𝗔𝗜 𝗖𝗵𝗮𝘁𝗯𝗼𝘁 𝗗𝗲𝘃𝗲𝗹𝗼𝗽𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗚𝘂𝗶𝗱𝗲 𝗳𝗼𝗿 𝗥𝗔𝗚 𝗦𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺𝘀
2026 ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਫੈਸਲਾ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ ਚੁਣਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਸਹੀ ਸੰਦਰਭ (context) ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋ।
ਮੈਂ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਲਈ ਚੈਟਬੋਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹਾਂ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਫਲ ਚੈਟਬੋਟ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। RAG ਮਾਡਲ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਕੱਢਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਤੱਥਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
RAG ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰੌਮਪਟਿੰਗ (prompting) ਨਾਲੋਂ ਕਿਉਂ ਬਿਹਤਰ ਹੈ:
- ਇਹ Hallucinations (ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬਣਾਉਣ) ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨਵੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ ਬਣਾਉਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੱਕ ਹੀ ਸੀਮਤ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
- ਇਹ ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ (retraining) ਨਾਲੋਂ ਸਸਤਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਇੰਡੈਕਸ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦੇ ਹੋ।
- ਇਹ ਕੰਪਲਾਇੰਸ (compliance) ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਵਾਬ ਬਿਲਕੁਲ ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਟੀਮ ਨੂੰ ਹਾਇਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਨਾ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਉਹ ਕਿਹੜਾ ਮਾਡਲ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਹਰ ਟੀਮ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਹ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ:
- ਤੁਸੀਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਚੰਕ (chunk) ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਐਮਬੈਡਿੰਗਜ਼ (embeddings) ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹੋ?
- ਤੁਸੀਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਰੀ-ਰੈਂਕ (re-rank) ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?
- ਤੁਸੀਂ ਜਵਾਬ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਦੇ ਹੋ?
ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਟੀਮ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਚੈੱਕ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉੱਥੋਂ ਚਲੇ ਜਾਓ। ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਟੀਮਾਂ ਇਵੈਲੂਏਸ਼ਨ ਸੈੱਟਸ (evaluation sets) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ ਹਿੱਟ ਰੇਟਸ (retrieval hit rates) ਨੂੰ ਟ੍ਰੈਕ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਵੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਜਾਣੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਨੌਲੇਜ ਬੇਸ (knowledge base) ਕਿੱਥੇ ਹੈ। ਜਾਣੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਐਕਸੈਸ (access) ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਇਸ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਖੇਤਰ ਤਿੰਨ ਨਵੇਂ ਰੁਝਾਨਾਂ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ:
- Agentic retrieval. ਬੋਟ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਸਰਚਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- Small models. ਲਾਗਤ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ ਵਾਲੇ ਕੰਪੈਕਟ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
- Multimodal grounding. ਬੋਟਸ ਹੁਣ ਤਸਵੀਰਾਂ, ਟੇਬਲਾਂ ਅਤੇ PDFs ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਕੱਢਦੇ ਹਨ।
ਜੇਕਰ ਚੈਟਬੋਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਤੁਹਾਡਾ ਮੁੱਖ ਉਤਪਾਦ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਇਨ-ਹਾਊਸ (in-house) ਬਣਾਓ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾ ਅਸੰਗਠਿਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਪਾਰਟਨਰ ਨੂੰ ਹਾਇਰ ਕਰੋ। ਕਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰਲਾ ਰਸਤਾ ਚੁਣਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਹਿਲੇ ਵਰਜ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪਾਰਟਨਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਸਿਸਟਮ ਸਥਿਰ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਸ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਆਪਣੇ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਲੈ ਲਓ।
ਨਵੇਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਭੱਜਣਾ ਬੰਦ ਕਰੋ। ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ, ਇਵੈਲੂਏਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਮਾਮੂਲੀ ਵੇਰਵਾ ਬਣ ਕੇ ਰਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
Source: https://dev.to/markgs/ai-chatbot-development-company-guide-for-rag-based-systems-8po
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi