এআই গ্লসারি

📖

শব্দ

নলেজ বেস

RAG সিস্টেম দ্বারা উত্তর তৈরির সময় পুনরুদ্ধারের জন্য সূচীকৃত এবং ভেক্টরাইজড কাঠামোবদ্ধ নথি, নিবন্ধ এবং বাহ্যিক তথ্যের সংগ্রহ।

📖

শব্দ

রিট্রিভাল কম্পোনেন্ট

ব্যবহারকারীর প্রশ্নের ভিত্তিতে নলেজ বেস থেকে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক অংশ চিহ্নিত এবং আহরণের জন্য দায়ী RAG সিস্টেমের মডিউল।

📖

শব্দ

জেনারেশন কম্পোনেন্ট

RAG সিস্টেমের অংশ যা ভাষা মডেলের জন্য অতিরিক্ত প্রসঙ্গ হিসাবে পুনরুদ্ধারকৃত তথ্য ব্যবহার করে একটি সুসংগত উত্তর সংশ্লেষ করে।

📖

শব্দ

ডকুমেন্ট স্টোর

উৎস নথি এবং তাদের মেটাডেটার জন্য স্থায়ী ব্যবস্থাপনা সিস্টেম, RAG পুনরুদ্ধার সহজতর করার জন্য ভেক্টর সূচকের সাথে সংহত।

📖

শব্দ

ফাইন-টিউনিং বনাম RAG

মৌলিক মডেল পরিবর্তন না করে কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য মডেল ওজন অভিযোজন (ফাইন-টিউনিং) এবং গতিশীল প্রাসঙ্গিক সমৃদ্ধি (RAG) এর মধ্যে পার্থক্য।

📖

শব্দ

রির্যাঙ্কিং মডেল

বিশেষায়িত মডেল (ক্রস-এনকোডারের মতো) যা প্রশ্ন এবং প্রতিটি প্রার্থী নথি একই সাথে বিবেচনা করে পুনরুদ্ধারকৃত নথিগুলির প্রাসঙ্গিকতা পুনরায় মূল্যায়ন করে।