जानें कि रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) कैसे बड़े भाषा मॉडल्स को नवीनतम और विशिष्ट जानकारी के साथ संयोजित करके जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को बढ़ाता है, जिससे अधिक सटीक और प्रासंगिक उत्तर प्रदान किए जा सकें। खोज करें कि यह तकनीक डेटा प्रबंधन और AI सिस्टम के साथ संवाद को कैसे क्रांतिकारी बना सकती है।
PDF, दस्तावेज़, ट्रांसक्रिप्ट, प्रोडक्ट कैटलॉग या लाइव डेटा फीड अपलोड करें। Picasso IA हर स्रोत को साफ़ हिस्सों में बाँटकर उन्हें वेक्टर में बदल देता है, और एक खोजने योग्य ज्ञान आधार बनाता है जिसे आपका AI तुरंत पढ़ सकता है।
जिस तरह आपके ग्राहक सवाल पूछते हैं, ठीक वैसे ही टाइप करें। सिस्टम आपके वेक्टर पर सिमेंटिक खोज चलाता है, सवाल के अर्थ से मेल खाने वाले अंश निकालता है, और वह संदर्भ भाषा मॉडल को सौंप देता है।
अपने ही डेटा पर बना जवाब पाएं, जिसके पीछे स्रोत अंश पूरी तरह ट्रेस किए जा सकें। प्रॉम्प्ट को निखारें, मॉडल बदलें, या कभी भी नए दस्तावेज़ जोड़ें ताकि जानकारी बदलने पर भी जवाब सटीक बने रहें।
रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में एक उन्नत तकनीक है जो नवीनतम और विशिष्ट डेटा को एकीकृत करके जनरेटिव भाषा मॉडलों को बढ़ाती है। यह दृष्टिकोण मॉडल के सामान्य ज्ञान को विस्तृत और प्रासंगिक जानकारी के साथ संयोजित करके प्रश्नों के लिए अधिक सटीक और संदर्भित उत्तर प्रदान करने में सक्षम बनाता है।
रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में एक नवीन तकनीक है जो जनरेटिव भाषा मॉडलों को विशिष्ट और नवीनतम जानकारी के साथ संयोजित करती है ताकि उत्तरों की गुणवत्ता और सटीकता में सुधार हो सके। पारंपरिक भाषा मॉडलों के विपरीत, जो केवल प्रशिक्षित डेटा पर निर्भर होते हैं, RAG संदर्भित और समयोचित उत्तर प्रदान करने के लिए अतिरिक्त डेटा को एकीकृत करता है।
रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) विशिष्ट और नवीनतम डेटा को शामिल करके उत्तरों की गुणवत्ता में सुधार करता है, जो भाषा मॉडल के सामान्य ज्ञान को समृद्ध करता है। यह दृष्टिकोण AI सिस्टम को अधिक सटीक और प्रासंगिक उत्तर उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है, जो उपयोगकर्ताओं के प्रश्नों के अनुरूप और प्रारंभिक मॉडल प्रशिक्षण से परे प्रासंगिक और समयोचित जानकारी पर आधारित होते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम में रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) को लागू करने के लिए डेटा बेस और भाषा मॉडलों का सावधानीपूर्वक एकीकरण आवश्यक है। एक अपडेटेड ज्ञान रिपोजिटरी स्थापित करना, डेटा को वेक्टर में परिवर्तित करना और इस जानकारी को वेक्टर डेटाबेस में संग्रहित करना महत्वपूर्ण है। यह इंफ्रास्ट्रक्चर AI द्वारा उत्पन्न उत्तरों की सटीकता में सुधार करने के लिए उपयुक्त संदर्भित जानकारी को पुनर्प्राप्त करने की अनुमति देता है।
रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) के कार्यान्वयन से कई लाभ मिलते हैं, जिनमें पारंपरिक भाषा मॉडलों की तुलना में अधिक नवीनतम और प्रासंगिक जानकारी तक पहुंच शामिल है। RAG लगातार डेटा को अपडेट करने की अनुमति देता है, जिससे उत्तरों की सटीकता में सुधार होता है और अतिरिक्त संदर्भ प्रदान किया जाता है जो AI सिस्टम के साथ बातचीत को समृद्ध बनाता है। इसके अलावा, स्रोतों की ट्रेसबिलिटी के माध्यम से गलत जानकारी की पहचान और सुधार भी संभव होता है।
रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) के प्रमुख लाभों में उत्तरों की सटीकता में सुधार, वास्तविक समय में डेटा को अपडेट करने की क्षमता और उपयोगकर्ताओं के साथ इंटरैक्शन में अतिरिक्त संदर्भ प्रदान करने की संभावना शामिल है। ये लाभ AI सिस्टम को अधिक प्रासंगिक और नवीनतम जानकारी प्रदान करने में सक्षम बनाते हैं, जिससे उपयोगकर्ता अनुभव और सिस्टम की प्रभावशीलता में अनुकूलन होता है।
पारंपरिक भाषा मॉडलों के विपरीत, जो केवल प्रशिक्षित डेटा पर निर्भर होते हैं, रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) उत्तरों की सटीकता में सुधार के लिए अतिरिक्त डेटा को एकीकृत करता है। जहां भाषा मॉडल सामान्य जानकारी प्रदान कर सकते हैं, RAG नवीनतम और विशिष्ट डेटा के आधार पर अधिक विस्तृत और प्रासंगिक उत्तर प्रदान करता है।
रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) एक ज्ञान बेस को जनरेटिव भाषा मॉडलों के साथ एकीकृत करके काम करता है। इस ज्ञान बेस के डेटा को वेक्टर में परिवर्तित किया जाता है और एक वेक्टर डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है। जब उपयोगकर्ता एक प्रश्न करता है, तो सिस्टम वेक्टर डेटाबेस से प्रासंगिक जानकारी पुनर्प्राप्त करता है और इसे भाषा मॉडल के सामान्य ज्ञान के साथ संयोजित करके एक सटीक और संदर्भित उत्तर उत्पन्न करता है।
रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) विभिन्न उद्योगों में AI सिस्टम में उत्तरों की सटीकता और प्रासंगिकता में सुधार करने के लिए लागू होता है। उदाहरणों में ग्राहक सेवा के लिए चैटबॉट्स, तकनीकी समर्थन सिस्टम, और वित्त, चिकित्सा और खेल जैसे क्षेत्रों में अनुप्रयोग शामिल हैं। RAG इन सिस्टमों को उपयोगकर्ताओं की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार अधिक सटीक जानकारी प्रदान करने में सक्षम बनाता है।
रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) AI सिस्टम में उत्तरों की गुणवत्ता में सुधार करके संचालन दक्षता बढ़ाता है। नवीनतम और संदर्भित जानकारी प्रदान करके, RAG प्रासंगिक डेटा को खोजने में आवश्यक समय को कम करता है और उपयोगकर्ताओं के साथ इंटरैक्शन को अनुकूलित करता है। इसका परिणाम ग्राहक संतुष्टि में वृद्धि और संगठनों में अधिक सुचारू संचालन होता है।
रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) के कई अनुप्रयोग विभिन्न क्षेत्रों में हैं। उत्पादों और सेवाओं के बारे में सटीक उत्तर प्रदान करने वाले चैटबॉट्स से लेकर वित्त, चिकित्सा और खेल जैसे क्षेत्रों में विशिष्ट डेटा पर प्रश्नों को संभालने वाले सिस्टम तक, यह तकनीक उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत को बेहतर बनाने के लिए उपयोग की जाती है, जिससे पारंपरिक भाषा मॉडलों की तुलना में अधिक प्रासंगिक और नवीनतम उत्तर मिलते हैं।
रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) को लागू करने में चुनौतियाँ जैसे वेक्टर डेटाबेस का प्रबंधन और अपडेट करना, संबंधित लागत और डेटा की गुणवत्ता शामिल हैं। इन चुनौतियों को दूर करना आवश्यक है ताकि AI सिस्टम सटीक और उपयोगी उत्तर उत्पन्न कर सकें, प्रदान की गई जानकारी की अखंडता और प्रासंगिकता को बनाए रखते हुए।
