𝗥𝗔𝗚 𝗣𝗶𝗽𝗲𝗹𝗶𝗻𝗲: 𝗧𝗵𝗲 𝗨𝗻𝗰𝗹𝗲-𝗡𝗲𝗽𝗵𝗲𝘄 𝗚𝘂𝗶𝗱𝗲 𝗥𝗔𝗚 پائپ لائن: انکل اور بھتیجے والی گائیڈ
AI سے اندازہ لگانے کے لیے نہ کہیں، بلکہ اسے حقائق فراہم کرنا شروع کریں۔
زیادہ تر لوگ سمجھتے ہیں کہ AI سب کچھ جانتا ہے۔ ایسا نہیں ہے۔ یہ صرف وہی جانتا ہے جو اس نے ٹریننگ کے دوران سیکھا ہے۔ اگر آپ اس سے اپنی کمپنی کے نجی ڈیٹا کے بارے میں پوچھیں گے، تو یہ ہیلوسینیٹ (hallucinate) کرے گا۔ یہ پورے اعتماد کے ساتھ آپ سے جھوٹ بولے گا۔
Retrieval-Augmented Generation (RAG) اس مسئلے کو حل کرتا ہے۔
AI سے یادداشت سے جواب مانگنے کے بجائے، آپ ان تین مراحل پر عمل کرتے ہیں:
• Retrieval (تلاش): صحیح دستاویزات تلاش کریں۔ • Augmentation (اضافہ): ان دستاویزات کو اپنے پرامپٹ (prompt) میں شامل کریں۔ • Generation (تولید): AI کو صرف ان دستاویزات کی بنیاد پر جواب دینے دیں۔
ایک پروڈکشن گریڈ RAG سسٹم بنانے کے لیے، آپ کو محض ایک سادہ اسکرپٹ سے زیادہ کی ضرورت ہے۔ آپ کو انجینئرنگ کی ضرورت ہے۔
ایک قابل اعتماد سسٹم کا خاکہ یہ ہے:
Data Preparation (ڈیٹا کی تیاری) پوری دستاویزات کو ایمبیڈ (embed) نہ کریں۔ انہیں ٹکڑوں (chunks) میں تقسیم کریں۔ 1000-1500 ٹوکنز اور 200 ٹوکنز کے اوورلیپ (overlap) کے ساتھ سلائیڈنگ ونڈو اپروچ استعمال کریں۔ اس سے سیاق و سباق (context) برقرار رہتا ہے۔
The Storage Stack (اسٹوریج اسٹیک) پیچیدہ نئے انفراسٹرکچر سے بچیں۔ pgvector ایکسٹینشن کے ساتھ PostgreSQL استعمال کریں۔ یہ آپ کو اپنا ڈیٹا اور اپنے ویکٹر ایمبیڈنگز (vector embeddings) ایک ہی قابل اعتماد جگہ پر محفوظ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
Hybrid Search (ہائبرڈ سرچ) ویکٹر سرچ تصورات (concepts) کے لیے بہترین ہے لیکن درست حقائق کے لیے کمزور ہے۔ ویکٹر سرچ کو کی ورڈ سرچ (keyword search) کے ساتھ ملا دیں۔ اس سے آپ کو مفہومی معنی (semantic meaning) اور درست درستی (precision) دونوں حاصل ہوں گے۔
Reranking (ری رینکنگ) ویکٹر سرچ تیز ہے لیکن اس میں شور (noise) ہو سکتا ہے۔ دو مرحلہ وار عمل استعمال کریں۔ ٹاپ 20 نتائج تلاش کرنے کے لیے ایک تیز ماڈل استعمال کریں، پھر بہترین 5 کا انتخاب کرنے کے لیے زیادہ درست ری رینکر (reranker) استعمال کریں۔
Preventing Hallucinations (ہیلوسینیشن سے بچاؤ) تحفظ کے ان پانچ تہوں کا استعمال کریں: • اپنے پرامپٹ میں تلاش کی سخت حدود مقرر کریں۔ • اسٹرکچرڈ JSON آؤٹ پٹ استعمال کریں۔ • اس بات کی تصدیق کریں کہ AI نے واقعی فراہم کردہ شواہد کا استعمال کیا ہے۔ • کانفیڈنس گیٹنگ (confidence gating) نافذ کریں۔ • AI کو حوالہ جات (citations) فراہم کرنے پر مجبور کریں۔
RAG کوئی جادو نہیں ہے۔ یہ انجینئرنگ ہے۔ یہ واضح ڈیٹا، ثابت شدہ پیٹرنز اور مسلسل پیمائش کے بارے میں ہے۔
ایسے سسٹم بنائیں جو اندازے نہیں بلکہ شواہد فراہم کریں۔
Source: https://dev.to/surajrkhonde/rag-pipeline-the-uncle-nephew-complete-learning-guide-7h4
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi