এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
RAG (রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন)
একটি হাইব্রিড আর্কিটেকচার যা তথ্য পুনরুদ্ধার এবং টেক্সট জেনারেশনকে একত্রিত করে, বাহ্যিক জ্ঞানের উপর নির্ভর করে LLM-এর প্রতিক্রিয়ার নির্ভুলতা ও প্রাসঙ্গিকতা উন্নত করতে।
এম্বেডিং
উচ্চ-মাত্রিক স্থানে টেক্সট বা অন্যান্য ডেটার ঘন ভেক্টর উপস্থাপনা, যা উপাদানগুলির মধ্যে শব্দার্থিক ও প্রাসঙ্গিক সম্পর্ক ধারণ করে।
মাল্টি-মোডাল RAG
একটি RAG সিস্টেম যা একাধিক ধরনের ডেটা (টেক্সট, ইমেজ, অডিও) থেকে পুনরুদ্ধার ও জেনারেশন করতে সক্ষম, আরও সমৃদ্ধ ও প্রাসঙ্গিক প্রতিক্রিয়ার জন্য।
কোয়েরি ট্রান্সফরমেশন
পুনরুদ্ধারের আগে ব্যবহারকারীর কোয়েরি পরিবর্তন ও অপ্টিমাইজ করার কৌশল, যাতে পুনরুদ্ধারকৃত ডকুমেন্টের প্রাসঙ্গিকতা উন্নত হয়।
কনটেক্সচুয়াল কম্প্রেশন
জেনারেশনের আগে কেবলমাত্র সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক তথ্য রাখার জন্য পুনরুদ্ধারকৃত কনটেক্সট ফিল্টার ও সংক্ষিপ্ত করার কৌশল।
এজেন্টিক RAG
একটি RAG আর্কিটেকচার যেখানে স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টরা কনটেক্সট ও কোয়েরির ভিত্তিতে পুনরুদ্ধার ও সংশ্লেষণ কৌশল গতিশীলভাবে সিদ্ধান্ত নেয়।
সেলফ-কোয়েরি রিট্রিভার
একটি সিস্টেম যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি প্রাকৃতিক কোয়েরিকে স্ট্রাকচার্ড কোয়েরি এবং মেটাডেটা ফিল্টারে বিভক্ত করে আরও সঠিক পুনরুদ্ধারের জন্য।
মাল্টি-হপ RAG
একটি RAG আর্কিটেকচার যা একাধিক উৎস থেকে তথ্য প্রয়োজন এমন জটিল প্রতিক্রিয়া গঠনের জন্য একাধিক অনুক্রমিক পুনরুদ্ধার চক্র সম্পাদন করে।
RAG পাইপলাইন
RAG সিস্টেমে সামঞ্জস্যপূর্ণ উত্তর তৈরি করার জন্য পুনরুদ্ধার, ফিল্টারিং, প্রাসঙ্গিকীকরণ এবং প্রজন্মের ধাপগুলির সমন্বিত ক্রম।
সাদৃশ্য অনুসন্ধান
এম্বেডিং স্পেসে কোসাইন সাদৃশ্য বা ইউক্লিডীয় দূরত্বের মতো মেট্রিক্স অনুযায়ী নিকটতম ভেক্টর সনাক্তকারী অনুসন্ধান অ্যালগরিদম।
পুনরুদ্ধার সমৃদ্ধকরণ
LLM-এর প্রম্পটকে গতিশীলভাবে পুনরুদ্ধার করা প্রাসঙ্গিক বাহ্যিক তথ্য দিয়ে সমৃদ্ধ করার প্রক্রিয়া, যাতে তথ্যের যথার্থতা এবং সঠিকতা উন্নত হয়।