್ರಮಾಣಿತ, ಯಂತ್ರ-ಓದಬಲ್ಲ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಬಳಸಿ ಅಥವಾ Python ನಲ್ಲಿ Pydantic ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಕೋಡ್ ಮೂಲಕ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸ್ಕೀಮಾ AI ಗಾಗಿ ಮುರಿಯಲಾಗದ ಒಪ್ಪಂದವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
2. ಸಂದರ್ಭ ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ: ಈ ಹಂತವು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ RAG ನಲ್ಲಿರುವಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ. ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಜ್ಞಾನ ಮೂಲದಿಂದ ಅತ್ಯಂತ ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
3. ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: ಇಲ್ಲಿಯೇ ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ನಡೆಯುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ಹಿಂಪಡೆದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಗುರಿ ಸ್ಕೀಮಾದ ಸ್ಪಷ್ಟ, ನಿಸ್ಸಂದಿಗ್ಧವಾದ ನಿರೂಪಣೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ನಿಖರವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸೂಚನೆಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತವೆ: "ಕೆಳಗಿನ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಈ ಸ್ಕೀಮಾದ ವಿರುದ್ಧ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ JSON ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಆಗಿ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಿ: [ಸ್ಕೀಮಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಇಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ]."
4. ನಿರ್ಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾದರಿ ರಚನೆ: ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಸುಧಾರಿತ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. LLM ಗೆ ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಬಿಡುವ ಬದಲು, ವಿಶೇಷ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳು ಅದರ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಟೋಕನ್-ಬೈ-ಟೋಕನ್ ಆಗಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ಕೀಮಾಗೆ ಬೂಲಿಯನ್ ಮೌಲ್ಯ (`true` ಅಥವಾ `false`) ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅದು ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಿದರೆ, ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಮತಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಮಾದರಿಯು ಅಮಾನ್ಯ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದನ್ನು ಪೂರ್ವಭಾವಿಯಾಗಿ ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
5. ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪಾರ್ಸಿಂಗ್: ರಚಿಸಲಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ (ಉದಾ., JSON ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್) ಅನ್ನು ನಂತರ ಮೂಲ ಸ್ಕೀಮಾದ ವಿರುದ್ಧ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು, ಈ ಹಂತವು ಹಾದುಹೋಗುವುದು ಬಹುತೇಕ ಖಚಿತ. ಇದರ ಫಲಿತಾಂಶವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕ, ಟೈಪ್-ಸೇಫ್ ಡೇಟಾ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಆಗಿದೆ, ಇದು ಯಾವುದೇ ದುರ್ಬಲ, ಕಸ್ಟಮ್ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ತರ್ಕದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೆ ಯಾವುದೇ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅಥವಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ತಕ್ಷಣದ ಬಳಕೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಜಾಗತಿಕ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಾದ್ಯಂತ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಗಳು

ಈ ವಿಧಾನದ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ, ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ವಲಯಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಿರುವ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಮೂಲಕ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ರಚನೆಯನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡುವಾಗ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಸ್ವರೂಪಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಜಾಗತಿಕ ವ್ಯವಹಾರ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಾಗಿದೆ.

ಹಣಕಾಸು ಮತ್ತು ಬ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ (ಜಾಗತಿಕ ಅನುಸರಣೆ)

• ಕಾರ್ಯ: ಒಂದು ಜಾಗತಿಕ ಹೂಡಿಕೆ ಬ್ಯಾಂಕ್, ವಿಭಿನ್ನ ನ್ಯಾಯವ್ಯಾಪ್ತಿಗಳ (ಉದಾ., ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್, ಲಂಡನ್, ಸಿಂಗಾಪುರ) ಕಾನೂನುಗಳಿಂದ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುವ, ISDA ಒಪ್ಪಂದಗಳು ಅಥವಾ ಸಿಂಡಿಕೇಟೆಡ್ ಸಾಲದ ದಾಖಲೆಗಳಂತಹ ಸಾವಿರಾರು ಸಂಕೀರ್ಣ ಹಣಕಾಸು ಒಪ್ಪಂದಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಗುರಿಯು ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆಗಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ಒಡಂಬಡಿಕೆಗಳು, ದಿನಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಕೌಂಟರ್‌ಪಾರ್ಟಿ ವಿವರಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು.
• ಸ್ಕೀಮಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ:

