আরও ভাল ডেটা এবং প্রম্পট সহ RAG অপ্টিমাইজ করা

আরএজি (পুনরুদ্ধার-অগমেন্টেড জেনারেশন) হল একটি অতি কার্যকর উপায়ে এলএলএম উন্নত করার একটি সাম্প্রতিক উপায়, যা জেনারেটিভ পাওয়ার এবং রিয়েল-টাইম ডেটা পুনরুদ্ধারকে একত্রিত করে। RAG একটি প্রদত্ত AI-চালিত সিস্টেমকে প্রাসঙ্গিক আউটপুট তৈরি করতে দেয় যা সঠিক, প্রাসঙ্গিক এবং ডেটা দ্বারা সমৃদ্ধ, যার ফলে তাদের বিশুদ্ধ LLM-এর উপরে একটি প্রান্ত দেয়।

RAG অপ্টিমাইজেশান হল একটি সামগ্রিক পদ্ধতি যা ডেটা টিউনিং, মডেল ফাইন-টিউনিং এবং প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং নিয়ে গঠিত। এই উপাদানগুলি কীভাবে সেরা হতে পারে সে সম্পর্কে এন্টারপ্রাইজ-কেন্দ্রিক অন্তর্দৃষ্টি পেতে এই নিবন্ধটি গভীরভাবে এই উপাদানগুলির মধ্য দিয়ে যায় এন্টারপ্রাইজ এআই মডেল। 

উন্নত এআই পারফরম্যান্সের জন্য ডেটা উন্নত করা

• ডেটা পরিষ্কার এবং সংগঠন: ত্রুটি, সদৃশ, এবং অপ্রাসঙ্গিক বিভাগগুলি সরাতে সঠিক ব্যবহারের আগে ডেটা সর্বদা পরিষ্কার করতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, গ্রাহক সমর্থন AI নিন। একটি AI শুধুমাত্র সঠিক এবং আপ-টু-ডেট প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী উল্লেখ করা উচিত যাতে এটি পুরানো তথ্য প্রকাশ না করে।
• ডোমেন-নির্দিষ্ট ডেটাসেট ইনজেকশন: নির্দিষ্ট ডোমেনের জন্য তৈরি বিশেষ ডেটাসেটগুলিকে ইনজেকশনের মাধ্যমে কর্মক্ষমতা সম্ভাব্যভাবে উন্নত করা হয়। কৃতিত্বের একটি অংশ হল স্বাস্থ্যসেবার ক্ষেত্রে AI-তে মেডিকেল জার্নাল এবং রোগীর রিপোর্ট (যথাযথ গোপনীয়তা বিবেচনার সাথে) ইনজেকশন করা যাতে স্বাস্থ্যসেবা AI-কে সচেতন উত্তর দিতে সক্ষম হয়।
• মেটাডেটা ব্যবহার: ব্যবহৃত মেটাডেটা টাইমস্ট্যাম্প, লেখকত্ব, এবং অবস্থান শনাক্তকারীর মতো তথ্য অন্তর্ভুক্ত করতে পারে; এটি করা প্রসঙ্গে সঠিক হয়ে পুনরুদ্ধারে সহায়তা করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি AI দেখতে পারে যখন একটি সংবাদ নিবন্ধ পোস্ট করা হয়েছিল এবং এটি ইঙ্গিত দিতে পারে যে তথ্যটি আরও সাম্প্রতিক, এবং তাই সারাংশে এগিয়ে আসা উচিত।

RAG-এর জন্য ডেটা প্রস্তুত করা হচ্ছে

• তথ্য সংগ্রহ: এখন পর্যন্ত এটি হল সবচেয়ে মৌলিক পদক্ষেপ যেখানে আপনি নতুন ডেটা সংগ্রহ করেন বা ইনজেস্ট করেন যাতে মডেলটি বর্তমান বিষয় সম্পর্কে সচেতন থাকে। উদাহরণস্বরূপ, আবহাওয়ার ভবিষ্যদ্বাণী করার বিষয়ে সতর্ক একজন এআইকে সবসময় আবহাওয়া সংক্রান্ত ডাটাবেস থেকে ডেটা এবং সময় সংগ্রহ করা উচিত যাতে কার্যকর ভবিষ্যদ্বাণী করা যায়।
• ডেটা ক্লিনিং: আসা কাঁচা ডেটা বিবেচনা করুন৷ ত্রুটি, অসঙ্গতি, বা অন্যান্য সমস্যাগুলি সরাতে আরও প্রক্রিয়া করার আগে এটিকে প্রথমে পর্যালোচনা করা দরকার৷ এর মধ্যে দীর্ঘ নিবন্ধগুলিকে সংক্ষিপ্ত অংশে যথাযথভাবে বিভক্ত করার মতো ক্রিয়াকলাপগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে যা AI কে প্রসঙ্গ-মুক্ত বিশ্লেষণের সময় শুধুমাত্র প্রাসঙ্গিক অংশগুলিতে ফোকাস করতে দেয়৷
• খণ্ডিত তথ্য: একবার ডেটা পরিষ্কারের সমস্ত প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে চলে গেলে, তারপরে এটিকে ছোট ছোট খণ্ডে সংগঠিত করা হবে যাতে প্রতিটি খণ্ডটি মডেল প্রশিক্ষণ পর্যায়ে বিশ্লেষণ করা সীমা এবং কারণগুলি অতিক্রম না করে। প্রতিটি নির্যাস অবশ্যই কয়েকটি অনুচ্ছেদে উপযুক্তভাবে সংক্ষিপ্ত করতে হবে বা অন্যান্য সংক্ষিপ্তকরণ কৌশল থেকে উপকৃত হতে হবে।
• ডেটা টীকা: ম্যানিপুলেশন প্রক্রিয়া যার মধ্যে লেবেলিং বা ডেটা সনাক্তকরণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে প্রাসঙ্গিক বিষয় সম্পর্কে এআইকে অবহিত করে পুনরুদ্ধার উন্নত করতে সম্পূর্ণ নতুন ট্রট যোগ করে। এটি সাধারণ আবেগ এবং অনুভূতির সাথে লেবেল করা হলে গ্রাহকের প্রতিক্রিয়াগুলিকে দরকারী পাঠ্য অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ব্যবহার করার জন্য আরও কার্যকর অনুভূতি বিশ্লেষণের অনুমতি দেওয়া উচিত।
• QA প্রক্রিয়া: QA প্রক্রিয়াগুলিকে অবশ্যই কঠোর গুণমান যাচাইয়ের মাধ্যমে দেখতে হবে যাতে শুধুমাত্র মানের ডেটা প্রশিক্ষণ এবং পুনরুদ্ধার প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যায়। এটি ধারাবাহিকতা এবং নির্ভুলতার জন্য ম্যানুয়ালি বা প্রোগ্রাম্যাটিকভাবে ডবল-চেকিং জড়িত হতে পারে।

নির্দিষ্ট কাজের জন্য এলএলএম কাস্টমাইজ করা

LLM-এর ব্যক্তিগতকরণ হল AI-তে বিভিন্ন সেটিংসের একটি সামঞ্জস্য যা কিছু নির্দিষ্ট কাজ সম্পাদনে বা নির্দিষ্ট শিল্পের সুবিধার্থে মডেলের দক্ষতা বাড়ানোর জন্য। এই মডেল কাস্টমাইজেশন, যাইহোক, একটি প্যাটার্ন চিনতে মডেলের ক্ষমতা বাড়াতে সাহায্য করতে পারে।

• ফাইন-টিউনিং মডেল: ফাইন-টিউনিং হল ডোমেন-নির্দিষ্ট সূক্ষ্মতা বোঝার ক্ষমতার জন্য প্রদত্ত ডেটাসেটে মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া। উদাহরণ স্বরূপ, একটি আইন সংস্থা এই এআই মডেলটিকে সঠিকভাবে চুক্তির খসড়া করার জন্য বেছে নিতে পারে, কারণ এটি অনেক আইনি নথির মধ্য দিয়ে গেছে।
• ক্রমাগত ডেটা আপডেট: আপনি নিশ্চিত করতে চান যে মডেল ডেটা উত্সগুলি পয়েন্টে রয়েছে এবং এটি বিবর্তিত বিষয়গুলির প্রতি প্রতিক্রিয়াশীল হওয়ার জন্য এটিকে যথেষ্ট প্রাসঙ্গিক রাখে৷ অর্থাৎ, একটি ফাইন্যান্স এআইকে অবশ্যই আপ-টু-দ্যা-মিনিট স্টক মূল্য এবং অর্থনৈতিক প্রতিবেদনগুলি ক্যাপচার করতে তার ডাটাবেস নিয়মিত আপডেট করতে হবে।
• টাস্ক-নির্দিষ্ট সমন্বয়: নির্দিষ্ট কাজের জন্য ফিট করা কিছু মডেলের বৈশিষ্ট্য এবং পরামিতিগুলির মধ্যে একটি বা উভয়ই পরিবর্তন করতে সক্ষম যা সেই নির্দিষ্ট কাজের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত। সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ AI সংশোধন করা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, নির্দিষ্ট শিল্প-নির্দিষ্ট পরিভাষা বা বাক্যাংশ চিনতে।

RAG মডেলের জন্য কার্যকরী প্রম্পট তৈরি করা

প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং একটি নিখুঁতভাবে তৈরি প্রম্পট ব্যবহার করে পছন্দসই আউটপুট উত্পাদন করার একটি উপায় হিসাবে বোঝা যেতে পারে। আপনি একটি পছন্দসই আউটপুট তৈরি করার জন্য আপনার LLM প্রোগ্রামিং করছেন এবং এখানে কিছু উপায় রয়েছে যা আপনি RAG মডেলগুলির জন্য একটি কার্যকর প্রম্পট তৈরি করতে পারেন:

• স্পষ্টভাবে বলা এবং সুনির্দিষ্ট প্রম্পট: একটি পরিষ্কার প্রম্পট একটি ভাল প্রতিক্রিয়া তৈরি করে। "আমাকে প্রযুক্তি সম্পর্কে বলুন" জিজ্ঞাসা করার পরিবর্তে, "স্মার্টফোন প্রযুক্তিতে সাম্প্রতিক অগ্রগতিগুলি কী?"
• প্রম্পটগুলির পুনরাবৃত্তিমূলক অগ্রগতি: প্রতিক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে একটি প্রম্পটের ক্রমাগত পরিমার্জন এর কার্যকারিতা বাড়ায়। উদাহরণস্বরূপ, ব্যবহারকারীরা যদি উত্তরগুলিকে খুব প্রযুক্তিগত মনে করেন, তাহলে প্রম্পটটি একটি সহজ ব্যাখ্যা চাইতে সামঞ্জস্য করা যেতে পারে।
• প্রাসঙ্গিক প্রম্পটিং কৌশল: প্রম্পটিং ব্যবহারকারীদের প্রত্যাশার কাছাকাছি দর্জি প্রতিক্রিয়া প্রসঙ্গ-সংবেদনশীল হতে পারে। একটি উদাহরণ হল ব্যবহারকারীর পছন্দ বা পূর্ববর্তী মিথস্ক্রিয়াগুলি প্রম্পটের মধ্যে ব্যবহার করা, যা অনেক বেশি ব্যক্তিগত আউটপুট তৈরি করে।
• লজিক্যাল সিকোয়েন্সে প্রম্পট সাজানো: একটি যৌক্তিক ক্রমানুসারে প্রম্পট সংগঠিত করা মেজরিং এ সাহায্য করে

গুরুত্বপূর্ণ তথ্য। উদাহরণস্বরূপ, যখন কেউ একটি ঐতিহাসিক ঘটনা সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করে, তখন প্রথমে এটি বলা আরও উপযুক্ত হবে, "কি হয়েছে?" তিনি জিজ্ঞাসা করার আগে, "কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ ছিল?"

এখন এখানে কিভাবে RAG সিস্টেম থেকে সেরা ফলাফল পেতে হয়

নিয়মিত মূল্যায়ন পাইপলাইন: কিছু মূল্যায়ন অনুসারে, একটি মূল্যায়ন ব্যবস্থা স্থাপন করা RAG-কে সময়ের সাথে সাথে এর গুণমানের ট্র্যাক রাখতে সাহায্য করবে, অর্থাৎ, RAG-এর পুনরুদ্ধার এবং প্রজন্ম উভয় অংশই কতটা ভালভাবে কাজ করছে তা নিয়মিতভাবে পর্যালোচনা করা। সংক্ষেপে, একটি AI বিভিন্ন পরিস্থিতিতে কতটা ভালো প্রশ্নের উত্তর দেয় তা খুঁজে বের করা।

ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া লুপগুলি অন্তর্ভুক্ত করুন: ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া সিস্টেমটি যা অফার করে তাতে ক্রমাগত উন্নতি করতে দেয়। এই প্রতিক্রিয়াটি ব্যবহারকারীকে এমন জিনিসগুলি রিপোর্ট করার অনুমতি দেয় যেগুলিকে নিদারুণভাবে সমাধান করা দরকার৷