पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (आरएजी) और वेक्टर डेटाबेस एकीकरण के साथ एंटरप्राइज़ एलएलएम को उन्नत करना

कॉन्टेक्स्ट-अवेयर टेक्नोलॉजीज के साथ एलएलएम अनुप्रयोगों को बढ़ाना

बड़े भाषा मॉडल के अनुप्रयोग विभिन्न क्षेत्रों में परिवर्तनकारी रहे हैं, जिससे प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और समझ में एक नई सीमा तैयार हुई है। एलएलएम, जो मानव-जैसा पाठ तैयार करने के लिए प्रसिद्ध हैं, ने चैटबॉट्स, सामग्री निर्माण और यहां तक कि जटिल समस्या-समाधान कार्यों में क्रांति ला दी है।

हालाँकि, उनकी प्रभावशाली क्षमताओं के बावजूद, एलएलएम को उल्लेखनीय चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, विशेष रूप से संदर्भ जागरूकता और विस्तारित इंटरैक्शन पर सटीकता बनाए रखने में। एक आम ख़तरा " मतिभ्रम " की ओर उनकी प्रवृत्ति है, जहां उत्पन्न सामग्री, हालांकि धाराप्रवाह है, अशुद्धि या अप्रासंगिकता में बह सकती है।

यहीं पर रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) और वेक्टर डेटाबेस जैसी प्रौद्योगिकियां महत्वपूर्ण हो जाती हैं। एलएलएम को आरएजी के साथ एकीकृत करके, जो विशाल डेटासेट से प्रासंगिक जानकारी को गतिशील रूप से पुनर्प्राप्त करता है, हम इन सीमाओं को महत्वपूर्ण रूप से कम कर सकते हैं। एलएलएम और वेक्टर डेटाबेस के बीच तालमेल, संरचित वेक्टर डेटा को कुशलतापूर्वक संभालने और पुनर्प्राप्त करने में सक्षम, एलएलएम अनुप्रयोगों में गहराई, संदर्भ और विश्वसनीयता का एक नया स्तर लाने का वादा करता है।

इस ब्लॉग में, पाठक उम्मीद कर सकते हैं:

• एलएलएम चुनौतियों में व्यापक अंतर्दृष्टि : एलएलएम की सीमाओं को समझना, जैसे संदर्भ जागरूकता और सटीकता के मुद्दे।
• आरएजी और वेक्टर डेटाबेस का परिचय : यह पता लगाना कि ये तकनीकें पारंपरिक एलएलएम की कमियों को कैसे संबोधित करती हैं।
• व्यावहारिक प्रदर्शन और ट्यूटोरियल : एलएलएम अनुप्रयोगों को बढ़ाने के लिए वेक्टर डेटाबेस के साथ आरएजी के एकीकरण को प्रदर्शित करने वाले व्यावहारिक उदाहरण।
• वास्तविक-विश्व अनुप्रयोग : यह पता लगाना कि इन एकीकरणों को एंटरप्राइज़ सेटिंग्स में प्रभावी ढंग से कैसे लागू किया जा सकता है।
• विभिन्न दर्शकों के लिए कार्रवाई योग्य ज्ञान : चाहे आप तकनीकी उत्साही हों, एआई व्यवसायी हों, या व्यावसायिक पेशेवर हों, ब्लॉग का उद्देश्य मूल्यवान अंतर्दृष्टि और व्यावहारिक ज्ञान प्रदान करना है।

पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (आरएजी) को समझना

पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (आरएजी) एआई और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के क्षेत्र में एक अभिनव प्रतिमान है। यह भाषा निर्माण प्रक्रिया में सूचना पुनर्प्राप्ति को एकीकृत करके पारंपरिक भाषा मॉडल से एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतीक है। यह हाइब्रिड दृष्टिकोण एआई मॉडल की प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने की क्षमता को बढ़ाता है जो न केवल प्रासंगिक रूप से सटीक हैं बल्कि बाहरी डेटा स्रोतों से नवीनतम ज्ञान से भी युक्त हैं।

