Amazon Bedrock AgentCore Web Search ਬਨਾਮ RAG

ਤੁਹਾਡਾ RAG ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਸ਼ਾਇਦ ਤੁਹਾਡੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ RAG ਸਿਸਟਮ ਸਟੈਟਿਕ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੀਤ ਦੇ ਸਿਰਫ਼ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ (snapshots) ਹਨ। ਜਿਸ ਪਲ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੰਡੈਕਸ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਖ਼ਰਾਬ ਹੋਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ Freshness Debt ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸਟੈਟਿਕ RAG ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿੱਤੀ ਖ਼ਬਰਾਂ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਲਈ ਕੋਈ ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਏਜੰਟ ਪੁਰਾਣੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ।

Amazon Bedrock AgentCore web search ਇਸ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਫੀਚਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਮੈਨੇਜਡ ਗਰਾਊਂਡਿੰਗ ਟੂਲ (managed grounding tool) ਹੈ।

ਇੱਥੇ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਰਵਾਇਤੀ RAG ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ:

  • RAG ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਅੰਦਰੂਨੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜੋ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਬਦਲਦੇ ਹਨ। ਇਹ 100ms ਤੋਂ ਘੱਟ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ (retrieval) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  • AgentCore web search ਖ਼ਬਰਾਂ ਜਾਂ ਨਿਯਮਾਂ ਵਰਗੇ ਬਦਲਦੇ ਰਹਿਣ ਵਾਲੇ ਜਨਤਕ ਤੱਥਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਇਹ ਕੁਐਰੀ (query) ਦੇ ਸਮੇਂ ਲਾਈਵ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਬਿਲਡਰਾਂ ਲਈ ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ:

  • Less Glue: API ਰੀਟ੍ਰਾਈਜ਼ (retries) ਅਤੇ ਪਾਰਸਿੰਗ (parsing) ਲਈ 150 ਲਾਈਨਾਂ ਦਾ ਕਸਟਮ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮੈਨੇਜਡ ਕਾਲ (managed call) ਕਰਦੇ ਹੋ।
  • Security: ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ AWS trust boundary ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ IAM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ CloudTrail ਵਿੱਚ ਲੌਗ (logs) ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ।
  • Model Agnostic: ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ Claude, Llama, Mistral, ਜਾਂ Titan ਦੇ ਨਾਲ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਨਹੀਂ ਹੋ।
  • Reduced Errors: ਸਿਟੇਸ਼ਨ ਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ (citation enforcement) ਦੇ ਨਾਲ ਲਾਈਵ ਗਰਾਊਂਡਿੰਗ ਤੱਥਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਦਰ ਨੂੰ 40% ਤੋਂ 60% ਤੱਕ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

The Winning Pattern:

ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਨੂੰ ਨਾ ਚੁਣੋ। ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ (hybrid) ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

  • ਆਪਣੇ ਨਿੱਜੀ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ RAG ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
  • ਬਦਲਣ ਵਾਲੀ, ਜਨਤਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ AgentCore web search ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ:

ਆਪਣੀ ਲਾਗਤ (costs) 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖੋ। ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨਬਾਊਂਡਡ (unbounded) ਸਰਚ ਡੈਪਥ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਬੇਕਾਬੂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਰੀਕਰਸਿਵ ਸਰਚ ਕਾਲਜ਼ (recursive search calls) ਕਾਰਨ ਟੈਸਟ ਰਨਾਂ ਨੂੰ $30 ਤੋਂ $900 ਤੱਕ ਵਧਦੇ ਦੇਖਿਆ। ਹਮੇਸ਼ਾ ਪ੍ਰਤੀ ਕੁਐਰੀ ਸਰਚ ਕਾਲਜ਼ ਦੀ ਗਿਣਤੀ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਸੀਮਾ (hard limit) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ।

ਤਾਜ਼ਗੀ (freshness) ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸੋਚ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੀ ਚੀਜ਼ ਸਮਝਣਾ ਬੰਦ ਕਰੋ। ਇਹ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ (reliability) ਦੀ ਇੱਕ ਲੋੜ ਹੈ।

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

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi