কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং: একটি বিস্তারিত গাইড

কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং: বুদ্ধিমান এলএলএম সিস্টেম তৈরির জন্য একটি বিস্তারিত গাইড

কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তন নিয়ে আসে। এটি স্বতন্ত্র প্রম্পট থেকে বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) এর চারপাশে একটি ব্যাপক তথ্য ইকোসিস্টেম তৈরির দিকে মনোযোগ দেয়। এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলি যখন সাধারণ চ্যাটবট থেকে জটিল, বহু-ধাপের কাজগুলি সম্পাদন করতে সক্ষম অত্যাধুনিক এজেন্টগুলিতে বিকশিত হয়, তখন মডেল আউটপুটের গুণমান সরবরাহিত তথ্যের উপর নির্ভর করে। নির্ভরযোগ্য এবং শক্তিশালী এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার জন্য কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং অপরিহার্য, যা ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করে।

দৃষ্টান্ত পরিবর্তন: প্রম্পট থেকে সিস্টেম

এই পরিবর্তনটি স্বতন্ত্র প্রম্পট তৈরি থেকে বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) এর চারপাশে একটি সম্পূর্ণ তথ্য ইকোসিস্টেম তৈরির দিকে যাচ্ছে। এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলি সাধারণ চ্যাটবট থেকে জটিল, বহু-ধাপের কাজগুলি করতে সক্ষম বুদ্ধিমান এজেন্টগুলিতে বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে মডেল আউটপুটের গুণমান সরবরাহিত তথ্যের গুণমানের উপর ক্রমশ নির্ভরশীল হয়ে ওঠে। শিল্প নেতৃত্ব এবং এআই গবেষকরা এই পরিবর্তনের গুরুত্ব স্বীকার করেছেন এবং কার্যকরভাবে কাজগুলি সমাধান করার জন্য LLM-কে ব্যাপক প্রেক্ষাপট সরবরাহ করার প্রয়োজনীয়তার উপর জোর দিয়েছেন। কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং হল সঠিক তথ্য দিয়ে কনটেক্সট উইন্ডো পূরণ করার শিল্প এবং বিজ্ঞান, যা মডেলগুলিকে সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে।

মূল যুক্তি হল বেশিরভাগ বুদ্ধিমান এজেন্টের ব্যর্থতা মডেলের ব্যর্থতার কারণে নয়, বরং প্রেক্ষাপটের অভাবের কারণে হয়। এই বক্তব্যটি এআই ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের মূল চ্যালেঞ্জকে পুনরায় সংজ্ঞায়িত করে এবং মডেল টিউনিং থেকে তথ্য-সমর্থিত সিস্টেম তৈরির দিকে মনোযোগ সরিয়ে দেয়। নির্ভরযোগ্য এবং শক্তিশালী এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং বোঝা এবং আয়ত্ত করা একটি পূর্বশর্ত হয়ে দাঁড়িয়েছে।

কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং এর সংজ্ঞা

কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং কেবল প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের একটি উন্নত সংস্করণ নয়; এটি একটি অনন্য, সিস্টেম-স্তরের ইঞ্জিনিয়ারিং যা কেবলমাত্র পাঠ্য ইনপুট অপ্টিমাইজ করার পরিবর্তে একটি গতিশীল তথ্য সরবরাহ সিস্টেম তৈরি করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।

কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং একটি ইঞ্জিনিয়ারিং ডিসিপ্লিন হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে যা এলএলএমগুলিকে সঠিক সময়ে, সঠিক ফর্ম্যাটে এবং সঠিকভাবে কাজগুলি সম্পূর্ণ করার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য এবং সরঞ্জাম সরবরাহ করার জন্য ডিজাইন এবং নির্মাণ করে।

মূল উপাদান:

• "গতিশীল সিস্টেম ডিজাইন এবং নির্মাণ": এটি জোর দেয় যে কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং একটি ইঞ্জিনিয়ারিং কার্যকলাপ, যা কেবল শব্দচয়ন নয়, সিস্টেম আর্কিটেকচারের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। কনটেক্সট হল একটি সিস্টেমের আউটপুট যা মূল এলএলএম কলের আগে চলে। ইঞ্জিনিয়ারদের এলএলএমের কার্যকরী মেমরি প্রস্তুত করার জন্য ডেটা পাইপলাইন, মেমরি মডিউল এবং তথ্য পুনরুদ্ধার প্রক্রিয়া তৈরি করতে হবে।

• "সঠিক তথ্য এবং সরঞ্জাম": এর মধ্যে রয়েছে তথ্য, ডেটা, জ্ঞান বেস உள்ளடকরণ (RAG এর মাধ্যমে) এবং ব্যবহারকারীর পছন্দ। সরঞ্জামগুলি API ইন্টারফেস, ফাংশন বা ডেটাবেস প্রশ্নের মতো ক্ষমতা বোঝায়। জটিল কাজের জন্য জ্ঞান এবং ক্ষমতা উভয়ই সরবরাহ করা মৌলিক।

• "সঠিক বিন্যাস, সঠিক সময়ে": তথ্য উপস্থাপনা এবং সময় নির্ধারণের গুরুত্ব তুলে ধরে। কাঁচা ডেটার চেয়ে একটি সংক্ষিপ্ত সারসংক্ষেপ প্রায়শই ভাল, এবং অস্পষ্ট নির্দেশের চেয়ে একটি স্পষ্ট সরঞ্জাম স্কিমা বেশি কার্যকর। অপ্রাসঙ্গিক তথ্য দিয়ে মডেলটিকে বিভ্রান্ত করা এড়াতে চাহিদা অনুযায়ী কনটেক্সট সরবরাহ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

• "নির্ভরযোগ্যভাবে কাজটি সম্পন্ন করা": এটি কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের চূড়ান্ত লক্ষ্য। এটি এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে নির্ভরযোগ্য সিস্টেমে রূপান্তরিত করে যা ধারাবাহিকভাবে উচ্চ-মানের আউটপুট তৈরি করতে পারে। সুনির্দিষ্ট কনটেক্সট ব্যবস্থাপনার মাধ্যমে আউটপুট আরও ধারাবাহিক হয়, হ্যালুসিনেশন হ্রাস করে এবং জটিল, দীর্ঘ-চক্রের বুদ্ধিমান এজেন্ট ওয়ার্কফ্লোগুলিকে সমর্থন করে।

প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং থেকে কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং এর বিবর্তন

কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং এবং প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং উভয়ই এলএলএম আউটপুট অপ্টিমাইজ করার লক্ষ্য রাখে, তবে তারা সুযোগ, প্রকৃতি এবং লক্ষ্যের দিক থেকে ভিন্ন। একটি সিস্টেম-স্তরের তুলনা এই পার্থক্যগুলি তুলে ধরে:

• স্কোপ: প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং একক মিথস্ক্রিয়া বা পাঠ্য স্ট্রিং অপ্টিমাইজ করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, যেখানে কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পূর্ণ তথ্য ইকোসিস্টেমের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, যা সম্পূর্ণ টাস্ক লাইফসাইকেলকে অন্তর্ভুক্ত করে।
• গতিশীলতা: প্রম্পটগুলি সাধারণত স্ট্যাটিক হয়, যেখানে কনটেক্সট টাস্কের উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে তৈরি হয় এবং মিথস্ক্রিয়া চলাকালীন বিকশিত হয়।
• ইনপুট রচনা: প্রম্পট ইঞ্জিনিয়াররা ব্যবহারকারীর প্রশ্নের চারপাশে ইনপুট তৈরি করে, যেখানে কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়াররা ব্যবহারকারীর প্রশ্নগুলিকে একটি বৃহত্তর "কনটেক্সট প্যাকেজ" এর অংশ হিসাবে দেখেন, যার মধ্যে সিস্টেম নির্দেশাবলী, পুনরুদ্ধার করা নথি, সরঞ্জাম আউটপুট এবং কথোপকথনের ইতিহাস অন্তর্ভুক্ত থাকে।
• উপমা: যদি প্রম্পটগুলি কোনও নাটকের একটি লাইনের মতো হয়, তবে কনটেক্সট হল পুরো চলচ্চিত্রের সেট, পটভূমি গল্প এবং স্ক্রিপ্ট, যা একসাথে গভীরতা এবং অর্থ সরবরাহ করে।

নীচের সারণীতে দুটি বিষয়ের মধ্যে আরও তুলনা করা হলো:

প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং বনাম কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং

এআই ইঞ্জিনিয়ারিং পুনরায় সংজ্ঞায়িত করা

প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং থেকে কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের এই পরিবর্তন এআই ইঞ্জিনিয়ারদের ভূমিকাকে নতুন আকার দেয়। প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং ইনপুট স্ট্রিংগুলিকে নিখুঁত করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, যার জন্য ভাষাতত্ত্ব এবং যুক্তির দক্ষতা প্রয়োজন। তবে, যখন কাজটি এমন সিস্টেম তৈরি করা হয় যা ডেটাবেস, API এবং মেমরি থেকে গতিশীলভাবে এই ইনপুটগুলিকে একত্রিত করে, তখন মূল দক্ষতাগুলি সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এবং সিস্টেম আর্কিটেকচারে স্থানান্তরিত হয়।

LangChain এবং LlamaIndex এর মতো ফ্রেমওয়ার্কগুলি জনপ্রিয়, কারণ সেগুলি কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং সমর্থন করে, গতিশীল কনটেক্সট অ্যাসেম্বলি সিস্টেম যেমন চেইন, গ্রাফ এবং এজেন্ট তৈরির জন্য আর্কিটেকচারাল প্যাটার্ন সরবরাহ করে।

কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের উত্থান এআই বিকাশের ক্ষেত্রে একটি মডেল-কেন্দ্রিক, বিশেষ ক্ষেত্র থেকে মূলধারার সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং ডিসিপ্লিনে পরিবর্তনের ইঙ্গিত দেয়। মূল চ্যালেঞ্জটি কেবল মডেলটি নয়, এর চারপাশে নির্মিত পুরো অ্যাপ্লিকেশন স্ট্যাকটিও।

কনটেক্সট: ব্যবচ্ছেদ এবং নীতি

এই বিভাগে "কনটেক্সট" এর উপাদানগুলি বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করা হয়েছে এবং কার্যকর ব্যবস্থাপনার জন্য নীতিগুলি তুলে ধরা হয়েছে।

কনটেক্সট উইন্ডো ডি কনস্ট্রাকশন (Deconstructing)

কনটেক্সট উইন্ডো হল মডেলের প্রতিক্রিয়া তৈরি করার সময় সেটি দেখতে বা মনে রাখতে পারে এমন মোট তথ্য। একটি সম্পূর্ণ "কনটেক্সট প্যাকেজ" হল সরবরাহ করা সমস্ত তথ্যের সমষ্টি।

• নির্দেশাবলী/সিস্টেম প্রম্পট: এই বেস লেয়ারটি মডেলের আচরণকে সংজ্ঞায়িত করে, এটির ভূমিকা, শৈলী, নিয়ম, সীমাবদ্ধতা এবং উদ্দেশ্যগুলি নির্ধারণ করে।
• ব্যবহারকারীর প্রম্পট: সরাসরি প্রশ্ন বা টাস্ক নির্দেশাবলী যা বুদ্ধিমান এজেন্টকে ট্রিগার করে।
• কথোপকথনের ইতিহাস/স্বল্প-মেয়াদী মেমরি: পূর্ববর্তী আদান-প্রদান সরাসরি কনটেক্সট সরবরাহ করে, যা কনটেক্সট উইন্ডোর সীমাবদ্ধতার কারণে ছাঁটাই বা সারসংক্ষেপের মাধ্যমে পরিচালিত হয়।
• দীর্ঘমেয়াদী মেমরি: একটি স্থায়ী জ্ঞান বেস যা মিথস্ক্রিয়া থেকে শেখা তথ্য রেকর্ড করে, যেমন ব্যবহারকারীর পছন্দ, প্রকল্পের সারসংক্ষেপ বা স্পষ্টভাবে মনে রাখতে বলা তথ্য।
• পুনরুদ্ধার করা তথ্য/RAG: জ্ঞানের অভাব কাটিয়ে উঠতে এবং ঘটনা-ভিত্তিক প্রতিক্রিয়া নিশ্চিত করতে, সিস্টেমটি গতিশীলভাবে বাহ্যিক জ্ঞান উৎস থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য পুনরুদ্ধার করে।
• উপলব্ধ সরঞ্জাম: কলযোগ্য ফাংশন বা অন্তর্নির্মিত সরঞ্জামগুলির স্কিমা এবং বিবরণ সংজ্ঞায়িত করে, যা মডেলকে কেবল জানার পাশাপাশি কাজ করার ক্ষমতা দেয়।
• সরঞ্জাম আউটপুট: সরঞ্জাম কল থেকে প্রাপ্ত ফলাফলগুলি অবশ্যই মডেলটিকে পরবর্তী যুক্তি এবং ক্রিয়াকলাপে ব্যবহারের জন্য কনটেক্সটে পুনরায় প্রবেশ করাতে হবে।
• গঠনমূলক আউটপুট স্কিমা: প্রত্যাশিত আউটপুট বিন্যাস (যেমন JSON স্কিমা) সংজ্ঞায়িত করে যা গঠনমূলক, অনুমানযোগ্য ফলাফলগুলিকে গাইড করে।

"এলএলএম একটি অপারেটিং সিস্টেম" ফ্রেমওয়ার্ক

এই উপমাটি কনটেক্সট ব্যবস্থাপনার অনুশীলন এবং বোঝার জন্য একটি দৃঢ় তাত্ত্বিক কাঠামো সরবরাহ করে।

• এলএলএম সিপিইউ হিসাবে, কনটেক্সট উইন্ডো র‍্যাম হিসাবে: এই উপমাটি কনটেক্সট উইন্ডোকে একটি সীমিত এবং মূল্যবান সংস্থান হিসাবে উপস্থাপন করে। কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং হল ওএস ব্যবস্থাপনার মতো, যা সঠিক সময়ে সঠিক তথ্য কার্যকরভাবে লোড করে।

• কার্নেল কনটেক্সট বনাম ব্যবহারকারী কনটেক্সট: এই কাঠামোটি কনটেক্সটকে দুটি স্তরে বিভক্ত করে; কার্নেল স্পেস এবং ব্যবহারকারী স্পেসের মতো।

  • কার্নেল কনটেক্সট: বুদ্ধিমান এজেন্টের পরিচালিত, পরিবর্তনশীল, স্থায়ী অবস্থা উপস্থাপন করে। এতে মূল মেমরি ব্লক এবং ফাইল সিস্টেম অন্তর্ভুক্ত থাকে যা এলএলএম পর্যবেক্ষণ করতে পারে, তবে কেবলমাত্র নিয়ন্ত্রিত "সিস্টেম কল" এর মাধ্যমে পরিবর্তন করতে পারে।
  • ব্যবহারকারী কনটেক্সট: "ব্যবহারকারী স্থান" বা বার্তা বাফার উপস্থাপন করে, যেখানে গতিশীল মিথস্ক্রিয়া ঘটে। এতে ব্যবহারকারীর বার্তা, সহকারী প্রতিক্রিয়া এবং অ-বিশেষাধিকারপ্রাপ্ত "ব্যবহারকারী প্রোগ্রাম" সরঞ্জামগুলিতে কল অন্তর্ভুক্ত থাকে।

• সিস্টেম কল এবং কাস্টম সরঞ্জাম: এই পার্থক্যটি স্পষ্ট করে যে কীভাবে এজেন্ট তার অভ্যন্তরীণ অবস্থা এবং বাইরের বিশ্বের সাথে যোগাযোগ করে। সিস্টেম কল কার্নেল কনটেক্সট পরিবর্তন করে, এজেন্টের স্থায়ী অবস্থা পরিবর্তন করে, যেখানে কাস্টম সরঞ্জামগুলি বাহ্যিক তথ্য ব্যবহারকারী কনটেক্সটে নিয়ে আসে।

প্রসঙ্গ প্রকৌশলের নির্দেশক নীতি

কার্যকর প্রসঙ্গ প্রকৌশল নির্ভরযোগ্য বুদ্ধিমান এজেন্ট সিস্টেম তৈরির জন্য অনুশীলনকারীদের কাছ থেকে প্রাপ্ত মূল নীতিগুলি অনুসরণ করে।

• অবিচ্ছিন্ন এবং বিস্তৃত প্রসঙ্গ: এটি "সবকিছু দেখুন" নামেও পরিচিত। এই নীতিটির জন্য এজেন্টের পূর্ববর্তী ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়া, সরঞ্জাম কলের আউটপুট, অভ্যন্তরীণ চিন্তাভাবনা এবং মধ্যবর্তী ফলাফলসহ তার সম্পূর্ণ কর্মক্ষম ইতিহাস অ্যাক্সেস করা প্রয়োজন।
• অসমন্বিত সমান্তরালতা পরিহার করুন: একটি ভাগ করা, ক্রমাগত আপডেট হওয়া প্রসঙ্গ ছাড়া একাধিক উপ-এজেন্ট বা উপ-কাজকে সমান্তরালভাবে কাজ করার অনুমতি দিলে প্রায় অনিবার্যভাবে আউটপুট অসঙ্গতি, বিরোধী লক্ষ্য এবং ব্যর্থতা দেখা দেয়।
• গতিশীল এবং বিকাশমান প্রসঙ্গ: প্রসঙ্গ একটি স্ট্যাটিক তথ্য ব্লক হওয়া উচিত নয়। টাস্কের অগ্রগতির ভিত্তিতে এটিকে গতিশীলভাবে একত্রিত এবং বিকাশ করা উচিত, রানটাইমে তথ্য অর্জন বা আপডেট করা উচিত।
• সম্পূর্ণ প্রাসঙ্গিক কভারেজ: মডেলটিকে তার প্রয়োজনীয় সমস্ত তথ্য সরবরাহ করতে হবে, কেবল সর্বশেষ ব্যবহারকারীর প্রশ্ন নয়। পুরো ইনপুট প্যাকেজটি (নির্দেশাবলী, ডেটা, ইতিহাস ইত্যাদি) সাবধানে ডিজাইন করতে হবে।

কনটেক্সট ম্যানেজমেন্ট কৌশল:

লেখা: কনটেক্সট ধরে রাখা:

এজেন্টের স্মৃতির ক্ষমতা তৈরি করে ভবিষ্যতের ব্যবহারের জন্য তাৎক্ষণিক কনটেক্সট উইন্ডোর বাইরে তথ্য সংরক্ষণ করা এক্ষেত্রে অন্তর্ভুক্ত।

• স্ক্র্যাচপ্যাড: সেশনের মধ্যে স্বল্পমেয়াদী মেমরি সংরক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
• মেমরি সিস্টেম: সেশন জুড়ে দীর্ঘমেয়াদী মেমরি তৈরির জন্য ব্যবহৃত হয়।

নির্বাচন: কনটেক্সট পুনরুদ্ধার করা:

সঠিক সময়ে বাহ্যিক স্টোরেজ থেকে সঠিক তথ্য কনটেক্সট উইন্ডোতে নিয়ে আসা এক্ষেত্রে অন্তর্ভুক্ত।

• মেমরি/স্ক্র্যাচপ্যাড থেকে নির্বাচন করা: অতীতের জ্ঞান স্মরণ করার প্রয়োজন হলে এজেন্টকে তার স্থায়ী মেমরি এবং স্ক্র্যাচপ্যাডগুলি কার্যকরভাবে জিজ্ঞাসা করতে সক্ষম হতে হবে।
• সরঞ্জামগুলি থেকে নির্বাচন করা: এজেন্টের কাছে অনেকগুলি উপলব্ধ সরঞ্জাম থাকলে, সরঞ্জাম বিবরণগুলিতে RAG কৌশলগুলি প্রয়োগ করা দক্ষ, বর্তমান কাজের উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে পুনরুদ্ধার এবং কেবল প্রাসঙ্গিক সরঞ্জাম সরবরাহ করা।
• জ্ঞান থেকে নির্বাচন করা: এটি পুনরুদ্ধার-বর্ধিত প্রজন্মের (RAG) মূল ফাংশন, যা মডেলের উত্তর দেওয়ার ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য বাহ্যিক জ্ঞান বেস থেকে গতিশীলভাবে তথ্য অর্জন করে।

সংক্ষেপণ: কনটেক্সট অপ্টিমাইজ করা:

মূল তথ্য ধরে রেখে কনটেক্সটে ব্যবহৃত টোকেনের সংখ্যা হ্রাস করা এক্ষেত্রে অন্তর্ভুক্ত।

• সারসংক্ষেপ: দীর্ঘ কথোপকথনের ইতিহাস, নথি বা সরঞ্জাম আউটপুটগুলির মূল তথ্য বের করতে এলএলএম ব্যবহার করা।
• ছাঁটাইকরণ: কথোপকথনের ইতিহাস খুব দীর্ঘ হলে কেবল প্রথম দিকের সংলাপগুলি সরিয়ে দেওয়ার মতো হিউরিস্টিক নিয়ম ব্যবহার করে কনটেক্সট কমিয়ে আনা।

বিচ্ছিন্নকরণ: কনটেক্সট পৃথক করা:

মডেলের ফোকাস উন্নত করতে এবং টাস্কের জটিলতা পরিচালনা করতে কনটেক্সটকে বিভিন্ন অংশে বিভক্ত করা এক্ষেত্রে অন্তর্ভুক্ত।

• মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম: বড় কাজগুলি একাধিক উপ-এজেন্টের মধ্যে বিভক্ত করা যেতে পারে, প্রতিটিটির নিজস্ব ডেডিকেটেড, বিচ্ছিন্ন কনটেক্সট, সরঞ্জাম এবং নির্দেশাবলী রয়েছে।
• স্যান্ডবক্সড পরিবেশ: যে ক্রিয়াকলাপগুলি প্রচুর সংখ্যক টোকেন ব্যবহার করে সেগুলি একটি বিচ্ছিন্ন পরিবেশে চালানো যেতে পারে, মূল এলএলএমের কনটেক্সটে কেবল চূড়ান্ত মূল ফলাফলগুলি ফেরত দেওয়া যায়।

উন্নত মেমরি আর্কিটেকচার

স্মৃতি হল বুদ্ধিমান এজেন্ট তৈরির চাবিকাঠি যা শিখতে এবং মানিয়ে নিতে পারে। মূল উপাদানগুলির মধ্যে সংলাপ ইতিহাসের বাফার এবং স্ক্র্যাচপ্যাডের মাধ্যমে স্বল্পমেয়াদী মেমরি এবং অধ্যবসায় এবং ব্যক্তিগতকরণের জন্য দীর্ঘমেয়াদী মেমরি অন্তর্ভুক্ত থাকে।

• বাস্তবায়ন কৌশল:

  • স্বয়ংক্রিয় মেমরি তৈরি: সিস্টেমটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়াগুলির উপর ভিত্তি করে স্মৃতি তৈরি এবং সঞ্চয় করতে পারে।
  • প্রতিফলন প্রক্রিয়া: এজেন্ট কার্য শেষ করার পরে তার আচরণ এবং ফলাফলের উপর স্ব-প্রতিফলিত করতে পারে, শেখা পাঠগুলিকে নতুন স্মৃতিতে সংশ্লেষণ করে।
  • সংলাপ সারসংক্ষেপ: অতীত কথোপকথনগুলিকে নিয়মিতভাবে সংক্ষিপ্ত করুন এবং সারসংক্ষেপগুলিকে দীর্ঘমেয়াদী স্মৃতির অংশ হিসাবে সঞ্চয় করুন।

• গঠনমূলক মেমরি (টেম্পোরাল নলেজ গ্রাফ): একটি আরও উন্নত মেমরি আর্কিটেকচার যা কেবলমাত্র তথ্য নয় বরং তথ্যের প্রতিটি অংশের জন্য তথ্য এবং টাইমস্ট্যাম্পগুলির মধ্যে সম্পর্ক সংরক্ষণ করে।

পুনরুদ্ধার-বর্ধিত জেনারেশন (আরএজি): কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের ভিত্তিপ্রস্তর

আরএজি হল কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে বাহ্যিক জ্ঞানকে "নির্বাচন" করার একটি মূল কৌশল, যা এলএলএমগুলিকে বাহ্যিক জ্ঞান বেসের সাথে সংযুক্ত করে। একটি সাধারণ আরএজি সিস্টেমে তিনটি ধাপ রয়েছে:

1. ইনডেক্সিং: নথিগুলিকে শব্দার্থিক খণ্ডে বিভক্ত করা হয়, তারপর এম্বেডিং মডেল ব্যবহার করে উচ্চ-মাত্রিক ভেক্টরে রূপান্তরিত করা হয়। এই ভেক্টর এবং উৎস লেখাগুলি ভেক্টর ডাটাবেসে সংরক্ষণ করা হয়।
2. পুনরুদ্ধার: ব্যবহারকারী একই এম্বেডিং মডেলের সাথে একটি ভেক্টরে একটি ক্যোয়ারী রূপান্তর করে এবং অনুরূপ ক্যোয়ারী সহ অন্যান্য ঘনিষ্ঠ ভেক্টরের জন্য ভেক্টর ডাটাবেস অনুসন্ধান করে।
3. জেনারেশন: সিস্টেমটি মূল ক্যোয়ারী এবং সম্পর্কিত পাঠ্য খণ্ডগুলিকে একটি প্রম্পটে একত্রিত করে, তারপর একটি উপযুক্ত উত্তর তৈরি করার জন্য এটি এলএলএম-এ জমা দেয়।

উন্নত পুনরুদ্ধার এবং র‍্যাঙ্কিং কৌশল

বাস্তব জগতে পুনরুদ্ধারের গুণমান উন্নত করার জন্য মৌলিক আরএজি আর্কিটেকচারের প্রায়শই আরও জটিল কৌশলগুলির প্রয়োজন হয়। শব্দার্থিক অনুসন্ধানের সাথে কীওয়ার্ড সূচক এবং র‍্যাঙ্কিং একত্রিত করা অনুসন্ধানের মান উন্নত করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। অ্যানথ্রোপিকের প্রাসঙ্গিক তথ্য পুনরুদ্ধার এলএলএমগুলির প্রসঙ্গকে উন্নত করবে।

• হাইব্রিড অনুসন্ধান: পরিপূরক শক্তিকে কাজে লাগাতে শব্দার্থিক অনুসন্ধান (ভেক্টরের উপর ভিত্তি করে) এবং কীওয়ার্ড অনুসন্ধানকে একত্রিত করে।
• প্রাসঙ্গিক পুনরুদ্ধার: প্রতিটি পাঠ্য ব্লকের context-এর একটি সংক্ষিপ্ত সারসংক্ষেপ তৈরি করতে একটি LLM ব্যবহার করে।
• পুনরায় র‍্যাঙ্কিং: প্রাসঙ্গিকতার ভিত্তিতে ফলাফল পুনরায় সাজানোর জন্য একটি শক্তিশালী মডেল ব্যবহার করে একটি পুনরায় র‍্যাঙ্কিং পদক্ষেপ যোগ করে।

RAG বনাম সূক্ষ্ম-টিউনিং: একটি কৌশলগত সিদ্ধান্ত কাঠামো

RAG এবং সূক্ষ্ম-টিউনিংয়ের মধ্যে নির্বাচন করা একটি গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্ত। এই পছন্দটি প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তার উপর নির্ভর করে।

• RAG এর সুবিধা:

  • রিয়েল-টাইম জ্ঞান একত্রিত করার জন্য উপযুক্ত
  • যাচাইযোগ্য তথ্য সরবরাহ করে হ্যালুসিনেশন হ্রাস করে
  • এন্টারপ্রাইজগুলিকে সুরক্ষিত অভ্যন্তরীণ ডেটাবেসের মধ্যে মালিকানাধীন ডেটা রাখতে দেয়

• সূক্ষ্ম-টিউনিংয়ের সুবিধা:

  • একটি মডেলকে একটি নতুন আচরণ, বক্তৃতা শৈলী বা বিশেষ পরিভাষা শেখানোর জন্য সেরা
  • সংস্থাটির ব্র্যান্ড চিত্রের সাথে মডেলের আউটপুটকে সারিবদ্ধ করতে পারে

• হাইব্রিড পদ্ধতি: মডেলগুলির সাথে সেরা পারফরম্যান্স পেতে, কর্মক্ষমতার জন্য সূক্ষ্ম-টিউনিং এবং নির্ভুলতার জন্য RAG উভয়ই ব্যবহার করুন।

কনটেক্সট অপ্টিমাইজেশন এবং ফিল্টারিং

শক্তিশালী পুনরুদ্ধার প্রক্রিয়া ব্যবহার করেও কনটেক্সট উইন্ডো পরিচালনা এবং সাধারণ ব্যর্থতাগুলি এড়িয়ে চললেও আপনি এখনও ত্রুটির সম্মুখীন হবেন।

সাধারণ ব্যর্থতার ধরণ:

• কনটেক্সট পয়জনিং: যখন কোনও আপাতদৃষ্টিতে তথ্যগত ত্রুটি উপস্থাপন করা হয়, তখন এটি সেই স্থানে থেকে পুরো সিস্টেমটিকে দূষিত করবে।
• কনটেক্সট ডিস্ট্রাকশন: অপ্রাসঙ্গিক তথ্য উপস্থাপন করা হলে মডেলগুলি বিভ্রান্ত হয়ে যায়।
• কনটেক্সট কনফিউশন: কনটেক্সট তথ্য মডেলটিকে সঠিক উত্তর থেকে দূরে সরিয়ে নিয়ে এটিকে অভিভূত করতে পারে।
• কনটেক্সট ক্ল্যাশ: মডেলগুলি পরস্পরবিরোধী তথ্যের সাথে বিভ্রান্ত হয়ে যেতে পারে এবং একটি পরস্পরবিরোধী উত্তর তৈরি করতে পারে।

সমাধান:

এই ব্যর্থতাগুলি প্রশমিত করতে ইঞ্জিনিয়ারদের ফিল্টারিং কৌশল গ্রহণ করতে হবে। মডেলের কার্যকরী মেমরি অত্যন্ত প্রাসঙ্গিক এবং সম্পূর্ণরূপে অপ্টিমাইজ করা তথ্যে পূর্ণ তা নিশ্চিত করা অনুশীলন এবং তত্ত্বের জন্য অপরিহার্য হয়ে ওঠে।

অনুশীলনে কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং: কেস স্টাডিজ

বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন বিশ্লেষণ করলে কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের মূল্য এবং বাস্তবায়ন সম্পর্কে গভীর ধারণা পাওয়া যায়।

এআই প্রোগ্রামিং সহকারী

• সমস্যা: এআই প্রোগ্রামিংয়ের প্রথম দিকের প্রচেষ্টা প্রায়শই বিশৃঙ্খল ছিল, বৃহত্তর কোডবেস সম্পর্কে সামান্য ধারণা নিয়ে অস্পষ্ট প্রম্পটের উপর নির্ভর করত।
• সমাধান: প্রকল্পের ডকুমেন্টেশন, কোড নির্দেশিকা, নকশার ধরণ এবং প্রয়োজনীয়তাগুলিকে অন্য কোনও ইঞ্জিনিয়ারিং সংস্থান হিসাবে বিবেচনা করুন।

এন্টারপ্রাইজ অনুসন্ধান এবং জ্ঞান ব্যবস্থাপনা

• সমস্যা: ঐতিহ্যবাহী এন্টারপ্রাইজ অনুসন্ধান ইঞ্জিনগুলি কীওয়ার্ড ম্যাচিংয়ের উপর নির্ভর করে, ব্যবহারকারীর উদ্দেশ্য, কাজের ভূমিকা বা তাদের অনুসন্ধানের কারণ বুঝতে ব্যর্থ হয়।
• সমাধান: প্রতিটি অনুসন্ধান বুঝতে কনটেক্সট ব্যবহার করে বুদ্ধিমান অনুসন্ধান সিস্টেম তৈরি করুন।

স্বয়ংক্রিয় গ্রাহক সমর্থন

• সমস্যা: সাধারণ এলএলএমগুলি পণ্যের বৈশিষ্ট্য, রিটার্ন নীতি বা গ্রাহকের ইতিহাস সম্পর্কে অবগত নয়, যার ফলে ভুল বা সহায়কহীন প্রতিক্রিয়া পাওয়া যায়।
• সমাধান: কোম্পানি যে তথ্য সরবরাহ করে তা সঠিক, ব্যক্তিগতকৃত এবং আপ-টু-ডেট কিনা, তা নিশ্চিত করতে RAG-ভিত্তিক চ্যাটবট, অর্থাৎ কোম্পানির জ্ঞান ভান্ডার থেকে তথ্য পুনরুদ্ধার করে এমন সিস্টেম ব্যবহার করুন।

ব্যক্তিগতকৃত প্রস্তাবনা ইঞ্জিন

• সমস্যা: ঐতিহ্যবাহী প্রস্তাবনা সিস্টেমগুলি ব্যবহারকারীদের তাৎক্ষণিক, নির্দিষ্ট উদ্দেশ্য বুঝতে সংগ্রাম করে, যার ফলে সাধারণ প্রস্তাবনা পাওয়া যায়।
• সমাধান: কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং অভিজ্ঞতাটিকে আরও কথোপকথনমূলক করতে RAG ব্যবহার করে।

বৃহৎ ভাষা মডেলের মৌলিক ত্রুটিগুলি হ্রাস করা

কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং হল দুটি মৌলিক এলএলএম ত্রুটি মোকাবেলা করার একটি মূল উপায়: হ্যালুসিনেশন এবং জ্ঞানের অভাব।

হ্যালুসিনেশন মোকাবেলা

• সমস্যা: এলএলএমগুলি যখন অনিশ্চিত থাকে বা প্রাসঙ্গিক জ্ঞানের অভাব থাকে, তখন তারা বিশ্বাসযোগ্য কিন্তু অসত্য তথ্য তৈরি করে।

• সমাধান: কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং, বিশেষ করে RAG, সবচেয়ে কার্যকর কৌশল।

  • তথ্যগত ভিত্তি প্রদান: উত্তর দেওয়ার সময় একটি বিশ্বস্ত উৎস থেকে যাচাইযোগ্য নথি সরবরাহ করে কার্যকরভাবে হ্যালুসিনেশন এড়ানো যায়।
  • সততা "আমি জানি না।": স্বচ্ছ হওয়ার জন্য, মডেলগুলিকে "আমি জানি না" দেখাতে বলুন যখন কোনও তথ্য পাওয়া যায় না।