ആകർഷകമായ ഒരു AI ഡെമോയും, പുലർച്ചെ 2 മണിക്ക് പോലും തകരാറിലാകാതെ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു പ്രൊഡക്ഷൻ സിസ്റ്റവും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം വളരെ വലുതാണ്. ഡെമോകൾ നിർമ്മിക്കുന്ന മിക്കവർക്കും ഇത് അറിയാം. എന്നാൽ അവർ ആ പ്ലാൻ വിൽക്കുമ്പോൾ പലപ്പോഴും ഇത് തുറന്നു പറയാറില്ല. പ്രൊഡക്ഷനിൽ, നിങ്ങൾ തെറ്റായ ഒരു ഫൗണ്ടേഷൻ മോഡൽ തിരഞ്ഞെടുത്തതുകൊണ്ടല്ല നിങ്ങളുടെ പൈപ്പ്ലൈൻ പരാജയപ്പെടുന്നത്. മറിച്ച്, ഒരു പ്രോട്ടോടൈപ്പിനെ ഒരു ഉൽപ്പന്നമായി പരിഗണിക്കുന്ന നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം ഡിസൈൻ കാരണമാണ് അത് പരാജയപ്പെടുന്നത്.
നിലവിൽ, എല്ലാവരും എല്ലാറ്റിനെയും 'ഏജന്റ്' എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഒരു നിശ്ചിത സാഹചര്യം നിറവേറുന്നത് വരെ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു സ്ക്രിപ്റ്റിനെ പെട്ടെന്ന് ഒരു ഏജന്റ് എന്ന് വിളിക്കുന്നു. അവസാനത്തെ മൂന്ന് സന്ദേശങ്ങൾ മെമ്മറിയിൽ സൂക്ഷിക്കുന്ന ഒരു ചാറ്റ്ബോട്ട് ഏജന്റാണ്. ഇത്തരത്തിലുള്ള അശാസ്ത്രീയമായ പദപ്രയോഗങ്ങൾ എഞ്ചിനീയറിംഗ് രംഗത്ത് വലിയ ദോഷം ചെയ്യുന്നു. ഒരു ലളിതമായ cron job ഉപയോഗിച്ച് ചെയ്യാവുന്ന അഞ്ച് ഘട്ടങ്ങളുള്ള ഒരു വർക്ക്ഫ്ലോ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ ടീമുകൾ വലിയ ഏജന്റ് ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. അതേസമയം, ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലുകൾ (LLM) എല്ലാ പ്രശ്നങ്ങളും മാന്ത്രികമായി പരിഹരിക്കുമെന്ന തെറ്റായ ധാരണ കാരണം യഥാർത്ഥ സങ്കീർണ്ണതകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ അവർ വേണ്ടത്ര ശ്രദ്ധ ചെലുത്തുന്നില്ല. അത് സംഭവിക്കില്ല.
ഒരു ഏജന്റ് യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്താണ്
ഒരു ലക്ഷ്യബോധമുള്ള സിസ്റ്റമാണ് ഏജന്റ്. മനുഷ്യൻ നൽകുന്ന നിർദ്ദേശങ്ങൾ അതേപടി പിന്തുടരുകയല്ല അത് ചെയ്യുന്നത്. ലോകത്തിന്റെ നിലവിലെ സാഹചര്യം അനുസരിച്ച് അടുത്തതായി എന്ത് ചെയ്യണമെന്ന് അത് തീരുമാനിക്കുന്നു. ഒരു ടൂൾ തകരാറിലായാലോ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റ ലഭ്യമല്ലാതായാലോ അത് പരാജയങ്ങളെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. അതിന്റെ ലക്ഷ്യം പൂർത്തിയായെന്ന് തിരിച്ചറിഞ്ഞ് അത് സ്വയം പ്രവർത്തനം നിർത്തുന്നു.
നിങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്ന ഏത് സിസ്റ്റത്തെയും വിലയിരുത്താൻ ഈ മൂന്ന് നിയമങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക:
- ഓരോ ഘട്ടവും ഒരു മനുഷ്യൻ പറഞ്ഞു കൊടുക്കണമെങ്കിൽ, അത് ഒരു ചാറ്റ് ഇന്റർഫേസ് ആണ്. നിങ്ങൾ ആണ് ഡ്രൈവിംഗ് ചെയ്യുന്നത്. സിസ്റ്റം വെറുമൊരു സ്റ്റിയറിംഗ് വീൽ മാത്രമാണ്.
- ഒരു ടൂൾ കോൾ പരാജയപ്പെട്ടാൽ അതിൽ നിന്ന് വീണ്ടെടുക്കാൻ സാധിക്കുമെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ശരിയായ പാതയിലാണ്. ഒരു സെർച്ച് API ടൈം ഔട്ട് ആകുകയോ 500 എറർ കാണിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നത് ജോലി അവസാനിപ്പിക്കാൻ കാരണമാകരുത്. സിസ്റ്റം വീണ്ടും ശ്രമിക്കുകയോ (retry), പരാജയപ്പെട്ടാൽ മറ്റൊരു സ്രോതസ്സ് ഉപയോഗിക്കുകയോ, അല്ലെങ്കിൽ സഹായം ചോദിക്കുകയോ ചെയ്യണം.
- ലക്ഷ്യത്തെ ഉപദൗത്യങ്ങളായി (subtasks) തിരിച്ച് അവ ഏൽപ്പിക്കാൻ സാധിക്കുമെങ്കിൽ, അത് യഥാർത്ഥ ഏജന്റാണ്. “prepare the Q3 compliance report” എന്നൊരു കമാൻഡ് നൽകിയാൽ, അത് ഡാറ്റാ സ്രോതസ്സുകൾ കണ്ടെത്തുകയും, ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാൻ ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യുകയും, കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്കായി ഡാറ്റ ഒരു കൽക്കുലേഷൻ മോഡ്യൂളിന് കൈമാറുകയും, റിപ്പോർട്ടിന്റെ ഡ്രാഫ്റ്റ് പരിശോധനയ്ക്ക് അയക്കുകയും, എപ്പോൾ നിർത്തണമെന്ന് തീരുമാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം ഇവ ചെയ്യുന്നില്ലെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഒരു ഏജന്റ് പ്രശ്നമല്ല ഉള്ളത്. നിങ്ങൾക്ക് ഒരു സ്ക്രിപ്റ്റിംഗ് പ്രശ്നമോ അല്ലെങ്കിൽ വർക്ക്ഫ്ലോ പ്രശ്നമോ ആണ് ഉള്ളത്. ഇത് നേരത്തെ തിരിച്ചറിയുന്നത് ഫ്രെയിംവർക്കുകൾക്കായി അനാവശ്യമായി സമയം കളയുന്നത് ഒഴിവാക്കാൻ സഹായിക്കും.
