कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग: एक व्यापक गाइड

कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है, जो व्यक्तिगत संकेतों से दूर जा रहा है और बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के आसपास व्यापक सूचना पारिस्थितिक तंत्र के निर्माण की ओर बढ़ रहा है। जैसे-जैसे AI अनुप्रयोग बुनियादी चैटबॉट से जटिल, बहु-चरणीय कार्यों को निष्पादित करने में सक्षम परिष्कृत एजेंटों में विकसित होते हैं, मॉडल आउटपुट की गुणवत्ता तेजी से प्रदान की गई जानकारी पर निर्भर करती है। इसलिए, संदर्भ इंजीनियरिंग विश्वसनीय और शक्तिशाली AI अनुप्रयोगों को बनाने के लिए आवश्यक हो गया है जो प्रभावशाली उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करते हैं।

प्रतिमान बदलाव: संकेतों से सिस्टम की ओर

ध्यान व्यक्तिगत संकेतों को तैयार करने से हटकर बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के चारों ओर व्यवस्थित रूप से एक संपूर्ण सूचना पारिस्थितिकी तंत्र के निर्माण पर केंद्रित हो रहा है। जैसे-जैसे AI अनुप्रयोग सरल चैटबॉट से जटिल, बहु-चरणीय कार्यों को करने में सक्षम बुद्धिमान एजेंटों में विकसित होते हैं, मॉडल आउटपुट की गुणवत्ता तेजी से प्रदान की गई जानकारी की गुणवत्ता पर निर्भर करती है। उद्योग के नेता और AI शोधकर्ता इस बदलाव के महत्व को पहचानते हैं, और LLMs को कार्यों को प्रभावी ढंग से हल करने के लिए व्यापक संदर्भ प्रदान करने की आवश्यकता पर जोर देते हैं। Context Engineering संदर्भ विंडो को सही जानकारी से भरने की कला और विज्ञान को शामिल करता है, जिससे मॉडल सटीक निर्णय लेने में सक्षम होते हैं।

केंद्रीय तर्क यह है कि अधिकांश बुद्धिमान एजेंटों की विफलता मॉडल विफलता के बजाय संदर्भ की कमी से उत्पन्न होती है। यह दावा AI इंजीनियरिंग की मूल चुनौती को फिर से परिभाषित करता है, मॉडल ट्यूनिंग से सूचना-समर्थक प्रणालियों के विकास पर ध्यान केंद्रित करता है। संदर्भ इंजीनियरिंग को समझना और उसमें महारत हासिल करना, विश्वसनीय, मजबूत AI अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए एक शर्त बन गया है।

संदर्भ इंजीनियरिंग को परिभाषित करना

संदर्भ इंजीनियरिंग केवल संकेत इंजीनियरिंग का एक उन्नत संस्करण नहीं है; यह एक अद्वितीय, सिस्टम-स्तरीय इंजीनियरिंग अनुशासन है जो गतिशील सूचना वितरण प्रणाली बनाने पर केंद्रित है, न कि केवल पाठ इनपुट को अनुकूलित करने पर।

संदर्भ इंजीनियरिंग को एक इंजीनियरिंग अनुशासन के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो गतिशील प्रणालियों को डिजाइन और निर्माण करने पर केंद्रित है जो LLMs को कार्यों को सही ढंग से, सही प्रारूप में और सही समय पर पूरा करने के लिए आवश्यक जानकारी और उपकरण प्रदान करते हैं।

मुख्य घटक:

• “डायनेमिक सिस्टम का डिज़ाइन और निर्माण”: यह जोर देता है कि संदर्भ इंजीनियरिंग एक इंजीनियरिंग गतिविधि है, जो केवल शब्दों पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय सिस्टम आर्किटेक्चर पर ध्यान केंद्रित करती है। संदर्भ एक प्रणाली का आउटपुट है जो मुख्य LLM कॉल से पहले चलती है। LLM की कार्यशील स्मृति तैयार करने के लिए इंजीनियरों को डेटा पाइपलाइन, मेमोरी मॉड्यूल और सूचना पुनर्प्राप्ति तंत्र बनाने की आवश्यकता होती है।
• “सही जानकारी और उपकरण”: तथ्यों, डेटा, नॉलेज बेस कंटेंट (RAG के माध्यम से) और उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं को शामिल करता है। उपकरण API इंटरफेस, फ़ंक्शन या डेटाबेस प्रश्नों जैसी क्षमताओं को संदर्भित करते हैं। जटिल कार्यों के लिए ज्ञान और क्षमताओं दोनों को प्रदान करना मौलिक है।
• “सही प्रारूप, सही समय पर”: जानकारी प्रस्तुति और समय के महत्व पर प्रकाश डालता है। एक संक्षिप्त सारांश अक्सर कच्चे डेटा से बेहतर होता है, और एक स्पष्ट उपकरण स्कीमा अस्पष्ट निर्देशों से अधिक प्रभावी होता है। अप्रासंगिक जानकारी से मॉडल को विचलित होने से बचाने के लिए ऑन डिमांड संदर्भ प्रदान करना महत्वपूर्ण है।
• “विश्वसनीय रूप से कार्य पूरा करें”: यह संदर्भ इंजीनियरिंग का अंतिम लक्ष्य है। यह AI अनुप्रयोगों को विश्वसनीय प्रणालियों में बदल देता है जो लगातार उच्च गुणवत्ता वाले आउटपुट का उत्पादन कर सकते हैं। सटीक संदर्भ प्रबंधन के साथ, आउटपुट अधिक सुसंगत हो जाते हैं, मतिभ्रम कम करते हैं, और जटिल, लंबी-चक्र बुद्धिमान एजेंट वर्कफ़्लो का समर्थन करते हैं।

