यह एक ऐसा संयोजन है जो मुझे यह कहने पर मजबूर करता है कि यह तीन तकनीकों का एक संयोजन है। अगर आपने इस गाइड को बिना छोड़े पढ़ा है, तो आपको रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) याद होगा। फिर, आप स्वाभाविक रूप से सोच रहे होंगे। खैर, RAG भी बेहतर उत्तर देने के लिए मौजूदा जानकारी का संदर्भ देता है? तो, एम्बेडिंग मॉडल और वेक्टरडीबी की क्या भूमिकाएँ हैं? अगर आप उत्सुक नहीं हैं तो मुझे माफ़ करना। लेकिन मैं उत्सुक था।
•
एम्बेडिंग मॉडल शब्द या वाक्य को कंप्यूटर के लिए समझने योग्य संख्याओं की एक श्रृंखला—यानी वेक्टर—में बदलने का काम करता है। यह जैसे कंप्यूटर को भाषा सिखाने जैसा है, जिससे कंप्यूटर इन वेक्टरों के जरिए वाक्य या शब्द का मतलब समझ सकता है।
•
वेक्टरडीबी वही डेटाबेस है जिसमें इस तरह बदले गए वेक्टर स्टोर और मैनेज किए जाते हैं। यह ऐसा है जैसे कंप्यूटर द्वारा सीखी गई भाषा की 'शब्दावली'। इसमें ढेर सारे शब्द और वाक्य वेक्टर के रूप में स्टोर रहते हैं, जिन्हें ज़रूरत पड़ने पर झट से खोजा जा सकता है।
•
RAG एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल है, जो सवाल का जवाब देते वक्त पहले से स्टोर की गई जानकारी (जैसे वेक्टरडीबी की जानकारी) खोजता है और उसी के आधार पर जवाब बनाता है। यह ऐस है जैसे कोई छात्र परीक्षा में सवाल हल करने के लिए पढ़ी हुई चीजें याद करता हो। RAG पुराने डेटा का संदर्भ लेकर और भी ठीक और काम की बातें बताता है।
यानी, वेक्टरडीबी वह स्टोरेज बन जाता है जिसकी जानकारी RAG मॉडल देख सकता है। वैसे, यही बात दूसरी डेटाबेस पर भी लागू होती है। RAG किसी खास सवाल का जवाब तैयार करने के लिए वेक्टरडीबी में स्टोर किए गए वेक्टर डेटा को खंगालता है और उस जानकारी का इस्तेमाल करके नया जवाब गढ़ता है। इसी प्रक्रिया में RAG वेक्टरडीबी की जानकारी को 'समझता' है और उसी के आधार पर जवाब बनाता है।
इसी तरह, RAG मौजूद नॉलेज का इस्तेमाल करके ज़्यादा भरपूर और सटीक जानकारी देता है। मगर, RAG को खास बनाने वाली बात यह है कि AI सिर्फ पहले से तय जवाब नहीं देता—बल्कि वो सेव की गई जानकारी के आधार पर नया जवाब तैयार करता है, और यही इसे वाकई इनोवेटिव बनाता है।
ⓒ 2023. हेबोम, सर्वाधिकार सुरक्षित।
कॉपीराइट धारक की अनुमति से इसका उपयोग वाणिज्यिक प्रयोजनों के लिए किया जा सकता है, बशर्ते स्रोत का उल्लेख किया जाए।
उपयोग की गई छवियां समझने में मदद करने के उद्देश्य से हैं, और छवियों के सभी अधिकार स्रोत में इंगित मूल लेखकों के हैं।
