𝗔𝗺𝗮𝘇𝗼𝗻 𝗕𝗲𝗱𝗿𝗼𝗰𝗸 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗖𝗼𝗿𝗲 𝗪𝗲𝗯 𝗦𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵 𝘃𝘀 𝗥𝗔𝗚

તમારી RAG પાઇપલાઇન કદાચ તમારા વપરાશકર્તાઓને ખોટી માહિતી આપી રહી છે.

મોટાભાગની RAG સિસ્ટમ્સ સ્ટેટિક વેક્ટર ડેટાબેઝ પર આધારિત હોય છે. આ ડેટાબેઝ ભૂતકાળના માત્ર સ્નેપશોટ્સ છે. જે ક્ષણે તમે તમારા ડેટાને ઇન્ડેક્સ કરો છો, તે ક્ષણે જ તેની માહિતી જૂની થવા લાગે છે. આનાથી 'Freshness Debt' (તાજગીનું દેવું) ઊભું થાય છે.

જો તમે સ્ટેટિક RAG નો ઉપયોગ કરીને નાણાકીય સમાચાર અથવા ઉત્પાદનની કિંમતો માટે એજન્ટ બનાવો છો, તો તમારો એજન્ટ જૂની અથવા અપ્રસ્તુત માહિતી આપશે.

Amazon Bedrock AgentCore web search આ પરિસ્થિતિ બદલી નાખે છે. તે માત્ર એક ફીચર નથી, પરંતુ એક મેનેજ્ડ ગ્રાઉન્ડિંગ ટૂલ (managed grounding tool) છે.

તે પરંપરાગત RAG થી કેવી રીતે અલગ પડે છે તે અહીં છે:

  • RAG એ ધીમેથી બદલાતા પ્રોપ્રાઇટરી ઇન્ટરનલ ડોક્યુમેન્ટ્સ માટે શ્રેષ્ઠ છે. તે 100ms થી ઓછા સમયમાં ઝડપી રિટ્રાઇવલ (retrieval) આપે છે.
  • AgentCore web search એ સમાચાર અથવા નિયમો જેવા વારંવાર બદલાતા જાહેર તથ્યો માટે શ્રેષ્ઠ છે. તે ક્વેરી સમયે લાઇવ ડેટા મેળવે છે.

બિલ્ડર્સ માટે આ શા માટે મહત્વનું છે:

  • ઓછું 'Glue' કોડિંગ: API રીટ્રાય અને પાર્સિંગ માટે 150 લાઇનની કસ્ટમ કોડ લખવાને બદલે, તમે માત્ર એક મેનેજ્ડ કોલ કરી શકો છો.
  • સુરક્ષા: તે તમારી AWS ટ્રસ્ટ બાઉન્ડરીની અંદર રહે છે. તે IAM નો ઉપયોગ કરે છે અને CloudTrail માં લોગ કરે છે.
  • મોડેલ એગ્નોસ્ટિક (Model Agnostic): તમે તેનો ઉપયોગ Claude, Llama, Mistral અથવા Titan સાથે કરી શકો છો. તમે કોઈ એક પ્રોવાઇડર સાથે બંધાયેલા નથી.
  • ભૂલોમાં ઘટાડો: સાઇટેશન એન્ફોર્સમેન્ટ (citation enforcement) સાથેનું લાઇવ ગ્રાઉન્ડિંગ તથ્યાત્મક ભૂલોના દરને 40% થી 60% સુધી ઘટાડી શકે છે.

વિજેતા પેટર્ન (The Winning Pattern):

કોઈ એકની પસંદગી ન કરો. હાઇબ્રિડ અભિગમ અપનાવો.

  • તમારી ખાનગી, ઇન્ટરનલ કંપનીના દસ્તાવેજો માટે RAG નો ઉપયોગ કરો.
  • વારંવાર બદલાતી જાહેર માહિતી માટે AgentCore web search નો ઉપયોગ કરો.

પ્રોડક્શન માટે ચેતવણી:

તમારા ખર્ચ પર ધ્યાન આપો. મલ્ટી-એજન્ટ સિસ્ટમ્સમાં અનબાઉન્ડેડ સર્ચ ડેપ્થ (unbounded search depth) ખર્ચમાં મોટો વધારો કરી શકે છે. અમે જોયું છે કે રિકર્સિવ સર્ચ કોલ્સને કારણે ટેસ્ટ રનનો ખર્ચ $30 થી વધીને $900 થઈ ગયો હતો. હંમેશા દરેક ક્વેરી દીઠ સર્ચ કોલ્સની સંખ્યા પર કડક મર્યાદા (hard limit) સેટ કરો.

માહિતીની તાજગીને (freshness) માત્ર વિચાર્યા પછીની બાબત તરીકે જોવાનું બંધ કરો. તે વિશ્વસનીયતા માટેની એક આવશ્યક જરૂરિયાત છે.

સ્ત્રોત: https://dev.to/aarhamforensics_eb3c024eb/amazon-bedrock-agentcore-web-search-vs-rag-the-real-time-grounding-guide-4p2o

વૈકલ્પિક લર્નિંગ કોમ્યુનિટી: https://t.me/GyaanSetuAi