1. Catastrophic Forgetting ਅਤੇ RAG ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ
ਜਦੋਂ AI ਨੂੰ ਅਸਲ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਉਹ ਵਿਨਾਸ਼ਕਾਰੀ ਭੁੱਲ (Catastrophic Forgetting) ਦੀ ਘਟਨਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿੱਖੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਉਹ ਘਟਨਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ-ਆਧਾਰਿਤ AI ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿੱਖੇ ਗਿਆਨ ਜਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਗੁਆ ਬੈਠਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ LLM ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਆਮ ਗਿਆਨ ਜਾਂ ਭਾਸ਼ਾਈ ਸਮਰੱਥਾ ਘਟ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ RAG(Retrieval-Augmented Generation) ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ RAG ਦੀਆਂ ਵੀ ਆਪਣੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਹਨ।
RAG ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸੀਮਾਵਾਂ
- ਸੰਰਚਿਤ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕਮੀ (Structured Data QA): RAG ਸਿਸਟਮ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਰਚਿਤ ਟੈਕਸਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਉਹ ਸੰਰਚਿਤ ਡਾਟਾ (ਟੇਬਲ, ਡਾਟਾਬੇਸ, ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਆਦਿ) ਦੇ ਅਰਥ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝ ਜਾਂ ਵਰਤ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ।
- ਜਟਿਲ PDF/ਗੈਰ-ਸੰਰਚਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸੀਮਾ (Complex PDFs): ਜਟਿਲ PDF ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ (ਟੇਬਲ, ਕਈ ਕਾਲਮ, ਚਿੱਤਰ ਆਦਿ ਸਮੇਤ) ਵਿੱਚ chunking (ਵੰਡ) ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਛੁੱਟ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿਗੜ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਾਰਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡਾਟਾ ਇੰਡੈਕਸ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਜਾਂ ਉਸਨੂੰ ਖੋਜਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- Fallback (ਬੈਕਅੱਪ) ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ (Fallback Model(s)): ਜਦੋਂ RAG ਸਿਸਟਮ ਉਚਿਤ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਵਿਕਲਪਕ (ਬੈਕਅੱਪ) ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਸਵਿੱਚ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਲਾਜ਼ਿਕ ਅਪਰਿਆਪਤ ਜਾਂ ਅਕੁਸ਼ਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਾਰਨ ਜਵਾਬ ਅਸਫਲ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਨੂੰ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ।
- ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ (LLM Security): LLM ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ (ਪ੍ਰੌਮਪਟ ਇੰਜੈਕਸ਼ਨ, ਡਾਟਾ ਲੀਕੇਜ ਆਦਿ) ਵਿਰੁੱਧ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਪਰਿਆਪਤ ਹੋਣ ਕਰਕੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਣ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
- ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਦੀ ਕਮੀ (Data Ingestion Scalability): ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਸੰਬੰਧੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਡਾਟਾ ਵਧਣ ਨਾਲ chunking, ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਖੋਜ ਦੀ ਗਤੀ ਘਟਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ 'ਤੇ ਭਾਰ ਵਧਦਾ ਹੈ।
- ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਛੁੱਟ ਜਾਣਾ (Missing Content): ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮੱਗਰੀ chunking ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਛੁੱਟ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਇੰਡੈਕਸ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦੀ। ਇਸ ਕਾਰਨ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਆਪਣੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ।
- ਉੱਚ ਰੈਂਕ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਛੁੱਟ ਜਾਣਾ (Missed Top Ranked): ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਬੰਧਿਤ chunk (ਉੱਚ ਰੈਂਕ ਵਾਲਾ) ਛੁੱਟ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਕਾਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ, embedding ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਅਤੇ ਰੈਂਕਿੰਗ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
- ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਅਸੰਗਤ (Not in Context): ਖੋਜਿਆ ਗਿਆ chunk ਅਕਸਰ ਅਸਲ ਸਵਾਲ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਸਮਾਨਤਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਖੋਜ ਦੀ ਸੀਮਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜੋੜ ਦੀ ਕਮੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਗਲਤੀ (Wrong Format): ਖੋਜੇ ਗਏ chunk ਦਾ ਫਾਰਮੈਟ LLM ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਜਾਂ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਵੱਲੋਂ ਚਾਹੇ ਗਏ ਜਵਾਬ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਟੇਬਲ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਕਾਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿਗੜ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲਤਾ (Not Extracted): ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ chunk ਵਿੱਚੋਂ ਠੀਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੱਢੀ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦੀ ਜਾਂ LLM ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਪਾਉਂਦਾ। ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਜਟਿਲ ਵਾਕ-ਰਚਨਾ, ਟੇਬਲਾਂ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਆਦਿ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਦਾਇਰਾ/ਗਹਿਰਾਈ ਅਨੁਕੂਲ ਨਾ ਹੋਣਾ (Incorrect Specificity): ਜਵਾਬ ਸਵਾਲ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਖਾਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਉਹ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਦੀ ਅਸਲ ਲੋੜ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦਾ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਅਤੇ ਗਹਿਰਾਈ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਅਧੂਰਾ ਜਵਾਬ (Incomplete): ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਜਵਾਬ ਅਧੂਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਇਸ ਦੇ ਕਾਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ chunk ਵਿੱਚੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਨਾ ਕਰ ਪਾਉਣਾ ਜਾਂ LLM ਵੱਲੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, RAG ਸਧਾਰਣ ਵੈਕਟਰ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ ਅਤੇ chunk-ਅਧਾਰਿਤ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ’ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਅਸਲ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਵਿਸਤਾਰਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਪੱਖੋਂ ਇਸ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਹਨ।
2. RAG ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ CLEVI ਦਾ ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਡੇਟਾਬੇਸ
ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ, CLEVI ਨੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਕਨੈਕਸ਼ਨ·ਜਟਿਲ ਤਰਕ·ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਵਾਬ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦਾ AI ਗਿਆਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ, Clevi Semantic Database ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਇਹ ਇੱਕ ਐਸਾ ਹੱਲ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ Reasoning ਮਾਡਲ, ਮਲਟੀਮੋਡਲ AI ਅਤੇ ਏਜੰਟ-ਅਧਾਰਿਤ AI ਮਾਡਲ ਆਪਣੇ ਕੋਲ ਰੱਖਣ ਕਾਰਨ ਸੰਭਵ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ CLEVI ਦੀਆਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜੋ AI ਨੂੰ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਵਾਸਤਵਿਕ ਤੌਰ ’ਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, ਜੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ CLEVI ਦੇ ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਕੁਸ਼ਲ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨ ਹੋਣ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। (ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨ ਤੋਂ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮੰਗਣ ’ਤੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਮਿਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।)
ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਵਿੱਚ ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਰਜਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਜਾਂ ਪਹੁੰਚ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਆਪਣੀ ਇੱਛਾ ਅਨੁਸਾਰ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨ ਦੀ ਹਰ ਕਾਰਵਾਈ ਲੌਗ (ਰਿਕਾਰਡ) ਵਜੋਂ ਦਰਜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਗਲਤੀ ਹੋਣ ’ਤੇ ਵੀ ਉਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
<Clevi Semantic Database Structure>
ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਢਾਂਚਾ
ਅਰਥਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ
- ਸਧਾਰਣ chunk ਵੈਕਟਰ DB ਦੀ ਬਜਾਏ, ਡੇਟਾ ਦਰਮਿਆਨ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸੰਬੰਧ (ਸੰਦਰਭ, ਪੱਧਰ, ਕਾਰਣ-ਪਰਿਣਾਮ ਆਦਿ) ਨੂੰ ਗ੍ਰਾਫ DB ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ
- ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ/ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਿਸਤਾਰ ਅਤੇ ਪੂਰਕ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ
ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਖੋਜ ਅਤੇ ਤਰਕ
- CTA+Context Query: ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੇ ਸੰਦਰਭ (Context) ਅਤੇ CTA ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ
- Hybrid Retrieval: ਵੈਕਟਰ ਸਮਾਨਤਾ + ਨਿਯਮ/ਗ੍ਰਾਫ-ਅਧਾਰਿਤ ਖੋਜ ਦਾ ਸੰਯੋਜਨ
- Intelligent Folder Hits: ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ ’ਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਫੋਲਡਰਾਂ/ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਖੋਜ
ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਮਕਾਲੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ
- TextReader Pool, VisionReader Pool ਆਦਿ ਰਾਹੀਂ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਟੇਬਲ, ਆਵਾਜ਼ ਆਦਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਮਕਾਲੀ ਵਿਆਖਿਆ
- ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ RAG ਮੁੱਖ ਤੌਰ ’ਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ
ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ
- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਅਤੇ ਹਵਾਲੇ, ਟੇਬਲ ਖੋਜਾਂ ਆਦਿ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਰਚਨਾ
- Merge & Verify: ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਅਰਥਾਤਮਕ ਏਕੀਕਰਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ
- Evidence Pack: ਸਬੂਤ-ਆਧਾਰਿਤ ਜਵਾਬ ਪੈਕੇਜ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ
ਜਟਿਲ ਤਰਕ ਅਤੇ ਪਲੈਨਰ
- Planner/DAG: ਜਟਿਲ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਪੜਾਅ-ਦਰ-ਪੜਾਅ ਯੋਜਨਾ ਅਤੇ DAG(Directed Acyclic Graph)-ਆਧਾਰਿਤ ਤਰਕ
ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਏਜੰਟ ਢਾਂਚਾ
- cip-5-agent Supervisor: ਪੂਰੀ ਖੋਜ/ਤਰਕ/ਏਕੀਕਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਸਮਨਵਯ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਰਵੋਚ ਏਜੰਟ
3. ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਸਾਰ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, Semantic DB ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪਾਂ (ਆਵਾਜ਼, ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ ਆਦਿ) ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਕੇ, ਇਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ Chunk ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਸਗੋਂ ਡਾਟਾ ਦਰਮਿਆਨ ਅਰਥਾਤਮਕ ਸੰਬੰਧਾਂ (ਸੰਦਰਭ, ਪੱਧਰ, ਕਾਰਣ-ਪਰਭਾਵ ਆਦਿ) ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, RAG ਵਾਂਗ ਕੀਵਰਡ/ਸਮਾਨਤਾ-ਆਧਾਰਿਤ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਰਥਾਤਮਕ ਸੰਬੰਧਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਖੋਜ ਅਤੇ ਤਰਕ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ AI ਤੋਂ ਹੋਰ ਸਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਗਿਆਨ ਗ੍ਰਾਫ/ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਗ੍ਰਹਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਸਦਾ ਨਿਰੰਤਰ ਵਿਸਤਾਰ ਅਤੇ ਪੂਰਕ ਵਿਕਾਸ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
CLEVI ਨੇ AI ਰੂਪਾਂਤਰਣ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ RAG ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਡਾਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ AI ਮਾਡਲਾਂ ਰਾਹੀਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡਾਟਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਹੈ।
CLEVI ਦੀ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ, ਡੋਮੇਨ ਦੀ ਕਿਸਮ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਕੀਮਤੀ ਡਾਟੇ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
CLEVI ਅੱਗੇ ਵੀ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਡਾਟੇ ਦੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ AI ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀ ਪੂਰੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੇਗਾ।
CLEVI ਦੇ ਨਾਲ AI ਦੇ ਨਵੇਂ ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰੋ।
ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਅਤੇ ਡੈਮੋ ਲਈ ਬੇਨਤੀ: [email protected]
Copyright© 2025 Clevi Inc. All rights reserved.