एआई शब्दावली
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का पूर्ण शब्दकोश
RAG फाइन-ट्यूनिंग
संदर्भगत डेटा पर नेटवर्क वजन को समायोजित करके, खोज-संवर्धित जनरेशन कार्यों में उनके प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए भाषा मॉडलों की विशिष्ट अनुकूलन प्रक्रिया।
रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन
सूचना पुनर्प्राप्ति और पाठ जनरेशन को जोड़ने वाली हाइब्रिड आर्किटेक्चर, जहां मॉडल अधिक सटीक और तथ्यात्मक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने से पहले एक बाहरी ज्ञान आधार से परामर्श करता है।
RAG के लिए नॉलेज डिस्टिलेशन
एक जटिल RAG मॉडल (शिक्षक) से एक हल्के मॉडल (छात्र) में ज्ञान हस्तांतरण की तकनीक, पुनर्प्राप्ति-आधारित तर्क क्षमताओं को संरक्षित करते हुए।
एम्बेडिंग फाइन-ट्यूनिंग
पुनर्प्राप्त दस्तावेजों की प्रासंगिकता में सुधार के लिए वेक्टर प्रतिनिधित्वों का अनुकूलन, RAG के विशिष्ट अनुप्रयोग डोमेन के अनुसार एम्बेडिंग को अनुकूलित करना।
रिट्रीवल एनकोडर अनुकूलन
डोमेन-विशिष्ट दस्तावेजों को बेहतर ढंग से समझने और अनुक्रमित करने के लिए पुनर्प्राप्ति एनकोडरों का संशोधन, इस प्रकार RAG में खोज चरण की सटीकता में सुधार।
RAG के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग
जनरेशन प्रक्रिया में पुनर्प्राप्त जानकारी को प्रभावी ढंग से एकीकृत करने के लिए इनपुट निर्देशों का अनुकूलित डिजाइन, प्रतिक्रियाओं की सुसंगतता और प्रासंगिकता को अधिकतम करना।
वेक्टर डेटाबेस फाइन-ट्यूनिंग
समानता क्वेरी को तेज करने और RAG सिस्टम में पुनर्प्राप्त दस्तावेजों की गुणवत्ता में सुधार के लिए वेक्टर डेटाबेस पैरामीटर का अनुकूलन।
क्रॉस-एनकोडर ऑप्टिमाइजेशन
पुनर्प्राप्त दस्तावेजों के सटीक रैंकिंग के लिए क्रॉस-एनकोडर मॉडलों का समायोजन, जनरेशन के लिए सबसे प्रासंगिक जानकारी के चयन में सुधार।
मल्टी-मोडल RAG अनुकूलन
पुनर्प्राप्ति और संवर्धित जनन प्रक्रिया में विभिन्न प्रकार के डेटा (पाठ, छवियां, ऑडियो) को संसाधित और एकीकृत करने के लिए RAG तकनीकों का विस्तार।
डोमेन-विशिष्ट RAG
विशिष्ट डोमेन (चिकित्सा, कानूनी, तकनीकी) के लिए RAG प्रणालियों का विशेषज्ञीकरण, विशिष्ट शब्दावली और अवधारणाओं के लिए मॉडल और ज्ञान आधारों को अनुकूलित करना।
RAG के लिए फ्यू-शॉट लर्निंग
सीखने की एक तकनीक जो RAG मॉडल को संदर्भिक पुनर्प्राप्ति क्षमताओं का उपयोग करते हुए बहुत कम उदाहरणों के साथ नए कार्यों के लिए तेजी से अनुकूलित होने की अनुमति देती है।
पुनर्प्राप्ति-जनन संरेखण
उत्पादित प्रतिक्रियाओं में बेहतर सुसंगतता सुनिश्चित करने के लिए पुनर्प्राप्ति और जनन चरणों के बीच अर्थपूर्ण प्रतिनिधित्व को संरेखित करने का अनुकूलन प्रक्रिया।
हाइब्रिड खोज फाइन-ट्यूनिंग
RAG प्रणालियों में वेक्टर और अर्थपूर्ण खोज का संयुक्त अनुकूलन, परिणामों की प्रासंगिकता को अधिकतम करने के लिए विभिन्न विधियों के बीच वजन समायोजित करना।
RAG प्रदर्शन अंशशोधन
आंतरिक ज्ञान और पुनर्प्राप्त जानकारी के बीच विश्वास को संतुलित करने के लिए मॉडल पैरामीटरों का व्यवस्थित समायोजन, सुसंगत रहते हुए भ्रम से बचना।