आरएजी की शुरुआत का पता जीपीटी (जेनरेटिव प्री-ट्रेंड ट्रांसफार्मर) जैसे मानक भाषा मॉडल की सीमाओं पर काबू पाने की खोज से लगाया जा सकता है। पारंपरिक मॉडल, सुसंगत पाठ उत्पन्न करने में अपनी दक्षता के बावजूद, अक्सर सटीक, तथ्य-आधारित प्रतिक्रियाएँ प्रदान करने में संघर्ष करते हैं, विशेष रूप से विशिष्ट, वास्तविक समय के ज्ञान की आवश्यकता वाले प्रश्नों के लिए।

यहां बताया गया है कि वेक्टर डेटाबेस के साथ एकीकृत होकर रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) कैसे काम करता है:

1. अंतर्ग्रहण और अनुक्रमण : वर्कफ़्लो एक व्यापक ज्ञान आधार से शुरू होता है, जो सिस्टम की बुद्धिमत्ता का आधार है। यह ज्ञानकोष आम तौर पर दस्तावेज़ों का एक बड़ा संग्रह होता है जिसमें वह जानकारी होती है जो उपयोगकर्ताओं द्वारा पूछी जा सकती है। ये दस्तावेज़ FAQ शीट और लेखों से लेकर संरचित जानकारी के डेटाबेस तक कुछ भी हो सकते हैं। इससे पहले कि इन दस्तावेजों का उपयोग किया जा सके, वे एक अंतर्ग्रहण प्रक्रिया से गुजरते हैं जहां उन्हें पूर्व-संसाधित किया जाता है और एम्बेडिंग में बदल दिया जाता है। एक एंबेडिंग मॉडल - अक्सर एक परिष्कृत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम - का उपयोग पाठ्य जानकारी को वेक्टर एम्बेडिंग में बदलने के लिए किया जाता है। ये एम्बेडिंग संख्यात्मक रूप से बहु-आयामी स्थान में दस्तावेज़ों की शब्दार्थ सामग्री का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो समानता तुलना के लिए इष्टतम है।

   
   

2. ग्राहक संपर्क : यह सब एक ग्राहक द्वारा किसी एप्लिकेशन के साथ बातचीत करने और एक प्रश्न पूछने से शुरू होता है। यह क्वेरी जानकारी के लिए एक अनुरोध है या एक प्रश्न है जिसका ग्राहक एआई से उत्तर की अपेक्षा करता है।

   
   

3. क्वेरी एंबेडिंग : कच्ची ग्राहक क्वेरी को एंबेडिंग मॉडल द्वारा संसाधित किया जाता है। यह मॉडल टेक्स्ट क्वेरी को एक वेक्टर में परिवर्तित करता है, जो एक संख्यात्मक प्रतिनिधित्व है जो उच्च-आयामी स्थान में क्वेरी के अर्थपूर्ण अर्थ को कैप्चर करता है।

   
   

4. वेक्टर डेटाबेस खोज : क्वेरी वेक्टर को वेक्टर डेटाबेस पर भेजा जाता है, जो उच्च-आयामी वेक्टर डेटा को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया एक विशेष डेटाबेस है। डेटाबेस सबसे प्रासंगिक दस्तावेज़ एम्बेडिंग को पुनः प्राप्त करने के लिए एक समानता खोज करता है। ये एम्बेडिंग नॉलेज बेस से पूर्व-संसाधित ज्ञान का प्रतिनिधित्व करते हैं जिसे सिस्टम में शामिल किया गया है।

   
   

5. संदर्भ पुनर्प्राप्ति : पुनर्प्राप्त दस्तावेज़ एम्बेडिंग को मूल क्वेरी के साथ जोड़कर एक प्रॉम्प्ट बनाया जाता है जिसमें क्वेरी और प्रासंगिक संदर्भ दोनों शामिल होते हैं।

   
   

6. भाषा मॉडल प्रतिक्रिया पीढ़ी : इस समृद्ध संकेत को फिर भाषा शिक्षण मॉडल (एलएलएम) में डाला जाता है। एलएलएम ग्राहक की क्वेरी के लिए सटीक, सूचनात्मक और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए पुनर्प्राप्त दस्तावेजों से संदर्भ का उपयोग करता है।

   
   

7. जेनरेटिव रिस्पांस : अंत में, एलएलएम एक जेनरेटिव रिस्पांस उत्पन्न करता है, जिसे ऐप के माध्यम से ग्राहक तक वापस पहुंचाया जाता है। यह प्रतिक्रिया न केवल मॉडल के पूर्व-प्रशिक्षित ज्ञान पर आधारित है, बल्कि ज्ञान के आधार से प्राप्त विशिष्ट जानकारी के साथ संवर्धित भी है, जो इसे उपयोगकर्ता के अनुरोध के लिए अत्यधिक प्रासंगिक बनाती है।
   

वेक्टर डेटाबेस

वेक्टर डेटाबेस उस डेटा को संग्रहीत और प्रबंधित करते हैं जिसे संख्यात्मक वेक्टर रूप में परिवर्तित किया गया है, अक्सर मशीन लर्निंग में मॉडल एम्बेड करने जैसी प्रक्रियाओं के माध्यम से। एंबेडिंग डेटा का संख्यात्मक प्रतिनिधित्व है, अक्सर उच्च-आयामी वैक्टर, जो मूल इनपुट की अर्थपूर्ण या प्रासंगिक विशेषताओं को पकड़ते हैं। टेक्स्ट डेटा के मामले में, एम्बेडिंग शब्दों, वाक्यों या संपूर्ण दस्तावेज़ों को एक ऐसे रूप में परिवर्तित करती है जिसे कंप्यूटर संसाधित कर सकता है। इन एम्बेडिंग को उत्पन्न करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल, विशेष रूप से तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया जाता है ताकि वेक्टर स्पेस में समान अर्थ करीब हों। ये डेटाबेस समानता खोजों को कुशलतापूर्वक करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो वेक्टर स्पेस के भीतर दिए गए क्वेरी वेक्टर के निकटतम डेटा बिंदुओं का पता लगाते हैं।

यहां इस प्रक्रिया पर गहराई से नजर डाली गई है:

1. डेटा संग्रहण : जब दस्तावेज़ अंतर्ग्रहण होते हैं, तो एक एम्बेडिंग मॉडल (जैसे तंत्रिका नेटवर्क) पाठ को एक उच्च-आयामी वेक्टर में बदल देता है। प्रत्येक वेक्टर दस्तावेज़ के अर्थपूर्ण अर्थ को संख्यात्मक रूप में दर्शाता है। फिर इन वैक्टरों को वेक्टर डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है।

   
   

2. इंडेक्सिंग : तेजी से पुनर्प्राप्ति की सुविधा के लिए, डेटाबेस उच्च-आयामी स्थानों, जैसे इनवर्टेड फ़ाइल इंडेक्स (आईवीएफ) या पदानुक्रमित नेविगेशनल स्मॉल वर्ल्ड (एचएनएसडब्ल्यू) के लिए उपयुक्त एल्गोरिदम का उपयोग करके इन वैक्टरों पर एक इंडेक्स बनाता है। सूचकांक प्रकार का चुनाव खोज की गति और सटीकता के बीच संतुलन बनाता है।

   
   

3. समानता खोज : जब कोई क्वेरी बनाई जाती है, तो उसे उसी एम्बेडिंग मॉडल का उपयोग करके एक वेक्टर में भी परिवर्तित किया जाता है। वेक्टर डेटाबेस तब क्वेरी वेक्टर के समान सबसे समान वैक्टर को तुरंत ढूंढने के लिए इंडेक्स का उपयोग करता है। समानता यूक्लिडियन दूरी या कोसाइन समानता जैसे दूरी मेट्रिक्स द्वारा निर्धारित की जाती है।

एंबेडिंग के लाभ :

1. सिमेंटिक समानता : एंबेडिंग्स को डिज़ाइन किया गया है ताकि सिमेंटिक रूप से समान आइटम वेक्टर स्पेस में करीब हों, जिससे सिस्टम संदर्भ और अर्थ को समझने में सक्षम हो सके। उदाहरण के लिए, जीनोमिक्स के क्षेत्र में, जीन अभिव्यक्ति डेटा को पैटर्न प्रकट करने के लिए एम्बेडिंग के रूप में एन्कोड किया जा सकता है जो विभिन्न जीन और फेनोटाइप के बीच संबंधों को इंगित करता है। यह उन बीमारियों के लिए बायोमार्कर की पहचान करने में सहायता कर सकता है जो पारंपरिक विश्लेषण के माध्यम से स्पष्ट नहीं हो सकते हैं।

   
   

2. जटिल रिश्ते : वे डेटा में जटिल रिश्तों और बारीकियों को पकड़ सकते हैं जो पारंपरिक प्रतिनिधित्व से छूट सकते हैं। अनुशंसा प्रणालियों में एक व्यावहारिक अनुप्रयोग देखा जाता है, जैसे कि नेटफ्लिक्स या स्पॉटिफ़ जैसी स्ट्रीमिंग सेवाओं द्वारा उपयोग किया जाता है। ये प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं और सामग्री सुविधाओं को समझने के लिए एम्बेडिंग का उपयोग करते हैं, जिससे उन फिल्मों या गानों की अनुशंसा की जाती है जो उपयोगकर्ता की पिछली पसंद के साथ समानताएं साझा करते हैं। सामग्री में विविधता के बावजूद, एम्बेडिंग सूक्ष्म अनुशंसाओं की अनुमति देती है जो उपयोगकर्ता उपभोग में गहरे पैटर्न पर विचार करते हुए शैली या कलाकार से परे जाती हैं।

   
   

3. एकरूपता : एंबेडिंग विभिन्न डेटा प्रकारों को एक समान वेक्टर प्रारूप में परिवर्तित करती है, जिससे तुलना और पुनर्प्राप्ति जैसे संचालन सरल हो जाते हैं।

वेक्टर डीबी के साथ शुरुआत करना

आरएजी और वेक्टर डीबी ( मिल्वस ) के लिए स्थानीय विकास वातावरण बनाने में कई महत्वपूर्ण चरण शामिल हैं।

यहाँ एक संरचित मार्गदर्शिका है:

1. पूर्वावश्यकताएँ :

   • सुनिश्चित करें कि आपके सिस्टम पर Python 3.6+ स्थापित है।

   • मिल्वस को चलाने के लिए डॉकर की आवश्यकता होती है।

     
     

2. आभासी वातावरण :

   • एक नया वर्चुअल वातावरण बनाएं और उसका उपयोग करें:

      python3 -m venv rag-milvus-env source rag-milvus-env/bin/activate # Install supporting dependencies pip install transformers datasets faiss-cpu torch sentence-transformers pymilvus

   
   

3. मिल्वस डॉकर का उपयोग कर रहा है :

• मिल्वस डॉकर छवि खींचें और चलाएं: (आप अन्य वेक्टर डीबी का भी उपयोग कर सकते हैं)

• आप नीचे दिए गए चरणों का उपयोग कर सकते हैं या यहां दी गई आरंभ करने की मार्गदर्शिका का अनुसरण कर सकते हैं।

  
  

   docker pull milvusdb/milvus:latest docker run -d --name milvus_cpu -p 19530:19530 -p 19121:19121 milvusdb/milvus:latest

  
  

• सेटअप डेटा :

  अब आइए कुछ नमूना डेटा डाउनलोड करने, एम्बेडिंग बनाने और उन्हें एक संग्रह में डालने का प्रयास करें।

   import requests import csv url = "http://qim.fs.quoracdn.net/quora_duplicate_questions.tsv" # Download the file response = requests.get(url) response.raise_for_status() # This will raise an error if the download failed # Decode the content and split into lines lines = response.content.decode('utf-8').splitlines() questions = [] # Process the lines reader = csv.reader(lines, delimiter='\t') next(reader) # Skip the header row for row in reader: questions.extend([row[1], row[4]]) # Assuming the questions are in the 2nd and 3rd columns questions = questions[:10000]

  
  

• एंबेडिंग बनाएं

   from sentence_transformers import SentenceTransformer # transformer to create embeddings model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') embeddings = model.encode(questions)

  
  

• वेक्टर DB में डालें.

   # connect to db connections.connect() embedding_size = 384 # Prepare the collection schema fields = [ FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True), FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=embedding_size) ] schema = CollectionSchema(fields, "questions") collection = Collection("questions", schema) # Insert the document embeddings mr = collection.insert([embeddings]) # to get document, in practice this would be some external DB. id_to_question = {str(mr.primary_keys[i]): questions[i] for i in range(len(questions))} # List all collections collections = list_collections() print(collections)

  
  

• संग्रह को अनुक्रमित करें.

   from pymilvus import Collection index_params = { "metric_type": "L2", "index_type": "HNSW", # Index of type HNSW, refer to docs for other types. "params": { "M": 16, # Example value, adjust as needed "efConstruction": 200 } } collection = Collection("questions") collection.create_index( field_name="embedding", index_params=index_params )

  
  

• प्रश्न दस्तावेज़

   query = "What is artificial intelligence?" query_embedding = model.encode(query) collection.load() # Define search parameters search_params = {"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}} # Perform the search results = collection.search( data=[query_vector], anns_field="embedding", param=search_params, limit=10, expr=None, consistency_level="Strong" ) # Process results for result in results: milvus_id = str(result.id) # Convert ID to string for dictionary lookup original_question = id_to_question[milvus_id] print(f"Milvus ID: {milvus_id}, Similar Question: {original_question}")

एक बार जब हमें वेक्टर डीबी से शब्दार्थ रूप से समान दस्तावेज़ मिल जाते हैं, तो हम इस संदर्भ + इनपुट क्वेरी को एलएलएम में पास कर सकते हैं, जिसके बेहतर परिणाम होंगे क्योंकि एलएलएम के पास अब संदर्भ है।

निष्कर्ष

अंत में, मिल्वस जैसे वेक्टर डेटाबेस के साथ आरएजी का एकीकरण एलएलएम अनुप्रयोगों में कुछ सबसे महत्वपूर्ण चुनौतियों का एक शक्तिशाली समाधान प्रदान करता है - विशेष रूप से उन चुनौतियों के लिए जिनके लिए गहरी प्रासंगिक समझ और गतिशील सूचना पुनर्प्राप्ति की आवश्यकता होती है। एलएलएम की उत्पादक क्षमता को वेक्टर डेटाबेस की सटीकता और दक्षता के साथ जोड़कर, उद्यम एआई-संचालित प्रतिक्रियाओं की प्रासंगिकता और सटीकता में काफी सुधार कर सकते हैं, जिससे उपयोगकर्ताओं को मूल्यवान और प्रासंगिक रूप से समृद्ध इंटरैक्शन प्रदान किया जा सकता है।

जैसे-जैसे एआई आगे बढ़ रहा है, इन प्रौद्योगिकियों का संलयन न केवल एक कदम का प्रतिनिधित्व करता है, बल्कि एक आगे की छलांग का प्रतिनिधित्व करता है, एक ऐसे भविष्य की शुरुआत करता है जहां एआई सभी क्षेत्रों में अधिक परिष्कृत, विविध और सूक्ष्म अनुप्रयोगों का समर्थन कर सकता है। इस ब्लॉग ने इनोवेटर्स और अभ्यासकर्ताओं के लिए इन उपकरणों के साथ प्रयोग शुरू करने के लिए मंच तैयार किया है, जो एंटरप्राइज़ एआई अनुप्रयोगों के दायरे में जो संभव है उसकी सीमाओं को आगे बढ़ा रहा है।