दैनिक अर्क्सिव

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अर्थगत अखंडता बाधाएँ: एआई-संवर्धित डेटा प्रसंस्करण प्रणालियों के लिए घोषणात्मक सुरक्षा रेलिंग

Created by
  • Haebom

लेखक

अलेक्जेंडर डब्ल्यू ली, जस्टिन चैन, माइकल फू, निकोलस किम, अक्षय मेहता, दीप्ति राघवन, उगुर सेटिन्टेमेल

रूपरेखा

यह शोधपत्र एआई-संवर्धित डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम (डीपीएस) की विश्वसनीयता संबंधी चुनौतियों का समाधान करने के लिए सिमेंटिक इंटीग्रिटी कंस्ट्रेंट्स (एसआईसी) का प्रस्ताव करता है। ये सिस्टम संरचित और असंरचित डेटा पर शक्तिशाली सिमेंटिक ऑपरेशन सक्षम करने के लिए बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (एलएलएम) को क्वेरी पाइपलाइनों में एकीकृत करते हैं। एसआईसी मौजूदा डेटाबेस इंटीग्रिटी कंस्ट्रेंट्स को सिमेंटिक सेटिंग्स में सामान्यीकृत करते हैं, और ग्राउंडिंग, वैधता और बहिष्करण जैसे सामान्य प्रकार के कंस्ट्रेंट्स के साथ-साथ प्रतिक्रियाशील और सक्रिय प्रवर्तन रणनीतियों का समर्थन करते हैं। हमारा तर्क है कि एसआईसी विश्वसनीय और ऑडिट करने योग्य एआई-संवर्धित डेटा सिस्टम बनाने के लिए एक आधार प्रदान करते हैं। हम क्वेरी प्लानिंग और रनटाइम निष्पादन में एसआईसी को एकीकृत करने के लिए एक सिस्टम डिज़ाइन प्रस्तुत करते हैं, और एक एआई-संवर्धित डीपीएस में उनके कार्यान्वयन पर चर्चा करते हैं। हम कई डिज़ाइन लक्ष्य भी प्रस्तुत करते हैं, जिनमें अभिव्यंजकता, रनटाइम सिमेंटिक्स, एकीकरण, प्रदर्शन और एंटरप्राइज़-स्तरीय प्रयोज्यता शामिल हैं, और चर्चा करते हैं कि प्रस्तावित फ्रेमवर्क प्रत्येक लक्ष्य और शेष शोध चुनौतियों का कैसे समाधान करता है।

Takeaways, Limitations

Takeaways:
एआई-संवर्धित डेटा प्रसंस्करण प्रणालियों की विश्वसनीयता में सुधार के लिए एक नवीन दृष्टिकोण (एसआईसी) प्रस्तुत किया गया है।
सिमेंटिक सेटिंग्स के साथ मौजूदा डेटाबेस अखंडता बाधाओं का विस्तार करना।
प्रतिक्रियात्मक और सक्रिय प्रवर्तन रणनीतियों के माध्यम से विभिन्न प्रकार की बाधाओं के लिए समर्थन।
विश्वसनीय और ऑडिट योग्य एआई-संवर्धित डेटा सिस्टम के निर्माण के लिए आधार प्रदान करना।
विभिन्न डिजाइन लक्ष्यों (अभिव्यक्तिशीलता, रनटाइम शब्दार्थ, एकीकरण, प्रदर्शन और उद्यम-स्तर प्रयोज्यता) पर चर्चा करें और समाधान प्रस्तावित करें।
Limitations:
प्रस्तावित ढांचे के वास्तविक कार्यान्वयन और प्रदर्शन मूल्यांकन पर विवरण का अभाव।
विभिन्न प्रकार के एलएलएम और डेटासेटों पर एसआईसी की सामान्यता पर और अधिक शोध की आवश्यकता है।
बड़े डेटासेट और जटिल प्रश्नों पर एसआईसी को लागू करने की दक्षता और मापनीयता पर आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
खुले शोध विषय के रूप में बनी समस्याओं के लिए विशिष्ट समाधानों का अभाव।
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