              {
      "contract_id": "string",
      "counterparty_name": "string",
      "governing_law": "string",
      "principal_amount": "number",
      "currency": "enum["USD", "EUR", "GBP", "JPY", "CHF"]",
      "key_dates": [
          { "date_type": "string", "date": "YYYY-MM-DD" }
      ]
  }
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• ಪ್ರಯೋಜನ: ಸಿಸ್ಟಮ್ ಯಾವುದೇ ಪ್ರದೇಶದಿಂದ PDF ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಬಹುದು, ಸಂಬಂಧಿತ ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಷರತ್ತುಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ JSON ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ತಂಡಗಳು ಮಾಡುವ ವಾರಗಳ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕೆಲಸವನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಜಾಗತಿಕ ಅಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ದೋಷದ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನ (ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಸಂಶೋಧನೆ)

• ಕಾರ್ಯ: ಒಂದು ಬಹುರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಔಷಧೀಯ ಕಂಪನಿಯು ಉತ್ತರ ಅಮೆರಿಕ, ಯುರೋಪ್ ಮತ್ತು ಏಷ್ಯಾದಾದ್ಯಂತದ ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಿದೆ. ಅವರು ರೋಗಿಯ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಘಟನೆಗಳ ವರದಿಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಬೇಕು, ಇವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿವಿಧ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯರು ಅರಚನಾತ್ಮಕ ನಿರೂಪಣಾ ಪಠ್ಯವಾಗಿ ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತಾರೆ.
• ಸ್ಕೀಮಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ:

              {
      "patient_id": "string",
      "report_country": "string",
      "event_description_raw": "string",
      "event_severity": "enum["mild", "moderate", "severe"]",
      "suspected_medications": [
          { "medication_name": "string", "dosage": "string" }
      ],
      "meddra_code": "string" // Medical Dictionary for Regulatory Activities code
  }
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• ಪ್ರಯೋಜನ: ಜರ್ಮನ್ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬರೆದ ವರದಿಯನ್ನು ಜಪಾನೀಸ್ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬರೆದ ವರದಿಯಂತೆಯೇ ಅದೇ ರಚನಾತ್ಮಕ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಇದು ಸುರಕ್ಷತಾ ಡೇಟಾದ ತ್ವರಿತ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು FDA ಮತ್ತು EMA ನಂತಹ ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ನಿಯಂತ್ರಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿ (ವಿಶ್ವವ್ಯಾಪಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು)

• ಕಾರ್ಯ: ಒಂದು ಜಾಗತಿಕ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಪ್ರತಿದಿನ ಹತ್ತಾರು ಸಾವಿರ ಹಡಗು ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ - ಬಿಲ್ ಆಫ್ ಲೇಡಿಂಗ್, ವಾಣಿಜ್ಯ ಇನ್‌ವಾಯ್ಸ್‌ಗಳು, ಪ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಪಟ್ಟಿಗಳು - ವಿವಿಧ ವಾಹಕಗಳಿಂದ ಮತ್ತು ದೇಶಗಳಿಂದ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ತನ್ನದೇ ಆದ ವಿಶಿಷ್ಟ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
• ಸ್ಕೀಮಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ:

              {
      "tracking_number": "string",
      "carrier": "string",
      "origin": { "city": "string", "country_code": "string" },
      "destination": { "city": "string", "country_code": "string" },
      "incoterms": "string",
      "line_items": [
          { "hscode": "string", "description": "string", "quantity": "integer", "unit_weight_kg": "number" }
      ]
  }
              
  
                
                  Copy
                
              
            

• ಪ್ರಯೋಜನ: ಕಸ್ಟಮ್ಸ್ ಘೋಷಣೆಗಳ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ, ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ ನವೀಕರಣಗಳು, ಮತ್ತು ಹಡಗು ವೆಚ್ಚಗಳು ಮತ್ತು ಸುಂಕಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ನಿಖರವಾದ ಡೇಟಾ. ಇದು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಡೇಟಾ ನಮೂದು ದೋಷಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ದುಬಾರಿ ವಿಳಂಬಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಗಡಿಗಳಾದ್ಯಂತ ಸರಕುಗಳ ಹರಿವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಟೈಪ್ ಸೇಫ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಜೆನೆರಿಕ್ RAG ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು: ಉಪಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ಹಿಂದೆಂದಿಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ, ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಮುಕ್ತ-ಮೂಲ ಉಪಕರಣಗಳ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಪಿತ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು.