വിജയിക്കുന്ന ടീമുകൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ എന്തിനാണ് മുൻഗണന നൽകുന്നത്
വിശ്വസനീയമായ സിസ്റ്റങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്ന ടീമുകൾ, ബെഞ്ച്മാർക്കിലെ കുറച്ച് പോയിന്റുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കാനായി പുതിയ മോഡലുകൾ പരീക്ഷിച്ചു സമയം കളയാറില്ല. പകരം അവർ മൂന്ന് പ്രധാന മേഖലകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
ടൂൾ ഡിസൈൻ (Tool design). നിങ്ങൾ നൽകുന്ന ടൂളുകളുടെ ഗുണനിലവാരത്തിനനുസരിച്ചായിരിക്കും നിങ്ങളുടെ ഏജന്റിന്റെ പ്രകടനം. ഒരു സെർച്ച് ഫംഗ്ഷൻ അസ്ഥിരമായ ഫീൽഡ് പേരുകളുള്ള JSON ആണ് നൽകുന്നതെങ്കിൽ, ഉള്ളടക്കം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിന് പകരം ആ ഘടന മനസ്സിലാക്കാൻ മോഡൽ അതിന്റെ വിലപ്പെട്ട കോൺടെക്സ്റ്റ് വിൻഡോ (context window) ഉപയോഗിക്കേണ്ടി വരും. ടൂൾ വിവരണങ്ങൾ അവ്യക്തമാണെങ്കിൽ, മോഡൽ തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ നൽകാൻ (hallucinate) സാധ്യതയുണ്ട്. ടൂൾ ഇന്റർഫേസുകളെ, വ്യക്തമായ ഇൻപുട്ടുകളും പ്രവചിക്കാവുന്ന ഔട്ട്പുട്ടുകളും എറർ സ്റ്റേറ്റുകളും ആവശ്യമുള്ള ഒരു ജൂനിയർ ഡെവലപ്പർക്ക് നൽകുന്ന API പോലെ പരിഗണിക്കുക.
ഫെയിലർ ഹാൻഡ്ലിംഗ് (Failure handling). ഒരു റിട്രീവൽ സ്റ്റെപ്പ് ഒന്നും നൽകുന്നില്ലെങ്കിൽ എന്ത് സംഭവിക്കും? പല പൈപ്പ്ലൈനുകളും വിവരങ്ങൾ ലഭിക്കാത്തപ്പോൾ ശൂന്യമായ കോൺടെക്സ്റ്റ് പ്രോംപ്റ്റിലേക്ക് നൽകുകയും മോഡൽ അതിന്റെ ട്രെയിനിംഗ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഉത്തരം കണ്ടെത്താൻ ശ്രമിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇത് ഒരു ഫീച്ചറല്ല, മറിച്ച് ഭാവിയിൽ ഉണ്ടാകാൻ പോകുന്ന ഒരു വലിയ പ്രശ്നമാണ്. ഒരു ശരിയായ സിസ്റ്റം വിവരങ്ങളുടെ അഭാവം തിരിച്ചറിയണം. അത് കൂടുതൽ വിപുലമായ ഒരു ക്വറി ഉപയോഗിച്ച് വീണ്ടും ശ്രമിക്കണം. അല്ലെങ്കിൽ ഒരു മനുഷ്യന്റെ സഹായം തേടുകയോ അല്ലെങ്കിൽ വ്യക്തമായ വിശദീകരണത്തോടെ പ്രവർത്തനം നിർത്തുകയോ ചെയ്യണം. വിവരങ്ങൾ ലഭ്യമല്ലെങ്കിൽ അത് ഉണ്ടെന്ന് കള്ളം പറയരുത്.
ഒബ്സർവബിലിറ്റി (Observability). ഏജന്റ് എന്തുകൊണ്ടാണ് ഒരു പ്രത്യേക തീരുമാനം എടുത്തതെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് കാണാൻ കഴിയണം. വെറുമൊരു ഔട്ട്പുട്ട് മാത്രമല്ല—അതിന്റെ ചിന്താ പ്രക്രിയ (chain of thought), ടൂൾ തിരഞ്ഞെടുപ്പ്, റിട്രീവ് ചെയ്ത വിവരങ്ങൾ, ഹാൻഡ്ഓഫ് ലോഗുകൾ എന്നിവയും കാണണം. ഈ വിവരങ്ങൾ ഇല്ലാതെ ഡീബഗ്ഗിംഗ് എന്നത് വെറും ഊഹങ്ങൾ മാത്രമായി മാറും. അടുത്ത ആഴ്ച ഒരു ഉപയോക്താവ് തെറ്റായ ഉത്തരത്തെക്കുറിച്ച് പരാതിപ്പെട്ടാൽ, ഏത് റിട്രീവൽ സ്റ്റെപ്പിലാണ് തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ ലഭിച്ചതെന്നും എന്തുകൊണ്ട് എന്ന് കൃത്യമായി പരിശോധിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയണം.
