Sailing the Waters: در حال توسعه برنامه های RAG درجه تولید با دریاچه های داده

در اواسط سال 2024، ایجاد یک نسخه آزمایشی هوش مصنوعی که تحت تاثیر قرار می‌دهد و هیجان‌انگیز است، می‌تواند آسان باشد. یک توسعه‌دهنده قوی، آزمایش‌های سریع هوشمندانه، و چند تماس API را به یک مدل پایه قدرتمند در نظر بگیرید و اغلب می‌توانید یک ربات هوش مصنوعی سفارشی در یک بعدازظهر بسازید. در کتابخانه ای مانند اضافه کنید زنجیره ای یا lamaindex برای تقویت LLM خود با کمی داده های سفارشی با استفاده از RAG – و کار یک بعد از ظهر ممکن است به یک پروژه آخر هفته تبدیل شود.

با این حال، رسیدن به تولید، موضوع دیگری است. شما به یک سیستم قابل اعتماد، قابل مشاهده، قابل تنظیم و عملکرد در مقیاس نیاز دارید. ضروری است که فراتر از سناریوهای نمایشی ساخته شده بروید و پاسخ برنامه خود را به طیف گسترده تری از اعلانات که طیف کامل رفتار واقعی مشتری را نشان می دهد در نظر بگیرید. LLM ممکن است نیاز به دسترسی به مجموعه ای غنی از دانش خاص دامنه داشته باشد که اغلب در مجموعه داده های قبل از آموزش آن وجود ندارد. در نهایت، اگر هوش مصنوعی را در موردی استفاده کنید که دقت آن مهم است، توهم باید شناسایی، نظارت و کاهش یابد.

در حالی که حل همه این مشکلات ممکن است دلهره آور به نظر برسد، اما با تجزیه برنامه مبتنی بر RAG به بخش های مفهومی مربوطه و سپس اتخاذ یک رویکرد هدفمند و تکراری برای بهبود هر یک در صورت نیاز، قابل مدیریت تر می شود. این پست به شما در انجام این کار کمک می کند. در آن، ما به طور انحصاری بر روی …