1. Catastrophic Forgetting ಮತ್ತು RAG ನ ಮಿತಿಗಳು
AI ಅನ್ನು ನೈಜ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸುವಾಗ, ಈಗಾಗಲೇ ಕಲಿತ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಸ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುವಾಗ ಉಂಟಾಗುವ ಕ್ಯಾಟಾಸ್ಟ್ರೋಫಿಕ್ ಫಾರ್ಗೆಟಿಂಗ್ (Catastrophic Forgetting) ವಿದ್ಯಮಾನವು ಅತಿದೊಡ್ಡ ಚಿಂತೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ಇದು ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಆಧಾರಿತ AI ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ, ಹಿಂದೆ ಕಲಿತ ಜ್ಞಾನ ಅಥವಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತೀವ್ರವಾಗಿ ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವಿದ್ಯಮಾನವಾಗಿದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಓಪನ್ಸೋರ್ಸ್ LLM ಅನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿದರೆ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನ ಅಥವಾ ಭಾಷಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಕುಂಠಿತವಾಗಬಹುದು.
ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು RAG(Retrieval-Augmented Generation) ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ಆದರೆ RAG ಗೂ ಮಿತಿಗಳಿವೆ.
RAG ನ ಪ್ರಮುಖ ಮಿತಿಗಳು
- ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಕೊರತೆ (Structured Data QA): RAG ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಅಸಂರಚಿತ ಪಠ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿರುವುದರಿಂದ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾದ (ಕೋಷ್ಟಕಗಳು, ಡೇಟಾಬೇಸ್ಗಳು, ಸ್ಪ್ರೆಡ್ಶೀಟ್ಗಳು ಇತ್ಯಾದಿ) ಅರ್ಥ ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಥವಾ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
- ಸಂಕೀರ್ಣ PDF/ಅಸಂರಚಿತ ದಾಖಲೆಗಳ ಮಿತಿ (Complex PDFs): ಸಂಕೀರ್ಣ PDF ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿ (ಕೋಷ್ಟಕಗಳು, ಬಹು ಕಾಲಮ್ಗಳು, ಚಿತ್ರಗಳು ಇತ್ಯಾದಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ) chunking(ವಿಭಜನೆ) ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿ ಕಳೆದುಹೋಗಬಹುದು ಅಥವಾ ಸಂದರ್ಭ ವಿಕೃತಗೊಳ್ಳಬಹುದು. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಪ್ರಮುಖ ಡೇಟಾ ಸೂಚ್ಯಂಕಗೊಳಿಸದೆ ಉಳಿಯಬಹುದು ಅಥವಾ ಹುಡುಕಲು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು.
- Fallback(ಬ್ಯಾಕಪ್) ಮಾದರಿಯ ಕೊರತೆ (Fallback Model(s)): RAG ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಸೂಕ್ತ ಉತ್ತರ ಸಿಗದಾಗ ಪರ್ಯಾಯ (ಬ್ಯಾಕಪ್) ಮಾದರಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವ ತರ್ಕವು ಅಪರ್ಯಾಪ್ತವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಅಸಮರ್ಥವಾಗಿರಬಹುದು. ಇದರಿಂದ ಉತ್ತರ ವಿಫಲವಾದಾಗ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತೃಪ್ತಿಕರವಾದ ಪರ್ಯಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
- ಭದ್ರತಾ ದುರ್ಬಲತೆ (LLM Security): LLMನ ಸ್ವಂತ ಭದ್ರತಾ ದುರ್ಬಲತೆಗಳ (ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್, ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ ಇತ್ಯಾದಿ) ವಿರುದ್ಧದ ರಕ್ಷಣೆಯು ಅಪರ್ಯಾಪ್ತವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮಾಹಿತಿಯು ಬಹಿರಂಗಗೊಳ್ಳುವ ಅಪಾಯವಿದೆ.
- ವಿಸ್ತರಣೀಯತೆಯ ಕೊರತೆ (Data Ingestion Scalability): ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೂಚ್ಯಂಕಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ವಿಸ್ತರಣೀಯತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ chunking, ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟದ ವೇಗ ಕುಸಿಯುತ್ತದೆ ಹಾಗೂ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೇಲಿನ ಹೊರೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ.
- ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಯ ಕೊರತೆ (Missing Content): chunking ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರಮುಖ ವಿಷಯಗಳು ಕಳೆದುಹೋಗುವುದು ಅಥವಾ ಸೂಚ್ಯಂಕಗೊಳಿಸದೆ ಉಳಿಯುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದರಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
- ಮೇಲಿನ ರ್ಯಾಂಕ್ನ ಕೊರತೆ (Missed Top Ranked): ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ಸಂಬಂಧಿತವಾಗಿರುವ chunk(ಮೇಲಿನ ರ್ಯಾಂಕ್) ಕಾಣೆಯಾಗಬಹುದು. ಹುಡುಕಾಟ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ಮಿತಿಗಳು, ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕುಸಿತ ಮತ್ತು ರ್ಯಾಂಕಿಂಗ್ ದೋಷಗಳು ಇದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
- ಸಂದರ್ಭದ ಅಸಂಗತತೆ (Not in Context): ಹುಡುಕಲಾದ chunk ನಿಜವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದಿರುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಸರಳ ಸಾಮ್ಯತೆ ಆಧಾರಿತ ಹುಡುಕಾಟದ ಮಿತಿಗಳಿಂದಾಗಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸಂಪರ್ಕವು ಅಪರ್ಯಾಪ್ತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
- ಸ್ವರೂಪದ ದೋಷ (Wrong Format): ಹುಡುಕಲಾದ chunk ನ ಸ್ವರೂಪವು LLM ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸೂಕ್ತವಾಗಿರದಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಬಳಕೆದಾರರು ಬಯಸಿದ ಉತ್ತರದ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಪಠ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವಾಗ ಮಾಹಿತಿ ವಿಕೃತಗೊಳ್ಳಬಹುದು.
- ಮಾಹಿತಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವಲ್ಲಿ ವಿಫಲತೆ (Not Extracted): ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು chunk ನಿಂದ ಸರಿಯಾಗಿ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗದಿರಬಹುದು ಅಥವಾ LLM ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವಿಫಲವಾಗಬಹುದು. ಸಂಕೀರ್ಣ ವಾಕ್ಯ ರಚನೆಗಳು, ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.
- ಮಾಹಿತಿಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿ/ಆಳವು ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ (Incorrect Specificity): ಉತ್ತರವು ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ಅತಿಯಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಅತಿಯಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿರಬಹುದು, ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ ಬಳಕೆದಾರರ ನಿಜವಾದ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದಿರಬಹುದು. ಮಾಹಿತಿಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ಆಳವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಅಪೂರ್ಣ ಉತ್ತರ (Incomplete): ಅಂತಿಮವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ಉತ್ತರವು ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಕೆಲವೇ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಪೂರೈಸದಿರಬಹುದು. ಅನೇಕ chunkಗಳಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿರುವುದು ಅಥವಾ LLM ಕೆಲವೊಂದು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಇದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, RAG ಸರಳ ವೆಕ್ಟರ್ ಸಾಮ್ಯತೆ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು chunk ಆಧಾರಿತ ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಮೇಲೆ ಅತಿಯಾಗಿ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ನೈಜ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ, ವಿಸ್ತರಣೀಯತೆ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಅದರ ಮಿತಿಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿವೆ.
2. RAG ಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಿರುವ CLEVI ಯ ಸಿಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್
CLEVI ಈ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲು, ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸಂಪರ್ಕಗಳು, ಸಂಕೀರ್ಣ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಆಧಾರಾಧಾರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಮುಂದಿನ ತಲೆಮಾರಿನ AI ಜ್ಞಾನ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವಾದ Clevi Semantic Database ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದೆ.
ಸ್ವಂತ Reasoning ಮಾದರಿಗಳು, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ AI ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್ ಆಧಾರಿತ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ಈ ಪರಿಹಾರವು, AI ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಸಹಾಯಕವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುವ CLEVI ಯ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ಉಪಮೆಯಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿರುವ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಗ್ರಂಥಾಲಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದಾಗ, CLEVI ಯ ಸಿಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಸಮರ್ಥ ಗ್ರಂಥಪಾಲಕರಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಬಹುದು. (ಗ್ರಂಥಪಾಲಕರಿಗೆ ಅಗತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕೇಳಿದರೆ ನಿಖರವಾದ ಮತ್ತು ತ್ವರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.)
ಬಳಕೆದಾರರು ಯಾವಾಗ ಬೇಕಾದರೂ ಗ್ರಂಥಾಲಯಕ್ಕೆ ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.
ಅಲ್ಲದೆ, ಡೇಟಾದ ಆವೃತ್ತಿ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ಅನುಮತಿಗಳನ್ನು ಸಹ ತಮ್ಮ ಇಚ್ಛೆಯಂತೆ ಹೊಂದಿಸಬಹುದು.
ಗ್ರಂಥಪಾಲಕರ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾರ್ಯವೂ ಲಾಗ್ನಲ್ಲಿ (ದಾಖಲೆಯಾಗಿ) ಉಳಿಯುವುದರಿಂದ, ತಪ್ಪು ಸಂಭವಿಸಿದರೂ ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಬಹುದು.
<Clevi Semantic Database Structure>
ಮುಖ್ಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ತಾಂತ್ರಿಕ ರಚನೆ
ಅರ್ಥಾಧಾರಿತ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ
- ಸರಳ chunk ವೆಕ್ಟರ್ DB ಅಲ್ಲದೆ, ಡೇಟಾಗಳ ನಡುವಿನ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು (ಸಂದರ್ಭ, ಕ್ರಮಾನುಗತತೆ, ಕಾರಣ-ಪರಿಣಾಮ ಇತ್ಯಾದಿ) ಗ್ರಾಫ್ DB ಯಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ
- ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್/ಸಿಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ರೂಪದಲ್ಲಿ ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಮತ್ತು ಪೂರಕಗೊಳಿಸಲು ಸುಲಭ
ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯ
- CTA+Context Query: ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಸಂದರ್ಭ (Context) ಮತ್ತು CTA ಅನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ
- Hybrid Retrieval: ವೆಕ್ಟರ್ ಸಾಮ್ಯತೆ + ನಿಯಮ/ಗ್ರಾಫ್ ಆಧಾರಿತ ಹುಡುಕಾಟದ ಸಂಯೋಜನೆ
- Intelligent Folder Hits: ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಫೋಲ್ಡರ್ಗಳು/ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಏಕಕಾಲಿಕ ಸಂಸ್ಕರಣೆ
- TextReader Pool, VisionReader Pool ಮುಂತಾದವುಗಳ ಮೂಲಕ ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಕೋಷ್ಟಕಗಳು, ಧ್ವನಿ ಇತ್ಯಾದಿ ವಿವಿಧ ಡೇಟಾಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ
- ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ RAG ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಿಸಬಲ್ಲದಾದರೆ, ಸಿಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ
ಆಧಾರಾಧಾರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಪರಿಶೀಲನೆ
- ಡಾಕ್ ಸಾರಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಉಲ್ಲೇಖಗಳು, ಟೇಬಲ್ ಕಂಡುಹಿಡಿಕೆಗಳು ಇತ್ಯಾದಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಮೂಲಗಳ ಸ್ವಯಂ ನಿರ್ಮಾಣ
- ವಿಲೀನಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ಅನೇಕ ಮೂಲಗಳ ಮಾಹಿತಿಯ ಅರ್ಥಾಧಾರಿತ ಏಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಪರಿಶೀಲನೆ
- ಸಾಕ್ಷ್ಯ ಪ್ಯಾಕ್: ಸಾಕ್ಷ್ಯಾಧಾರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಪ್ಯಾಕೇಜ್ ಒದಗಿಸುವುದು
ಸಂಕೀರ್ಣ ತಾರ್ಕಿಕ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಪ್ಲಾನರ್
- Planner/DAG: ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಹಂತ ಹಂತದ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು DAG(Directed Acyclic Graph) ಆಧಾರಿತ ತಾರ್ಕಿಕ ನಿರ್ಣಯ
ಏಕೀಕೃತ ಏಜೆಂಟ್ ರಚನೆ
- cip-5-agent Supervisor: ಸಂಪೂರ್ಣ ಹುಡುಕಾಟ/ತಾರ್ಕಿಕ ನಿರ್ಣಯ/ಏಕೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಸಮನ್ವಯಗೊಳಿಸುವ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ಏಜೆಂಟ್
3. ರಚನೆಯ ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆ
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, Semantic DB ವಿವಿಧ ರೂಪಗಳ (ಧ್ವನಿ, ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರ, ವೀಡಿಯೊ ಇತ್ಯಾದಿ) ಡೇಟಾವನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಿ, ಕೇವಲ Chunk ಅಲ್ಲದೆ, ಡೇಟಾಗಳ ನಡುವಿನ ಅರ್ಥಾಧಾರಿತ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು (ಸಂದರ್ಭ, ಶ್ರೇಣಿ, ಕಾರಣ-ಪರಿಣಾಮ ಇತ್ಯಾದಿ) ಸಹ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, RAG ನಂತೆ ಕೀವರ್ಡ್/ಸಾಮ್ಯತೆ ಆಧಾರಿತ ಹುಡುಕಾಟದ ಬದಲಿಗೆ ಅರ್ಥಾಧಾರಿತ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕ ನಿರ್ಣಯ ಮಾಡುವುದರಿಂದ, AI ಯಿಂದ ಇನ್ನಷ್ಟು ನಿಖರವಾದ ಮಾಹಿತಿ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.
ಅಲ್ಲದೆ, ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್/ಸಿಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುವುದರಿಂದ, ನಿರಂತರ ವಿಸ್ತರಣೆ ಮತ್ತು ಪೂರಕಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ.
AI ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಯುಗದಲ್ಲಿ RAG ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿದ CLEVI, ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಲ್ಲ ಸಿಮ್ಯಾಂಟಿಕ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮತ್ತು ಸ್ವಂತ AI ಮಾದರಿಗಳ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ನಿಖರ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಿದೆ.
CLEVI ಯ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಯಾವುದೇ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿಯೂ, ಡೊಮೇನ್ನ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ, ಗ್ರಾಹಕರ ಅಮೂಲ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿಸಬಲ್ಲದು.
ಮುಂದೆಯೂ, ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ನವೀನ AI ಅನುಭವವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು CLEVI ತನ್ನ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪ್ರಯತ್ನವನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತದೆ.
CLEVI ಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ AI ಯ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿ.
ವಿಚಾರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಡೆಮೊ ವಿನಂತಿಗಳು: [email protected]
Copyright© 2025 Clevi Inc. All rights reserved.