ഫ്രെയിംവർക്കുകളെക്കാൾ കാലാതീതമായ ആർക്കിടെക്ചർ പാറ്റേണുകൾ
LangChain, CrewAI, കൂടാതെ അടുത്ത ആറുമാസത്തിനുള്ളിൽ വരാൻ പോകുന്ന പുതിയ ഫ്രെയിംവർക്കുകൾ എന്നിവ വെറും സ്കാഫോൾഡിംഗുകൾ മാത്രമാണ്. ആർക്കിടെക്ചറാണ് യഥാർത്ഥ കെട്ടിടം. നിങ്ങളുടെ ഡിസൈൻ ദുർബലമാണെങ്കിൽ ഒരു ഫ്രെയിംവർക്കിനും അത് രക്ഷിക്കാൻ കഴിയില്ല. കാലങ്ങളോളം നിലനിൽക്കുന്ന പാറ്റേണുകൾ പിന്തുടരുക:
- ആസൂത്രണം ചെയ്യുക, ശേഷം നടപ്പിലാക്കുക. മോഡൽ ഒരേസമയം ചിന്തിക്കുകയും പ്രവർത്തിക്കുകയും ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കരുത്. ആദ്യം ഒരു പ്ലാൻ തയ്യാറാക്കുക. തുടർന്ന് ഘട്ടങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുക. എന്തെങ്കിലും പിഴവ് സംഭവിച്ചാൽ, പ്രവർത്തനത്തിൽ നിന്ന് സ്വതന്ത്രമായി പ്ലാൻ പരിശോധിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും. ടൂൾ കോളുകളും (tool calls) ചിന്താപ്രക്രിയകളും (reasoning) ഇടകലർന്ന് വരുന്നത് പരിഹരിക്കാൻ നിങ്ങൾ കുറഞ്ഞ സമയം മാത്രം ചിലവഴിക്കേണ്ടി വരും.
- റിട്രീവലിനെ (retrieval) റീസണിംഗിൽ (reasoning) നിന്ന് വേർതിരിക്കുക. കോൺടെക്സ്റ്റ് (context) ശേഖരിക്കുന്നത് ഒരു I/O ജോലിയാണ്. കോൺടെക്സ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് ഒരു റീസണിംഗ് ജോലിയാണ്. ഇവ രണ്ടും കൂട്ടിക്കലർത്തുന്നത് നിങ്ങളുടെ റിട്രീവർ മോഡലിന്റെ ടോക്കൺ പരിധികളാൽ നിയന്ത്രിക്കപ്പെടാനും, മോഡൽ അനാവശ്യമായ റിട്രീവൽ നോയിസ് (retrieval noise) കാരണം മലിനമാകാനും കാരണമാകും. റിട്രീവൽ ലെയർ (retrieval layer) കാര്യങ്ങൾ സജീവമായി ശേഖരിക്കട്ടെ. ലഭിച്ച വിവരങ്ങൾ റീസണിംഗ് ലെയർ (reasoning layer) സംശയത്തോടെ വിലയിരുത്തട്ടെ.
- വ്യക്തമായ കൈമാറ്റങ്ങൾ (handoffs) ഉപയോഗിക്കുക. ഒന്നിലധികം ഏജന്റുകൾ ഒരു ടാസ്ക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, അത് കൈമാറുന്ന രീതി കൃത്യമായിരിക്കണം. വ്യക്തമായ ഔട്ട്പുട്ട് സ്കീമകൾ (output schemas), ഉടമസ്ഥാവകാശ പരിധികൾ (ownership boundaries), കൈമാറ്റ ലോഗുകൾ (handoff logs) എന്നിവ നിർവചിക്കുക. ഏജന്റുകൾ തമ്മിലുള്ള അവ്യക്തമായ സംഭാഷണങ്ങൾ ടാസ്കുകൾ നഷ്ടപ്പെടാനോ, ലൂപ്പുകൾ ഉണ്ടാകാനോ, അല്ലെങ്കിൽ ഒരേ ജോലി ആവർത്തിക്കപ്പെടാനോ കാരണമാകും. ഏജന്റുകൾ തമ്മിലുള്ള ആശയവിനിമയം ഒരു ഗ്രൂപ്പ് ചാറ്റ് പോലെയാകാതെ, കൃത്യമായി നിർവചിച്ച ഒരു API കോൺട്രാക്ട് പോലെയായിരിക്കണം.
