𝗥𝗔𝗚 𝗦𝘆𝘀𝘁𝗲𝗺𝘀 కోసం 𝗔𝗜 𝗖𝗵𝗮𝘁𝗯𝗼𝘁 𝗗𝗲𝘃𝗲𝗹𝗼𝗽𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗚𝘂𝗶𝗱𝗲

2026లో మీరు తీసుకునే అతిపెద్ద నిర్ణయం ఏ మోడల్‌ను ఎంచుకోవాలనేది కాదు. ఆ మోడల్‌కు సరైన సమయంలో సరైన సందర్భాన్ని (context) ఎలా అందించాలనేదే ముఖ్యం.

నేను ప్రొడక్షన్ కోసం చాట్‌బాట్‌లను రూపొందిస్తాను. విజయవంతమైన చాట్‌బాట్‌లలో చాలా వరకు Retrieval-Augmented Generation (RAG)ని ఉపయోగిస్తాయి. మోడల్ సమాధానం ఇచ్చే ముందు, RAG మీ స్వంత ఫైళ్ల నుండి డేటాను సేకరిస్తుంది. ఇది సమాధానాలు మీ వాస్తవాలపై ఆధారపడేలా చేస్తుంది.

సాధారణ ప్రాంప్టింగ్ కంటే RAG ఎందుకు మెరుగైనది:

మీరు ఒక డెవలప్‌మెంట్ టీమ్‌ను నియమించుకుంటే, వారు ఏ మోడల్‌ను ఉపయోగిస్తున్నారో అడగకండి. ప్రతి టీమ్ కూడా పెద్ద మోడల్స్‌నే ఉపయోగిస్తుంది. దానికి బదులుగా ఈ ప్రశ్నలు అడగండి:

ఒకవేళ టీమ్ వారు సమాధానాలను చదవడం ద్వారా తనిఖీ చేస్తామని చెబితే, అక్కడి నుండి వెళ్ళిపోండి. ప్రొఫెషనల్ టీమ్‌లు ఎవాల్యుయేషన్ సెట్స్ (evaluation sets)ను ఉపయోగిస్తాయి మరియు రిట్రీవల్ హిట్ రేట్లను (retrieval hit rates) ట్రాక్ చేస్తాయి.

మీరు డేటా సెక్యూరిటీని కూడా తనిఖీ చేయాలి. మీ నాలెడ్జ్ బేస్ (knowledge base) ఎక్కడ ఉందో తెలుసుకోండి. యాక్సెస్‌ను మీరు ఎలా నియంత్రిస్తారో తెలుసుకోండి. ఒక మంచి ప్రొవైడర్ దీనిని స్పష్టంగా వివరిస్తారు.

ఈ రంగం మూడు కొత్త ట్రెండ్స్ వైపు మళ్లుతోంది:

చాట్‌బాట్ నాణ్యత మీ ప్రధాన ఉత్పత్తి అయితే, దానిని ఇన్‌హౌస్‌లోనే (in-house) నిర్మించుకోండి. మీకు కొన్ని వారాల్లోనే ఫలితాలు కావాలన్నా లేదా మీ డేటా అస్తవ్యస్తంగా ఉన్నా, ఒక పార్టనర్‌ను నియమించుకోండి. చాలా కంపెనీలు మధ్యే మార్గాన్ని ఎంచుకుంటాయి. మొదటి వెర్షన్ (version one) కోసం పార్టనర్‌ను ఉపయోగించి, సిస్టమ్ స్థిరపడిన తర్వాత దాని బాధ్యతను మీరే తీసుకోవచ్చు.

కొత్త మోడల్స్ వెనుక పడటం ఆపండి. రిట్రీవల్, ఎవాల్యుయేషన్ మరియు డేటా నాణ్యతపై దృష్టి పెట్టండి. మీరు వీటిని సరిగ్గా చేస్తే, మోడల్ అనేది ఒక చిన్న అంశం మాత్రమే అవుతుంది.

మూలం: https://dev.to/markgs/ai-chatbot-development-company-guide-for-rag-based-systems-8po

ఐచ్ఛిక అభ్యాస సమూహం: https://t.me/GyaanSetuAi