सक्रिय उपयोगकर्ता
AI मॉडल
जवाब दिए गए सवाल
इंडेक्स किए गए हिस्से
भाषाएँ
डेटा स्रोत
रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) में भविष्य की प्रवृत्तियों में निर्णय लेने की अधिक उन्नत क्षमताओं और उत्तरों के व्यक्तिगतकरण का एकीकरण शामिल है। RAG का विकास AI सिस्टम को उपयोगकर्ताओं की बदलती आवश्यकताओं के साथ बेहतर तरीके से अनुकूलित करने और वास्तविक समय में और भी अधिक परिष्कृत समाधान प्रदान करने की अनुमति देगा।
रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) और सेमांटिक सर्च आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में परस्पर पूरक तकनीकें हैं। जहां RAG सटीकता में सुधार के लिए विशिष्ट और नवीनतम डेटा को एकीकृत करता है, वहीं सेमांटिक सर्च प्रश्नों के अर्थ को समझने पर केंद्रित होती है ताकि अधिक प्रासंगिक परिणाम प्रदान किए जा सकें। RAG अपने प्रक्रिया में सेमांटिक सर्च का उपयोग करके पुनर्प्राप्त की गई जानकारी की गुणवत्ता में सुधार करता है और अधिक सटीक उत्तर प्रदान करता है।
चैटबॉट्स और संवादात्मक अनुप्रयोगों में, रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) नवीनतम और संदर्भित जानकारी प्रदान करके उत्तरों की गुणवत्ता में सुधार करता है। यह चैटबॉट्स को अधिक सटीक और प्रासंगिक उत्तर प्रदान करने में सक्षम बनाता है, जिससे उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार होता है और अधिक प्रभावी और संतोषजनक इंटरैक्शन की सुविधा मिलती है।
रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) ग्राहक समर्थन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालता है, क्योंकि यह अधिक सटीक और संदर्भित उत्तर प्रदान करता है। यह समर्थन सिस्टमों को ग्राहकों की समस्याओं के लिए तेजी से और अधिक प्रभावी समाधान प्रदान करने में सक्षम बनाता है, सेवा की दक्षता में सुधार करता है और उपयोगकर्ता संतुष्टि को बढ़ाता है।
अपने व्यवसाय में रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) को लागू करना ग्राहकों के साथ आपकी बातचीत को बदल सकता है। अधिक सटीक और प्रासंगिक उत्तर प्रदान करके, RAG उपयोगकर्ता संतुष्टि और संचालन दक्षता में सुधार करता है। यह तकनीक डेटा का निरंतर अद्यतन सुनिश्चित करती है, जिससे प्रदान की गई जानकारी हमेशा प्रासंगिक और समयोचित रहती है, जिससे ग्राहक अनुभव और निर्णय लेने में अनुकूलन होता है।
रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) का अन्य तकनीकों जैसे मशीन लर्निंग और सेमांटिक सर्च के साथ एकीकरण इसकी क्षमताओं को और बढ़ा सकता है। यह संयोजन AI सिस्टम को सटीकता और प्रासंगिकता में सुधार करने के लिए विभिन्न दृष्टिकोणों का लाभ उठाने की अनुमति देता है, उपयोगकर्ताओं के साथ इंटरैक्शन और डेटा प्रबंधन को अनुकूलित करता है।
हमारा चैटबॉट पहले अपनी नीतियाँ गढ़ लेता था। जब हमने RAG के ज़रिए अपना हेल्प सेंटर इसमें डाला, तो हर जवाब किसी असली लेख का हवाला देने लगा। टिकट एस्केलेशन तेज़ी से घटे और अब ग्राहक सच में जवाबों पर भरोसा करते हैं।
ग्राहक सहायता प्रमुख
मैंने एक ही दोपहर में तीन साल के आंतरिक दस्तावेज़ जोड़ दिए। नए कर्मचारी मुझसे पूछने के बजाय असिस्टेंट से पूछते हैं, और जवाब हमेशा ताज़ा रहते हैं क्योंकि मैं बस नई फ़ाइलें अपलोड कर देती हूँ।
ज्ञान प्रबंधक
हमने अनुपालन से जुड़े सवालों के लिए एक सादे LLM की तुलना Picasso IA के RAG सेटअप से की, और फ़र्क़ साफ़ दिखा। मॉडल को हमारी नियामक लाइब्रेरी पर आधारित करने से ग़लत जवाब लगभग शून्य हो गए, और ट्रेस होने वाले स्रोतों ने हमारी कानूनी टीम को हर जवाब सेकंडों में जाँचने दिया। पहले ही महीने में इसकी लागत वसूल हो गई।
फिनटेक प्रोडक्ट मैनेजर
मुझे जिस चीज़ ने जीता, वह थी लचीलापन। मैं एक ही इंडेक्स किए ज्ञान को काम के हिसाब से अलग-अलग मॉडल से गुज़ार सकता हूँ, एम्बेडिंग टेस्ट कर सकता हूँ, और स्रोत डेटा साफ़ करते-करते रिट्रीवल की गुणवत्ता बेहतर होते देख सकता हूँ। संभालने के लिए कोई अलग वेक्टर डेटाबेस नहीं, बनाए रखने के लिए कोई ग्लू कोड नहीं। इतनी तेज़ी से मैंने पहले कभी कोई चलता-फिरता RAG पाइपलाइन नहीं बनाया।
AI इंजीनियरिंग प्रमुख
रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) को लागू करते समय डेटा की गुणवत्ता, इंफ्रास्ट्रक्चर का प्रबंधन और संबंधित लागत जैसे पहलुओं पर विचार करना महत्वपूर्ण है। सावधानीपूर्वक योजना और निरंतर मूल्यांकन यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक हैं कि RAG मूल्य जोड़ता है और AI सिस्टम की दक्षता और सटीकता में सुधार करता है।
इसके कई लाभों के बावजूद, रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) कुछ चुनौतियों का सामना करती है। इनमें वेक्टर डेटाबेस के सही कार्यान्वयन और प्रबंधन की आवश्यकता, और इसके एकीकरण से जुड़े लागत शामिल हैं। इसके अलावा, उत्तरों की सटीकता और प्रासंगिकता सुनिश्चित करने के लिए डेटा की गुणवत्ता को बनाए रखना और अपडेट्स को कुशलता से प्रबंधित करना महत्वपूर्ण है।
विभिन्न उद्योगों में रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) के अनुप्रयोग में कई सफलता के मामले मौजूद हैं। ये मामले दिखाते हैं कि कैसे RAG उत्तरों की सटीकता में सुधार, ग्राहक समर्थन को अनुकूलित और नवीनतम और विशिष्ट डेटा के एकीकरण के माध्यम से उपयोगकर्ताओं के साथ इंटरैक्शन को बदल सकता है।
| प्लेटफ़ॉर्म | रेटिंग | मुफ़्त प्लान | AI मॉडल | क्या इसे ख़ास बनाता है |
|---|---|---|---|---|
| 9.7/10 | हाँ | 100+ | Picasso IA होस्टेड रिट्रीवल को इमेज, वीडियो, 3D, चैट और ऑडियो के लिए 100+ मॉडल के साथ जोड़ता है। अपने दस्तावेज़ इंडेक्स करें, उद्धरण वाले जवाब पाएं, और बिना पाइपलाइन कोड लिखे या वेक्टर डेटाबेस चलाए मॉडल बदलें। | |
LangChain | 8.8/10 | नहीं | 10+ | LangChain रिट्रीवल और जनरेशन चरणों को जोड़ने वाला एक लचीला डेवलपर फ़्रेमवर्क है। यह शक्तिशाली है पर कोड-भारी, और इसमें कोई होस्टेड UI नहीं, इसलिए पूरा स्टैक आपको ख़ुद जोड़कर बनाए रखना पड़ता है। |
LlamaIndex | 8.5/10 | नहीं | 8+ | LlamaIndex RAG के लिए डेटा इंडेक्सिंग और क्वेरी इंजन में माहिर है। कस्टम इंजेशन बनाने वाले इंजीनियरों के लिए मज़बूत, पर इसमें Python का काम और प्रोडक्शन तक पहुँचने के लिए अलग होस्टिंग चाहिए। |
Pinecone | 8.3/10 | नहीं | 1 | Pinecone बड़े पैमाने पर तेज़ रिट्रीवल के लिए बना एक मैनेज्ड वेक्टर डेटाबेस है। यह स्टोरेज परत बढ़िया संभालता है पर एम्बेडिंग, जनरेशन और इंटरफ़ेस आपको ख़ुद जोड़ने पड़ते हैं। |
Weaviate | 8.0/10 | नहीं | 3+ | Weaviate अंतर्निहित मॉड्यूल और हाइब्रिड खोज वाला एक ओपन-सोर्स वेक्टर डेटाबेस है। सक्षम और सेल्फ़-होस्ट करने लायक, फिर भी इसे चलाने और ट्यून करने में असली इन्फ़्रास्ट्रक्चर मेहनत लगती है। |
Azure AI Search | 7.8/10 | नहीं | 12+ | Azure AI Search Microsoft के क्लाउड में वेक्टर रिट्रीवल जोड़ता है और Azure OpenAI से बढ़िया जुड़ता है। उस इकोसिस्टम के भीतर शानदार, पर यह आपको Azure बिलिंग और कॉन्फ़िगरेशन से बाँध देता है। |
Vertex AI Search | 7.6/10 | नहीं | 6+ | Vertex AI Search Google Cloud टीमों को मैनेज्ड रिट्रीवल के साथ मॉडल को निजी डेटा पर आधारित करने देता है। GCP वालों के लिए ठोस, पर सेटअप और कीमत क्लाउड विशेषज्ञता मान लेती है। |
Amazon Bedrock Knowledge Bases | 7.4/10 | नहीं | 15+ | Amazon Bedrock Knowledge Bases कई फ़ाउंडेशन मॉडल के साथ AWS पर मैनेज्ड RAG देता है। बड़े पैमाने पर भरोसेमंद, पर कंसोल और IAM सेटअप क्लाउड इंजीनियरों के लिए बने हैं। |
Cohere | 7.1/10 | नहीं | 5+ | Cohere मज़बूत एम्बेडिंग और रीरैंक मॉडल के साथ एक RAG-केंद्रित API देता है। रिट्रीवल की गुणवत्ता बेहतरीन, फिर भी स्टोरेज, इंटरफ़ेस और जनरेशन फ़्लो आपको इसके इर्द-गिर्द ख़ुद बनाना पड़ता है। |
Haystack | 6.7/10 | नहीं | 4+ | Haystack Python में खोज और RAG पाइपलाइन बनाने का एक ओपन-सोर्स फ़्रेमवर्क है। मॉड्यूलर और बढ़िया दस्तावेज़ीकरण वाला, पर प्रोडक्शन में इस्तेमाल का मतलब है इसे ख़ुद होस्ट और बनाए रखना। |
रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) का भविष्य लगातार विकास में है, जिसमें ऐसे प्रगति शामिल हैं जो AI सिस्टम द्वारा उत्पन्न उत्तरों की सटीकता और प्रासंगिकता में और सुधार का वादा करते हैं। जैसे-जैसे तकनीक आगे बढ़ती है, उम्मीद है कि RAG उपयोगकर्ताओं की उभरती जरूरतों के अनुरूप और भी अधिक परिष्कृत समाधान प्रदान करेगा।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में निरंतर प्रगति के साथ, रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) का भविष्य आशाजनक दिखता है। उम्मीद है कि RAG और भी अधिक परिष्कृत और विशिष्ट जरूरतों के अनुरूप समाधान प्रदान करने के लिए विकसित होगा। यह तकनीक उन्नत निर्णय लेने और व्यक्तिगतकरण क्षमताओं को एकीकृत कर सकती है, जिससे उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत और वास्तविक समय में सूचना प्रबंधन में और सुधार होगा।
आपकी कंपनी में रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) को लागू करने में विभिन्न चुनौतियाँ शामिल हैं, जैसे असंरचित डेटा का एकीकरण, ज्ञान रिपोजिटरी का निरंतर अपडेट और उपयुक्त इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता। इन चुनौतियों को दूर करने के लिए सावधानीपूर्वक योजना और रणनीतिक दृष्टिकोण आवश्यक है ताकि RAG की तकनीक के लाभों को अधिकतम किया जा सके और इसकी दीर्घकालिक प्रभावशीलता सुनिश्चित की जा सके।
रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) सिस्टम में, डेटा ज्ञान रिपोजिटरी में नई जानकारी को शामिल करके अपडेट किया जाता है। इस जानकारी को वेक्टर में परिवर्तित किया जाता है और वेक्टर डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है। अपडेट्स निरंतर और क्रमिक हो सकते हैं, जिससे सिस्टम नवीनतम और प्रासंगिक जानकारी को बनाए रखते हुए सटीक उत्तर उत्पन्न कर सके।
अन्य आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस दृष्टिकोणों के मुकाबले RAG की मुख्य अंतर इसकी क्षमता है कि यह जनरेटिव भाषा मॉडलों को बाहरी और नवीनतम डेटा के साथ संयोजित करता है। जहां पारंपरिक दृष्टिकोण केवल मॉडल में प्रशिक्षित जानकारी पर निर्भर होते हैं, RAG विशिष्ट और हाल की जानकारी को एकीकृत करके अधिक सटीक और संदर्भित उत्तर प्रदान करता है।
हाँ, RAG विभिन्न प्रारूपों की जानकारी को संभाल सकता है, जिसमें संरचित डेटा जैसे डेटाबेस और असंरचित डेटा जैसे टेक्स्ट डॉक्यूमेंट्स, ट्रांसक्रिप्शंस और वास्तविक समय डेटा स्ट्रीम शामिल हैं। इन डेटा को वेक्टर में प्रोसेस और परिवर्तित करने की RAG की क्षमता सिस्टम को अधिक पूर्ण और संदर्भित उत्तर प्रदान करने में सक्षम बनाती है।
रिकवरी ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) उपयोगकर्ता अनुभव को महत्वपूर्ण रूप से सुधारता है क्योंकि यह अधिक सटीक और प्रासंगिक उत्तर प्रदान करता है। नवीनतम और विशिष्ट डेटा को एकीकृत करके, RAG AI सिस्टम को अधिक संदर्भित और उपयोगी जानकारी प्रदान करने में सक्षम बनाता है, जिससे उपयोगकर्ताओं के लिए अधिक प्रभावी और संतोषजनक इंटरैक्शन होता है।
नहीं। Picasso IA आपके लिए चंकिंग, एम्बेडिंग, स्टोरेज और रिट्रीवल संभालता है। जब आप दस्तावेज़ अपलोड करते हैं, तो वे अपने आप वेक्टर में बदलकर इंडेक्स हो जाते हैं, इसलिए प्रोविज़न, स्केल या रखरखाव करने को कुछ नहीं रहता। आप अपना ज्ञान जोड़ते हैं, सवाल पूछते हैं, और प्लेटफ़ॉर्म पर्दे के पीछे रिट्रीवल परत संभालता है जबकि आप अपने जवाबों की गुणवत्ता पर ध्यान देते हैं।
आप अपने निकाले गए संदर्भ को Picasso IA पर उपलब्ध 100+ मॉडल में से किसी से भी गुज़ार सकते हैं। यानी आप सामान्य सहायता सवालों के लिए एक तेज़, कम लागत वाला मॉडल और जटिल सवालों के लिए एक मज़बूत तर्क मॉडल चुन सकते हैं, वह भी एक ही इंडेक्स किए ज्ञान आधार पर। मॉडल बदलना बस एक क्लिक का काम है, इसलिए आप जाँच सकते हैं कि आपके इस्तेमाल के लिए कौन सबसे सटीक आधार वाले जवाब देता है।
एक सादा चैटबॉट सिर्फ़ उसी से जवाब देता है जिस पर उसका मॉडल प्रशिक्षित हुआ, जिससे पुराने या गढ़े हुए जवाब निकलते हैं। RAG हर जवाब को आपके ही डेटा से निकाले अंशों पर आधारित करता है, इसलिए जवाब आपके मौजूदा दस्तावेज़ों को दर्शाते हैं और विषय पर बने रहते हैं। चूँकि हर जवाब अपने स्रोत अंशों से जुड़ा होता है, आपकी टीम आँख मूँदकर भरोसा करने के बजाय जवाब जाँच सकती है, जिससे ग़लत या गढ़ी हुई जानकारी ख़ासी कम हो जाती है।
साफ़, सुव्यवस्थित टेक्स्ट सबसे मज़बूत नतीजे देता है: हेल्प सेंटर लेख, प्रोडक्ट मैनुअल, नीति दस्तावेज़, FAQ, मीटिंग ट्रांसक्रिप्ट और संरचित रिकॉर्ड सभी बढ़िया काम करते हैं। आप अलग-अलग प्रारूप मिला सकते हैं और लाइव डेटा फीड भी जोड़ सकते हैं। आपका स्रोत सामग्री जितनी साफ़ और सटीक होगी, रिट्रीवल उतना ही सटीक होगा, इसलिए इंडेक्स करने से पहले डुप्लिकेट हटाना और दस्तावेज़ ताज़ा रखना मददगार होता है।
