RAG آرکیسٹریشن مستند، پروڈکشن سطح کے AI جوابات کے لیے۔

RAG ایک تکنیک ہے جس میں AI پہلے آپ کے اپنے مواد سے متعلقہ حصے تلاش کرتا ہے اور پھر انہی کی بنیاد پر جواب لکھتا ہے۔ جوابات ماڈل کی یادداشت کے بجائے آپ کی دستاویزات پر مبنی ہوتے ہیں، جس سے غلط معلومات (ہیلوسینیشنز) کم ہوتی ہیں۔

آرکیسٹریشن پائپ لائن کے مراحل کو ایک اسٹیٹ فل فلو میں جوڑتی ہے: کوئری ری رائٹ، ریٹریول، ری رینکنگ، ٹول کالز، حوالے اور حتمی جواب۔ ترتیب، مراحل کے درمیان لاجک اور ہر مرحلے پر چلنے والا ماڈل آپ طے کرتے ہیں۔

نہیں۔ آپ MonoChat میں ایمبیڈڈ ویکٹر ڈیٹا بیس سے شروع کر سکتے ہیں، یا جب آپ چاہیں کہ ایمبیڈنگز آپ کے اپنے انفراسٹرکچر میں رہیں تو اپنا VectorDB اسناد کے ساتھ جوڑ سکتے ہیں۔

جی ہاں۔ AI فنکشن ٹولز پائپ لائن کو لائیو ڈیٹا، مثلاً آرڈر کی صورتحال، قیمت یا CRM ریکارڈ، حاصل کرنے دیتے ہیں اور اسے حاصل شدہ دستاویزات کے ساتھ ایک ہی جواب میں ملا دیتے ہیں۔

کوئی بھی پروائیڈر جسے آپ کسٹم LLM کے طور پر جوڑیں۔ آپ ہر مرحلے کے لیے ماڈل منتخب کر سکتے ہیں، مثلاً کوئری ری رائٹ کے لیے تیز ماڈل اور حتمی جواب کے لیے زیادہ طاقتور ماڈل، فال بیکس اور لاگت کی حدود کے ساتھ۔