এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
RAG ফাইন-টিউনিং
প্রাসঙ্গিক ডেটার উপর নেটওয়ার্কের ওজন সামঞ্জস্য করে সার্চ-অগমেন্টেড জেনারেশন টাস্কে ভাষা মডেলের পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজ করার জন্য নির্দিষ্ট অভিযোজন প্রক্রিয়া।
রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন
তথ্য পুনরুদ্ধার এবং টেক্সট জেনারেশনের সমন্বিত হাইব্রিড আর্কিটেকচার, যেখানে মডেলটি আরও সঠিক এবং তথ্যভিত্তিক উত্তর তৈরি করার আগে একটি বাহ্যিক জ্ঞান ভান্ডার পরামর্শ করে।
RAG-এর জন্য নলেজ ডিস্টিলেশন
একটি জটিল RAG মডেল (শিক্ষক) থেকে একটি হালকা মডেলে (শিক্ষার্থী) জ্ঞান স্থানান্তরের কৌশল, পুনরুদ্ধার-ভিত্তিক যুক্তির ক্ষমতা সংরক্ষণ করে।
এম্বেডিং ফাইন-টিউনিং
পুনরুদ্ধারকৃত নথিগুলোর প্রাসঙ্গিকতা উন্নত করতে ভেক্টর উপস্থাপনাগুলোর অভিযোজন, নির্দিষ্ট RAG অ্যাপ্লিকেশন ডোমেন অনুযায়ী এম্বেডিংস অপ্টিমাইজ করে।
রিট্রিভাল এনকোডার অ্যাডাপ্টেশন
ডোমেন-নির্দিষ্ট নথিগুলো আরও ভালভাবে বোঝার এবং সূচিবদ্ধ করার জন্য পুনরুদ্ধার এনকোডারগুলোর পরিবর্তন, এইভাবে RAG-এ অনুসন্ধান পর্যায়ের নির্ভুলতা উন্নত করে।
RAG-এর জন্য প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং
জেনারেশন প্রক্রিয়ায় পুনরুদ্ধারকৃত তথ্য কার্যকরভাবে একীভূত করার জন্য ইনপুট নির্দেশাবলীর অপ্টিমাইজড নকশা, উত্তরগুলোর সামঞ্জস্য এবং প্রাসঙ্গিকতা সর্বাধিক করে।
ভেক্টর ডাটাবেস ফাইন-টিউনিং
RAG সিস্টেমে সাদৃশ্য ক্যোয়ারী দ্রুততর করতে এবং পুনরুদ্ধারকৃত নথিগুলোর গুণমান উন্নত করতে ভেক্টর ডাটাবেস প্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন।
ক্রস-এনকোডার অপ্টিমাইজেশন
জেনারেশনের জন্য সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক তথ্যের নির্বাচন উন্নত করে, পুনরুদ্ধারকৃত নথিগুলোর সঠিক পুনরায় র্যাঙ্কিংয়ের জন্য ক্রস-এনকোডার মডেলগুলোর সামঞ্জস্য।
মাল্টি-মোডাল RAG অভিযোজন
পুনরুদ্ধার এবং উন্নত জেনারেশন প্রক্রিয়ায় বিভিন্ন ধরনের ডেটা (টেক্সট, ইমেজ, অডিও) প্রক্রিয়া এবং একীভূত করার জন্য RAG কৌশলগুলির সম্প্রসারণ।
ডোমেন-স্পেসিফিক RAG
নির্দিষ্ট ডোমেনের (মেডিকেল, লিগ্যাল, টেকনিক্যাল) জন্য RAG সিস্টেমের বিশেষীকরণ, নির্দিষ্ট পরিভাষা এবং ধারণাগুলির সাথে মডেল এবং নলেজ বেসগুলিকে অভিযোজিত করা।
RAG-এর জন্য ফিউ-শট লার্নিং
RAG মডেলকে খুব কম উদাহরণ দিয়ে দ্রুত নতুন কাজগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য লার্নিং কৌশল, কনটেক্সচুয়াল রিট্রিভাল ক্ষমতাগুলি কাজে লাগিয়ে।
রিট্রিভাল-জেনারেশন অ্যালাইনমেন্ট
উৎপাদিত উত্তরগুলিতে আরও ভাল সামঞ্জস্য নিশ্চিত করার জন্য রিট্রিভাল এবং জেনারেশন ফেজগুলির মধ্যে সেমান্টিক উপস্থাপনাগুলিকে সারিবদ্ধ করার লক্ষ্যে অপ্টিমাইজেশন প্রক্রিয়া।
হাইব্রিড সার্চ ফাইন-টিউনিং
RAG সিস্টেমগুলিতে ভেক্টর এবং সেমান্টিক সার্চের সম্মিলিত অপ্টিমাইজেশন, ফলাফলের প্রাসঙ্গিকতা সর্বাধিক করার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতির মধ্যে ওজন সামঞ্জস্য করা।
RAG পারফরম্যান্স ক্যালিব্রেশন
রিট্রিভড তথ্য এবং অভ্যন্তরীণ জ্ঞানের মধ্যে আত্মবিশ্বাসের ভারসাম্য বজায় রাখার জন্য মডেল প্যারামিটারগুলির পদ্ধতিগত সামঞ্জস্য, হ্যালুসিনেশন এড়ানো এবং সামঞ্জস্য বজায় রাখা।