𝗔𝗺𝗮𝘇𝗼𝗻 𝗕𝗲𝗱𝗿𝗼𝗰𝗸 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝗖𝗼𝗿𝗲 𝗪𝗲𝗯 𝗦𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵 𝘃𝘀 𝗥𝗔𝗚

ನಿಮ್ಮ RAG ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಬಹುಶಃ ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸುಳ್ಳು ಮಾಹಿತಿ ನೀಡುತ್ತಿರಬಹುದು.

ಹೆಚ್ಚಿನ RAG ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸ್ಥಿರವಾದ (static) ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ. ಈ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಕೇವಲ ಭೂತಕಾಲದ ಸ್ನ್ಯಾಪ್‌ಶಾಟ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಿದ ಕ್ಷಣದಿಂದಲೇ, ಅದು ಹಳೆಯದಾಗತೊಡಗುತ್ತದೆ. ಇದು 'ಫ್ರೆಶ್‌ನೆಸ್ ಡೆಬ್ಟ್' (Freshness Debt) ಅನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.

ನೀವು ಸ್ಥಿರವಾದ RAG ಬಳಸಿ ಹಣಕಾಸಿನ ಸುದ್ದಿ ಅಥವಾ ಉತ್ಪನ್ನದ ಬೆಲೆಗಳಿಗಾಗಿ ಏಜೆಂಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಏಜೆಂಟ್ ಹಳೆಯ ಅಥವಾ ಅಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

Amazon Bedrock AgentCore web search ಇದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕೇವಲ ಒಂದು ಫೀಚರ್ ಅಲ್ಲ. ಇದು ಒಂದು ಮ್ಯಾನೇಜ್ಡ್ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಟೂಲ್ (managed grounding tool).

ಇದು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ RAG ನಿಂದ ಹೇಗೆ ಭಿನ್ನವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ:

  • ನಿಧಾನವಾಗಿ ಬದಲಾಗುವ ಕಂಪನಿಯ ಆಂತರಿಕ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ (proprietary internal docs) RAG ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಇದು 100ms ಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
  • ಸುದ್ದಿ ಅಥವಾ ನಿಯಮಗಳಂತಹ ಕ್ಷಣ ಕ್ಷಣಕ್ಕೂ ಬದಲಾಗುವ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ AgentCore web search ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ಇದು ಕ್ವೆರಿ ಮಾಡುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಲೈವ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.

ಬಿಲ್ಡರ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ:

  • ಕಡಿಮೆ ಗ್ಲೂ (Less Glue): API ರಿಟ್ರೈಗಳು ಮತ್ತು ಪಾರ್ಸಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ 150 ಸಾಲುಗಳ ಕಸ್ಟಮ್ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವ ಬದಲು, ನೀವು ಕೇವಲ ಒಂದು ಮ್ಯಾನೇಜ್ಡ್ ಕಾಲ್ ಮಾಡಬಹುದು.
  • ಭದ್ರತೆ (Security): ಇದು ನಿಮ್ಮ AWS ಟ್ರಸ್ಟ್ ಬೌಂಡರಿ ಒಳಗೇ ಇರುತ್ತದೆ. ಇದು IAM ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು CloudTrail ಗೆ ಲಾಗ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
  • ಮಾಡೆಲ್ ಅಗನಾಸ್ಟಿಕ್ (Model Agnostic): ನೀವು ಇದನ್ನು Claude, Llama, Mistral ಅಥವಾ Titan ನೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು. ನೀವು ಕೇವಲ ಒಂದು ಪ್ರೊವೈಡರ್‌ಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.
  • ಕಡಿಮೆ ತಪ್ಪುಗಳು: ಸೈಟೇಶನ್ ಎನ್‌ಫೋರ್ಸ್‌ಮೆಂಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಲೈವ್ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಸತ್ಯಾಂಶದ ತಪ್ಪುಗಳ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು 40% ರಿಂದ 60% ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.

ಯಶಸ್ವಿ ಮಾದರಿ (The Winning Pattern):

ಯಾವುದನ್ನಾದರೂ ಒಂದನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಡಿ. ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿ.

  • ನಿಮ್ಮ ಖಾಸಗಿ, ಕಂಪನಿಯ ಆಂತರಿಕ ದಾಖಲೆಗಳಿಗಾಗಿ RAG ಬಳಸಿ.
  • ಕ್ಷಣ ಕ್ಷಣಕ್ಕೂ ಬದಲಾಗುವ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ AgentCore web search ಬಳಸಿ.

ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ:

ನಿಮ್ಮ ವೆಚ್ಚಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಎಚ್ಚರವಿರಲಿ. ಮಲ್ಟಿ-ಏಜೆಂಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಅನ್ಬೌಂಡೆಡ್ ಸರ್ಚ್ ಡೆಪ್ತ್ (unbounded search depth) ಅತಿಯಾದ ವೆಚ್ಚಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ರಿಸರ್ಸಿವ್ ಸರ್ಚ್ ಕಾಲ್‌ಗಳಿಂದಾಗಿ ಟೆಸ್ಟ್ ರನ್‌ಗಳು $30 ರಿಂದ $900 ಕ್ಕೆ ಏರುವುದನ್ನು ನಾವು ಕಂಡಿದ್ದೇವೆ. ಪ್ರತಿ ಕ್ವೆರಿಗೂ ಸರ್ಚ್ ಕಾಲ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೇಲೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಿನ ಮಿತಿಯನ್ನು (hard limit) ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ.

ಮಾಹಿತಿಯ ತಾಜಾತನವನ್ನು (freshness) ಕೇವಲ ನಂತರದ ವಿಷಯವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದನ್ನು ನಿಲ್ಲಿಸಿ. ಇದು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.

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

ಐಚ್ಛಿಕ ಕಲಿಕಾ ಸಮುದಾಯ: https://t.me/GyaanSetuAi