ಪ್ರಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು

ನೀವು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಒಂದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬಹುದಾದರೂ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಆಟಗಾರರು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ಆರ್ಕೆಸ್ಟ್ರೇಶನ್ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು: LangChain ಮತ್ತು LlamaIndex RAG ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಎರಡು ಪ್ರಬಲ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ಅವು ಡೇಟಾ ಲೋಡಿಂಗ್, ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್, ರಿಟ್ರೀವಲ್, ಮತ್ತು LLM ಕರೆಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಜೋಡಿಸಲು ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.
• ಸ್ಕೀಮಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ: Pydantic ಒಂದು ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸ್ಕೀಮಾಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ವಾಸ್ತವಿಕ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ. ಅದರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ JSON ಸ್ಕೀಮಾಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು. JSON ಸ್ಕೀಮಾ ಸ್ವತಃ ಭಾಷೆ-ಅಜ್ಞಾತ ಮಾನದಂಡವಾಗಿದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ.
• ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಉತ್ಪಾದನಾ ಲೈಬ್ರರಿಗಳು: ಇದು ವೇಗವಾಗಿ ನಾವೀನ್ಯಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. Instructor (OpenAI ಮಾದರಿಗಳಿಗಾಗಿ), Outlines, ಮತ್ತು Marvin ನಂತಹ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ LLM ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡಿರುವ Pydantic ಅಥವಾ JSON ಸ್ಕೀಮಾಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಒತ್ತಾಯಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಟೈಪ್ ಸೇಫ್ಟಿಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
• ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು: RAGನ "ರಿಟ್ರೀವಲ್" ಭಾಗಕ್ಕಾಗಿ, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಹುಡುಕಲು ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅತ್ಯಗತ್ಯ. ಜನಪ್ರಿಯ ಆಯ್ಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಪೈನ್‌ಕೋನ್, ವೀವಿಯೇಟ್, ಕ್ರೋಮಾ, ಮತ್ತು ಕ್ಯೂಡ್ರಾಂಟ್ ಸೇರಿವೆ.

ದೃಢವಾದ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

1. ಸು-ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿತ ಸ್ಕೀಮಾದೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಗುರಿ ಸ್ಕೀಮಾದ ಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟವು ಅತ್ಯಂತ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ. ಅದು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿರಬೇಕು. ಸ್ಥಿರ ಆಯ್ಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಎನಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ, ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು (ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್, ಇಂಟಿಜರ್, ಬೂಲಿಯನ್) ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ, ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವಿವರಿಸಿ. ಉತ್ತಮವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಸ್ಕೀಮಾ ಒಂದು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿದೆ.
2. ನಿಮ್ಮ ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ ತಂತ್ರವನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಿ: "ಕಸ ಒಳಗೆ, ಕಸ ಹೊರಗೆ" ಎಂಬ ತತ್ವ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಅಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆದರೆ, LLM ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ತುಂಬಲು ಹೆಣಗಾಡುತ್ತದೆ. LLMಗೆ ಒದಗಿಸಲಾದ ಸಂದರ್ಭವು ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ದಟ್ಟವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿಭಿನ್ನ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಚಂಕಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು, ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು, ಮತ್ತು ಹಿಂಪಡೆಯುವಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು (ಉದಾ., ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಸರ್ಚ್) ಪ್ರಯೋಗಿಸಿ.
3. ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಇಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್: ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ LLMಗಾಗಿ ಸೂಚನಾ ಕೈಪಿಡಿಯಾಗಿದೆ. ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರಿ. ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳಿ, ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಒದಗಿಸಿ, ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಬದ್ಧವಾಗಿರಲು ನೇರ ಆಜ್ಞೆಯೊಂದಿಗೆ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡಿ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಸ್ಕೀಮಾಗಳಿಗಾಗಿ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ತುಂಬಿದ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ನ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ನೀಡುವುದು (ಫ್ಯೂ-ಶಾಟ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿಂಗ್) ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
4. ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾದ LLM ಅನ್ನು ಆರಿಸಿ: ಸಂಕೀರ್ಣ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಾ LLMಗಳು ಸಮಾನವಾಗಿ ರಚಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿಲ್ಲ. ಹೊಸ, ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳು (ಉದಾ., GPT-4 ಸರಣಿ, ಕ್ಲಾಡ್ 3 ಸರಣಿ, ಲಾಮಾ 3) ಹಳೆಯ ಅಥವಾ ಚಿಕ್ಕ ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ "ಫಂಕ್ಷನ್ ಕಾಲಿಂಗ್" ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿವೆ. ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚದ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ವಿಭಿನ್ನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ.
5. ಅಂತಿಮ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಪದರವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿ: ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಉತ್ಪಾದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಹ, ಅಂತಿಮ, ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಹಂತವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು ಜಾಣತನ. LLM ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಿದ ನಂತರ, ಅದನ್ನು ಮೂಲ ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಬಳಸಿ ವ್ಯಾಲಿಡೇಟರ್ ಮೂಲಕ ಚಲಾಯಿಸಿ. ಇದು ಸುರಕ್ಷತಾ ಜಾಲವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಕೆಳ ಹಂತಕ್ಕೆ ರವಾನಿಸುವ ಮೊದಲು 100% ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
6. ವೈಫಲ್ಯ ಮತ್ತು ಮಾನವ-ಮಧ್ಯವರ್ತನೆಗಾಗಿ ಯೋಜನೆ ಮಾಡಿ: ಯಾವುದೇ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪರಿಪೂರ್ಣವಲ್ಲ. ಮೂಲ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದಾಗ ಅಥವಾ LLM ಅಗತ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ವಿಫಲವಾದಾಗ ಏನಾಗುತ್ತದೆ? ಆಕರ್ಷಕ ವೈಫಲ್ಯ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ. ಇದು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ವಿನಂತಿಯನ್ನು ಮರುಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದು, ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ (ಮತ್ತು ದುಬಾರಿ) ಮಾದರಿಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುವುದು, ಅಥವಾ, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಮೀಸಲಾದ UI ನಲ್ಲಿ ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆಗಾಗಿ ಐಟಂ ಅನ್ನು ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು.

ಭವಿಷ್ಯವು ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ: ವಿಶಾಲವಾದ ಪರಿಣಾಮ

ಟೈಪ್-ಸೇಫ್, ರಚನಾತ್ಮಕ AI ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳತ್ತ ಸಾಗುವುದು ಕೇವಲ ತಾಂತ್ರಿಕ ಸುಧಾರಣೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು; ಇದು AI-ಚಾಲಿತ ರೂಪಾಂತರದ ಮುಂದಿನ ಅಲೆಯನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡುವ ಒಂದು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯಾಗಿದೆ.

ಡೇಟಾ ಏಕೀಕರಣದ ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವೀಕರಣ

ಜೆನೆರಿಕ್, ಟೈಪ್-ಸೇಫ್ RAG ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು "ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ AI ಕನೆಕ್ಟರ್" ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಕೇವಲ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಲ್ಲ, ವ್ಯಾಪಾರ ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಸಹ ಬಯಸಿದ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಅರಚನಾತ್ಮಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಹೊಸ ಮೂಲಕ್ಕೆ ತೋರಿಸಬಹುದು. ಇದು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಡೇಟಾ ಏಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ್ಯಂತ ತಂಡಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಡೇಟಾ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡುತ್ತದೆ.

ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ಉದಯ

ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಬಲ್ಲ, ಪ್ರಯಾಣವನ್ನು ಬುಕ್ ಮಾಡಬಲ್ಲ, ಅಥವಾ ಕ್ಯಾಲೆಂಡರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಲ್ಲ ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳ ದೃಷ್ಟಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಅವುಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. API ಅನ್ನು ಕರೆಯಲು, ಏಜೆಂಟ್ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಿದ JSON ಪೇಲೋಡ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಿಂದ ಓದಲು, ಅದು ಸ್ಕೀಮಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಟೈಪ್ ಸೇಫ್ಟಿಯು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿದೆ.

ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ AIಗೆ ಒಂದು ಹೊಸ ಮಾನದಂಡ

ಜನರೇಟಿವ್ AI ಸುತ್ತಲಿನ ಆರಂಭಿಕ ಉತ್ಸಾಹವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ವ್ಯವಹಾರ ಮೌಲ್ಯದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಪಕ್ವವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಬೇಡಿಕೆಯು ಪ್ರಭಾವಶಾಲಿ ಡೆಮೊಗಳಿಂದ ಉತ್ಪಾದನಾ-ದರ್ಜೆಯ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಪರಿಶೋಧಿಸಬಹುದಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳತ್ತ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದ್ಯಮಗಳು "ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸರಿ" ಅಥವಾ "ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸರಿಯಾದ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ" ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಟೈಪ್ ಸೇಫ್ಟಿಯು ಮಿಷನ್-ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾದ ಯಾವುದೇ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಮಾತುಕತೆಗೆ ಅವಕಾಶವಿಲ್ಲದ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗುತ್ತದೆ, "ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್-ಸಿದ್ಧ" ಎಂಬುದರ ಅರ್ಥಕ್ಕೆ ಹೊಸ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ: ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಮೀರಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವರ್ಧನೆಗೆ

ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಕಚ್ಚಾ, ಸೃಜನಶೀಲ ಶಕ್ತಿಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ರಿಟ್ರೀವಲ್-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್‌ನ ವಾಸ್ತವ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳವರೆಗಿನ ವಿಕಾಸದ ಹಾದಿಯಲ್ಲಿ ನಾವು ಪ್ರಯಾಣಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಆದರೆ ಈ ಪ್ರಯಾಣದ ಅಂತಿಮ, ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹಂತವೆಂದರೆ ಶಿಸ್ತು, ರಚನೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವ ಒಂದು: ಟೈಪ್ ಸೇಫ್ಟಿಯ ಏಕೀಕರಣ.

ಟೈಪ್ ಸೇಫ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಜೆನೆರಿಕ್ RAG ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ AI ಯ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು LLMಗಳನ್ನು ಕೇವಲ ಪಠ್ಯದ ಉತ್ಪಾದಕರಿಂದ ಡೇಟಾ ರೂಪಾಂತರದ ನಿಖರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳಾಗಿ ಉನ್ನತೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಂಭವನೀಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಿಂದ ನಮ್ಮ ಡಿಜಿಟಲ್ ಪ್ರಪಂಚದ ತರ್ಕದಲ್ಲಿ ಮನಬಂದಂತೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದಾದ ನಿರ್ಣಾಯಕ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾಗೆ ಸಾಗುವುದರ ಬಗ್ಗೆ.

ಜಗತ್ತಿನಾದ್ಯಂತದ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು, ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಿಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ನಾಯಕರಿಗೆ, ಇದೊಂದು ಕ್ರಿಯೆಯ ಕರೆಯಾಗಿದೆ. ಸರಳ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಸಾರಾಂಶಕಾರರನ್ನು ಮೀರಿ ನೋಡಲು ಮತ್ತು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ AI ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಸಮಯವಿದು - ಕೇವಲ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ದೃಢವಾದ, ಭವಿಷ್ಯಯೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು. ಈ ನೀಲನಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಮಾನವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಜಾಗತಿಕ ಆರ್ಥಿಕತೆಯನ್ನು ಶಕ್ತಿಯುತಗೊಳಿಸುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೇಟಾ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ನಾವು AI ಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅನ್ಲಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು.