RAG मॉडल्स को समझना: वास्तविक दुनिया के ज्ञान के साथ LLMs को जोड़ना
लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) जैसे GPT-4 या Gemini अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली हैं, लेकिन उनकी कुछ गंभीर कमियां हैं: वे भ्रमित करने वाली जानकारी (hallucinate) उत्पन्न करते हैं, उन्हें अपने प्रशिक्षण की अंतिम तिथि के बाद की जानकारी नहीं होती है, और उनके पास आपके निजी डोमेन डेटा तक पहुंच नहीं होती है।
इन सीमाओं को हल करने के लिए, डेवलपर्स रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) का उपयोग करते हैं। RAG एक ऐसा फ्रेमवर्क है जो बाहरी डेटाबेस से प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करता है और उसे LLM को प्रदान करता है ताकि वह सटीक और संदर्भ-संवेदनशील प्रतिक्रियाएं उत्पन्न कर सके।
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