നിങ്ങളുടെ RAG എന്തിനാണ് അനാവശ്യമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നത്?
നിങ്ങളുടെ retrieval-augmented generation പൈപ്പ്ലൈൻ നിരന്തരം ഉപയോഗശൂന്യമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, എംബെഡിംഗ് മോഡൽ (embedding model) ട്യൂൺ ചെയ്യുന്നത് നിർത്തി നിങ്ങളുടെ ചങ്കിംഗ് സ്ട്രാറ്റജി (chunking strategy) പരിശോധിക്കുക. RAG സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഏറ്റവും കൂടുതൽ അവഗണിക്കപ്പെടുന്ന പരാജയ കാരണമാണിത്.
ഡോക്യുമെന്റുകളെ കൃത്യമായ വലിപ്പമുള്ള ചങ്കുകളായി (chunks) തിരിക്കുമ്പോൾ, പലപ്പോഴും ആശയങ്ങൾ ഒറ്റപ്പെട്ടുപോകുന്നു. “എങ്കിലും, ഈ സമീപനം നിയന്ത്രണ മാറ്റങ്ങൾ കണക്കിലെടുക്കുന്നതിൽ പരാജയപ്പെട്ടു” എന്ന് തുടങ്ങുന്ന ഒരു ഖണ്ഡികയ്ക്ക്, ആ സമീപനം ഏതാണെന്ന് പറയുന്ന മുൻപത്തെ ഖണ്ഡിക ഇല്ലാതെ അർത്ഥമുണ്ടാകില്ല. അത്തരം ഒറ്റപ്പെട്ട ഭാഗങ്ങൾ ഒരു മോഡലിന് നൽകിയാൽ, മോഡൽ അതിന് ആവശ്യമുള്ള കോൺടെക്സ്റ്റ് സ്വയം നിർമ്മിച്ചെടുക്കും. അത് റിട്രീവൽ അല്ല; അതൊരു ഹാലൂസിനേഷൻ ഫാക്ടറി (hallucination factory) ആണ്.
ഈ പരിഹാരങ്ങൾ പരീക്ഷിച്ചു നോക്കൂ:
- ഓവർലാപ്പിംഗ് വിൻഡോകൾ (Overlapping windows). ആശയങ്ങൾ പാതിവഴിയിൽ മുറിഞ്ഞുപോകാതിരിക്കാൻ, അടുത്തടുത്ത ചങ്കുകൾ തമ്മിൽ അതിരുകളിൽ ഒന്നോ രണ്ടോ വാക്യങ്ങൾ പങ്കുവെക്കാൻ അനുവദിക്കുക.
- സെമാന്റിക് ചങ്കിംഗ് (Semantic chunking). ക്യാരക്ടർ കൗണ്ടിന് (character counts) പകരം ഖണ്ഡികയുടെ അവസാനം, സെക്ഷൻ ഹെഡറുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ വിഷയാന്തരം എന്നിങ്ങനെയുള്ള സ്വാഭാവികമായ അതിരുകളിൽ തിരിക്കുക.
- പാരന്റ്-ഡോക്യുമെന്റ് റിട്രീവൽ (Parent-document retrieval). സെമാന്റിക് മാച്ചിംഗിനായി ചെറിയതും കൃത്യവുമായ ചങ്കുകൾ റിട്രീവ് ചെയ്യുക, എന്നാൽ ലാംഗ്വേജ് മോഡലിന് നൽകുന്നത് മുഴുവൻ പാരന്റ് സെക്ഷനോ ഡോക്യുമെന്റോ ആയിരിക്കണം. ഇത് മോഡലിന് ചുറ്റുമുള്ള കോൺടെക്സ്റ്റ് നൽകാൻ സഹായിക്കും.
- റ〉 ടെക്സ്റ്റിന് പകരം സ്ട്രക്ചേർഡ് ഡാറ്റ (structured data) സംഭരിക്കുക. ടേബുലർ ഡാറ്റ, കീ-വാല്യൂ ജോഡികൾ (key-value pairs), ബന്ധങ്ങൾ എന്നിവ സാധാരണയായി വിവരണാത്മകമായ രൂപത്തിൽ (prose) കൃത്യമായി എംബെഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല. നിങ്ങളുടെ സ്രോതസ്സ് വിവരങ്ങൾ സ്ട്രക്ചേർഡ് ആണെങ്കിൽ, അവ ഒരു ഗ്രാഫ് ഡാറ്റാബേസിലോ (graph database) റിലേഷണൽ സ്റ്റോറിലോ (relational store) സൂക്ഷിക്കുക. എംബെഡ് ചെയ്ത ടെക്സ്റ്റ് ഭാഗങ്ങളിൽ നിന്ന് ഊഹിക്കുന്നതിന് പകരം ഏജന്റിനെ അത് നേരിട്ട് ക്വറി ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുക.
നിങ്ങൾക്ക് വിശ്വസിക്കാവുന്ന സിസ്റ്റങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുക
ബെഞ്ച്മാർക്കുകൾക്ക് പിന്നാലെ പോകുന്നത് നിർത്തുക. ലീഡർബോർഡ് സ്കോറുകൾ ലാബ് സാഹചര്യങ്ങളിലെ ഫലങ്ങൾ മാത്രമാണ്. പ്രൊഡക്ഷൻ സാഹചര്യങ്ങൾ സങ്കീർണ്ണവും, വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതും, അസിൻക്രണസ് (async) ആയതുമാണ്. നിങ്ങൾ ഉറങ്ങുമ്പോഴും, അപ്സ്ട്രീം API (upstream API) ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കാതിരിക്കുമ്പോഴും, ട്രെയിനിംഗ് ഡാറ്റയിൽ ഇല്ലാത്ത കാര്യങ്ങൾ ഉപയോക്താവ് ചോദിക്കുമ്പോഴും നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം ശരിയായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടോ എന്നതാണ് പ്രധാനം.
സിസ്റ്റം ഡിസൈനിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക. റിട്രീവലിനും റീസണിംഗിനും ഇടയിൽ വ്യക്തമായ അതിരുകൾ നിർമ്മിക്കുക. പിഴവുകൾ സംഭവിച്ചാൽ അത് വ്യക്തമായി അറിയിക്കുകയും (fail loudly) വേഗത്തിൽ വീണ്ടെടുക്കുകയും (recover cleanly) ചെയ്യുന്ന ടൂളുകൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുക. തീരുമാനങ്ങൾ ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാൻ അവ ലോഗ് ചെയ്യുക. കോൺടെക്സ്റ്റ് നഷ്ടപ്പെടാതിരിക്കാൻ ഡോക്യുമെന്റുകൾ ചങ്ക് ചെയ്യുക. അങ്ങനെ ചെയ്താൽ, വെറും ഡെമോകളിൽ മാത്രം മികച്ചതാകാതെ, യഥാർത്ഥ സാഹചര്യങ്ങളിൽ വിശ്വസനീയമായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന പൈപ്പ്ലൈനുകൾ നിങ്ങൾക്ക് നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും.
Source: The Overlooked Reason Your RAG Pipeline Keeps Returning Garbage
പഠനസമൂഹത്തിൽ ചേരുക: GyaanSetu AI on Telegram