1. Iyakokin Catastrophic Forgetting da RAG
Lokacin da aka fara amfani da AI a ainihin ayyuka, ɗaya daga cikin manyan damuwa ita ce faruwar mantuwar bala’i (Catastrophic Forgetting) yayin da ake yin fine-tuning na ilimin da aka riga aka koya ta amfani da sabbin bayanai.
Wannan wani yanayi ne inda AI mai tushen cibiyar sadarwar jijiyoyi ke rasa ilimi ko tsarin da ta koya a baya cikin sauri yayin da take koyon sabbin bayanai.
Misali, idan aka yi fine-tuning na LLM mai buɗaɗɗen tushe ta amfani da bayanan wata kamfani, ilimin gama-gari ko ƙwarewar harshe na iya raguwa.
Don kauce wa wannan matsala, ana amfani da fasahar RAG(Retrieval-Augmented Generation) sosai, amma RAG ma tana da iyakoki.
Manyan iyakokin RAG
- Rashin sarrafa bayanan da aka tsara yadda ya kamata (Structured Data QA): Tsarin RAG an fi inganta shi ne don takardun rubutu marasa tsari, don haka ba ya iya fahimta ko amfani da ma’anoni da alaƙoƙin bayanan da aka tsara (teburai, rumbunan bayanai, maƙunsar bayanai da sauransu) yadda ya kamata.
- Iyakokin hadaddun PDF/takardun marasa tsari (Complex PDFs): Takardun PDF masu hadaddun tsari (waɗanda ke ɗauke da teburai, ginshiƙai da yawa, hotuna da sauransu) na iya rasa bayanai ko karkatar da mahallin yayin aiwatar da chunking (rarrabawa). Saboda haka, muhimman bayanai na iya rashin shiga ma’ajiya ko kuma ya yi wahalar bincike.
- Rashin samuwar samfurin madadin (Fallback Model(s)): Lokacin da tsarin RAG ya kasa samun amsar da ta dace, dabarar sauyawa zuwa samfurin madadin na iya kasancewa ba ta isa ba ko kuma ba ta da inganci. Saboda haka, idan amsa ta gaza, ba a samar wa mai amfani da wani madadin da zai gamsar da shi ba.
- Raunin tsaro (LLM Security): Rashin isasshen kariya daga raunin tsaron LLM ɗin kansa (kamar prompt injection da zubar bayanai) na iya jefa bayanai masu mahimmanci cikin haɗarin fallasa.
- Rashin iya faɗaɗawa (Data Ingestion Scalability): Matsalolin faɗaɗawa na iya faruwa yayin ƙididdige ma’ajiya da adana manyan kundin bayanai. Yayin da adadin bayanai ke ƙaruwa, saurin chunking, adanawa da bincike yana raguwa, kuma nauyin tsarin yana ƙaruwa.
- Rashin wasu muhimman bayanai (Missing Content): Sau da yawa ana rasa muhimman abubuwan da ke cikin takardu yayin aikin chunking, ko kuma ba sa shiga ma’ajiya. Saboda haka, mai amfani ba zai iya binciko bayanan da yake buƙata ba.
- Rashin sakamakon da ya fi matsayi (Missed Top Ranked): Za a iya rasa chunk da yake da alaƙa mafi girma a zahiri (wanda yake kan matsayi mafi girma) daga sakamakon bincike. Iyakokin algorithms na bincike, ƙarancin ingancin embedding da kurakuran tsara matsayi na daga cikin dalilan.
- Rashin daidaituwar mahallin (Not in Context): Sau da yawa chunk ɗin da aka samo bai dace da ainihin mahallin tambayar ba. Wannan yana faruwa ne saboda iyakokin binciken da ya dogara kawai kan kamanceceniya, wanda ke haifar da ƙarancin alaƙar ma’ana.
- Kuskuren tsari (Wrong Format): Tsarin chunk ɗin da aka samo na iya zama bai dace da LLM ya sarrafa shi ba, ko kuma ya bambanta da tsarin amsar da mai amfani yake so. Misali, tebur na iya juyawa zuwa rubutu, lamarin da ke karkatar da bayanai.
- Rashin cire bayanai (Not Extracted): Bayanan da ake buƙata na iya kasa cirewa yadda ya kamata daga chunk, ko kuma LLM ya kasa gane bayanan. Wannan yana yawan faruwa a cikin hadaddun tsarin jimloli, teburai da hotuna.
- Rashin dacewar faɗi/zurfin bayanai (Incorrect Specificity): Amsa na iya zama mai faɗi fiye da kima ko, akasin haka, ta kasance dalla-dalla fiye da kima, har ta kasa dacewa da ainihin buƙatar mai amfani. Yana da wahala a daidaita faɗi da zurfin bayanai.
- Amsa mara cika (Incomplete): Amsar da aka samar a ƙarshe na iya kasancewa ba ta cika ba, ko kuma ta bayar da wani ɓangare na bayanai kawai, ta yadda ba ta gamsar da buƙatar mai amfani yadda ya kamata. Dalilan na iya kasancewa rashin haɗa bayanai daga chunks da yawa ko kuma LLM ya yi amfani da wani ɓangare ne kawai.
Ta wannan hanyar, tunda RAG ya dogara fiye da kima kan binciken kamanceceniyar vector mai sauƙi da indexing bisa chunk, iyakokinsa sun bayyana a aikace ta fuskar amintacce, faɗaɗawa, da daidaito.
2. Clevi Semantic Database da ta shawo kan iyakokin RAG
Don shawo kan waɗannan iyakoki, CLEVI ta ƙirƙiri sabuwar hanyar AI ta ilimin zamani, wadda aka inganta don haɗin ma’ana·tattara dalilai masu rikitarwa·amsoshi bisa hujja, wato Clevi Semantic Database.
Wannan mafita ce mai yiwuwa saboda tana da nata Reasoning model, multimodal AI, da agentic AI model, kuma tana ɗaya daga cikin ƙaƙƙarfan fasahohin CLEVI da ke sa AI ta iya taimakawa da gaske a duniyar zahiri.
A misali, idan muka ɗauki rumbun bayanai da aka adana bayanai a cikinsa a matsayin ɗakin karatu, za ku iya ɗaukar Clevi Semantic Database a matsayin tana da ƙwararren ma’aikacin ɗakin karatu. (Idan kuka nemi bayanin da kuke buƙata daga ma’aikacin ɗakin karatu, za ku samu amsa daidai kuma cikin sauri.)
Masu amfani za su iya ƙara sabbin bayanai a ɗakin karatu a kowane lokaci, sannan su dawo da bayanan da suke buƙata.
Haka kuma, za su iya saita sarrafa sigar bayanai ko izinin samun dama yadda suke so.
Tun da ana adana duk ayyukan ma’aikacin ɗakin karatu a matsayin log (rikodi), ana iya gyara su ko da kuskure ya faru.
<Clevi Semantic Database Structure>
Manyan fasaloli da tsarin fasaha
Adana bayanai bisa ma’ana
- Maimakon chunk vectorDB mai sauƙi, yana adana alaƙar ma’ana tsakanin bayanai (mahallin, matsayi, dalili da sakamako, da sauransu) a cikin graph DB
- Yana da sauƙin faɗaɗawa da ƙara masa bayani ta hanyar knowledge graph/semantic network
Bincike da tattara dalilai na haɗaka
- CTA+Context Query: Yana yin la’akari tare da mahallin (Context) na tambaya da CTA
- Hybrid Retrieval: Haɗa kamanceceniyar vector da bincike bisa ƙa’ida/graph
- Intelligent Folder Hits: Binciko manyan fayiloli/rukunai masu alaƙar ma’ana ta atomatik
Gudanar da bayanai iri-iri a lokaci guda
- Pool na TextReader, Pool na VisionReader, da sauransu suna fassara bayanai iri-iri kamar rubutu, hoto, teburi, da sauti a lokaci guda
- Yayin da RAG na gargajiya galibi zai iya sarrafa rubutu ne kawai, Semantic Database ta ƙware sosai wajen sarrafa bayanai iri-iri
Amsoshi bisa hujja da tabbatar da amintacce
- Takaitaccen Takardu & Ƙirƙirar Bayanan Madogara ta atomatik, Binciken Tebur da sauransu
- Merge & Verify: Haɗa bayanan maɓuɓɓuka da yawa ta fuskar ma’ana da tabbatar da amincinsu
- Evidence Pack: Samar da kunshin amsoshi bisa hujjoji
Tsarin tunani mai rikitarwa da mai tsara tsari
- Planner/DAG: Shirya matakai-matakai da tunani bisa DAG (Directed Acyclic Graph) don tambayoyi masu rikitarwa
Tsarin wakili mai haɗaka
- cip-5-agent Supervisor: Babban wakili mafi girma da ke sarrafawa da daidaita dukkan tsarin bincike, tunani da haɗawa
3. Taƙaitaccen tsari da kwatantawa
A taƙaice, Semantic DB yana karɓar bayanai ta nau’o’i daban-daban (murya, rubutu, hoto, bidiyo da sauransu), sannan ya rarraba ilimi ta hanyar haɗa ba kawai Chunk ba, har ma da alaƙokin ma’ana tsakanin bayanai (mahallin, matsayi, sanadin da sakamako da sauransu).
A bisa wannan, maimakon yin bincike bisa kalmomi ko kamanceceniya kamar RAG, ana yin bincike da tunani ta amfani da haɗin ma’ana, don haka za a iya samun ingantaccen binciken bayanai da amsoshi daga AI.
Bugu da ƙari, tun da ana adana su a matsayin jadawalin ilimi ko cibiyar sadarwar ma’ana, yana da sauƙi a ci gaba da faɗaɗa su da inganta su.
Mu a CLEVI mun gano iyakokin tsarin RAG a zamanin babban sauyin AI, kuma ta hanyar Semantic Database da samfurin AI na musamman namu, mun sami damar ba abokan ciniki bayanai mafi inganci da aminci cikin sauri.
Tsarin AI na CLEVI zai iya mai da muhimman bayanan abokan ciniki masu daraja a kowane yanayi, ba tare da la’akari da nau’in fannin ba.
CLEVI za ta ci gaba da yin iya ƙoƙarinta don ƙara darajar bayanan abokan ciniki zuwa mafi girma da kuma samar da ƙwarewar AI mai ƙirƙira.
Ku dandana makomar sabon AI tare da CLEVI.
Tambaya da neman nunin samfur: [email protected]
Copyright© 2025 Clevi Inc. All rights reserved.