संकेत इंजीनियरिंग से संदर्भ इंजीनियरिंग तक का विकास

जबकि संदर्भ इंजीनियरिंग और संकेत इंजीनियरिंग दोनों का उद्देश्य LLM आउटपुट को ऑप्टिमाइज़ करना है, वे दायरे, प्रकृति और लक्ष्यों में भिन्न हैं। एक सिस्टम-स्तरीय तुलना इन अंतरों को उजागर करती है:

• दायरा: संकेत इंजीनियरिंग एकल इंटरैक्शन या टेक्स्ट स्ट्रिंग को अनुकूलित करने पर ध्यान केंद्रित करता है, जबकि संदर्भ इंजीनियरिंग पूरे सूचना पारिस्थितिकी तंत्र पर ध्यान केंद्रित करता है, जिसमें पूर्ण कार्य जीवनचक्र शामिल है।
• गतिशीलता: संकेत आमतौर पर स्थिर होते हैं, जबकि संदर्भ गतिशील रूप से कार्य के आधार पर उत्पन्न होता है और बातचीत के दौरान विकसित होता है।
• इनपुट कंपोजिशन: संकेत इंजीनियर उपयोगकर्ता प्रश्नों के आसपास इनपुट बनाते हैं, जबकि संदर्भ इंजीनियर उपयोगकर्ता प्रश्नों को एक बड़े “संदर्भ पैकेज” के हिस्से के रूप में देखते हैं, जिसमें सिस्टम निर्देश, पुनः प्राप्त दस्तावेज़, उपकरण आउटपुट और बातचीत का इतिहास शामिल है।
• समानता: यदि संकेत किसी नाटक में एक ही पंक्ति की तरह हैं, तो संदर्भ पूरी फिल्म का सेट, पृष्ठभूमि की कहानी और स्क्रिप्ट है, जो एक साथ गहराई और अर्थ प्रदान करता है।

नीचे दी गई तालिका दोनों की और तुलना करती है:

संकेत इंजीनियरिंग बनाम संदर्भ इंजीनियरिंग

AI इंजीनियरिंग को फिर से परिभाषित करना

संकेत इंजीनियरिंग से संदर्भ इंजीनियरिंग में यह बदलाव AI इंजीनियरों की भूमिका को फिर से आकार देता है। संकेत इंजीनियरिंग इनपुट स्ट्रिंग को परिष्कृत करने पर केंद्रित है, जिसके लिए भाषाविज्ञान और तर्क में कौशल की आवश्यकता होती है। हालांकि, जब कार्य डेटाबेस, API और मेमोरी से इन इनपुट को गतिशील रूप से असेंबल करने वाली प्रणालियों का निर्माण करना हो जाता है, तो मूल कौशल सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और सिस्टम आर्किटेक्चर में बदल जाते हैं।

लैंगचैन (LangChain) और लामाइंडेक्स (LlamaIndex) जैसे फ्रेमवर्क लोकप्रिय हैं क्योंकि वे संदर्भ इंजीनियरिंग का समर्थन करते हैं, जैसे कि चेन, ग्राफ़ और एजेंट जैसे गतिशील संदर्भ असेंबली सिस्टम के निर्माण के लिए आर्किटेक्चरल पैटर्न पेश करते हैं।

संदर्भ इंजीनियरिंग का उदय AI विकास में एक मॉडल-केंद्रित, आला क्षेत्र से एक मुख्य धारा के सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग अनुशासन में बदलाव को चिह्नित करता है। मुख्य चुनौती केवल मॉडल ही नहीं है, बल्कि इसके चारों ओर बनाया गया संपूर्ण एप्लिकेशन स्टैक भी है।

संदर्भ: विच्छेदन और सिद्धांत

यह अनुभाग “संदर्भ” के घटकों का विवरण देता है और प्रभावी प्रबंधन के लिए सिद्धांतों की रूपरेखा देता है।

संदर्भ विंडो को विघटित करना

संदर्भ विंडो कुल जानकारी है जिसे मॉडल प्रतिक्रिया उत्पन्न करते समय “देख” या “याद” कर सकता है। एक पूर्ण “संदर्भ पैकेज” प्रदान की गई सभी जानकारी का योग है।

• निर्देश/सिस्टम संकेत: यह आधार परत मॉडल के व्यवहार को परिभाषित करती है, इसकी भूमिका, शैली, नियम, बाधाएं और उद्देश्य निर्धारित करती है।
• उपयोगकर्ता संकेत: प्रत्यक्ष प्रश्न या कार्य निर्देश जो बुद्धिमान एजेंट को ट्रिगर करते हैं।
• बातचीत का इतिहास/अल्पकालिक मेमोरी: पिछली बातचीत प्रत्यक्ष संदर्भ प्रदान करती है, जिसे संदर्भ विंडो सीमाओं के कारण प्रूनिंग या संक्षेपण के माध्यम से प्रबंधित किया जाता है।
• दीर्घकालिक मेमोरी: एक सतत ज्ञान आधार जो बातचीत से सीखी गई जानकारी को रिकॉर्ड करता है, जैसे कि उपयोगकर्ता की प्राथमिकताएं, परियोजना सारांश या तथ्य जो स्पष्ट रूप से याद रखने के लिए कहे गए हैं।
• पुनः प्राप्त जानकारी/RAG: ज्ञान कटऑफ़ को दूर करने और तथ्य-आधारित प्रतिक्रियाएं सुनिश्चित करने के लिए, सिस्टम बाहरी ज्ञान स्रोतों से प्रासंगिक जानकारी को गतिशील रूप से पुनर्प्राप्त करता है।
• उपलब्ध उपकरण: कॉल करने योग्य फ़ंक्शन या अंतर्निहित उपकरण के स्कीमा और विवरण को परिभाषित करता है, जो मॉडल को केवल जानने की नहीं, बल्कि कार्य करने की शक्ति देता है।
• उपकरण आउटपुट: उपकरण कॉल के परिणामों को बाद के तर्क और कार्यों में उपयोग करने के लिए मॉडल के लिए संदर्भ में फिर से इंजेक्ट किया जाना चाहिए।
• संरचित आउटपुट स्कीमा: संरचित, अनुमानित परिणामों को निर्देशित करने के लिए अपेक्षित आउटपुट प्रारूप (जैसे JSON स्कीमा) को परिभाषित करता है।

“LLM एक ऑपरेटिंग सिस्टम के रूप में” फ्रेमवर्क

यह समानता संदर्भ प्रबंधन को समझने और अभ्यास करने के लिए एक ठोस सैद्धांतिक ढांचा प्रदान करती है।

• CPU के रूप में LLM, RAM के रूप में संदर्भ विंडो: यह समानता संदर्भ विंडो को एक सीमित और मूल्यवान संसाधन के रूप में स्थापित करती है। संदर्भ इंजीनियरिंग OS प्रबंधन की तरह है, जो सही समय पर कार्यशील स्मृति में सही जानकारी को कुशलतापूर्वक लोड करता है।

• कर्नेल संदर्भ बनाम उपयोगकर्ता संदर्भ: यह ढांचा संदर्भ को दो स्तरों में विभाजित करता है; कर्नेल स्पेस और उपयोगकर्ता स्पेस के समान।

  • कर्नेल संदर्भ: बुद्धिमान एजेंट की प्रबंधित, परिवर्तनशील, लगातार स्थिति का प्रतिनिधित्व करता है। इसमें मुख्य मेमोरी ब्लॉक और फ़ाइल सिस्टम शामिल हैं जिन्हें LLM देख सकता है, लेकिन केवल नियंत्रित “सिस्टम कॉल” के माध्यम से संशोधित कर सकता है।
  • उपयोगकर्ता संदर्भ: “उपयोगकर्ता स्पेस” या संदेश बफर का प्रतिनिधित्व करता है, जहां गतिशील बातचीत होती है। इसमें उपयोगकर्ता संदेश, सहायक प्रतिक्रियाएं और गैर-विशेषाधिकार प्राप्त “उपयोगकर्ता प्रोग्राम” उपकरणों के कॉल शामिल हैं।

• सिस्टम कॉल और कस्टम उपकरण: यह भेद स्पष्ट करता है कि एजेंट अपनी आंतरिक स्थिति और बाहरी दुनिया के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है। सिस्टम कॉल कर्नेल संदर्भ को संशोधित करते हैं, एजेंट की लगातार स्थिति को बदलते हैं, जबकि कस्टम उपकरण बाहरी जानकारी को उपयोगकर्ता संदर्भ में लाते हैं।

संदर्भ इंजीनियरिंग के मार्गदर्शक सिद्धांत

प्रभावी संदर्भ इंजीनियरिंग विश्वसनीय बुद्धिमान एजेंट सिस्टम बनाने के लिए चिकित्सकों से प्राप्त मुख्य सिद्धांतों का पालन करती है।

• निरंतर और व्यापक संदर्भ: इसे “सब कुछ देखें” के रूप में भी जाना जाता है, इस सिद्धांत के लिए आवश्यक है कि एजेंट को अपने पूर्ण परिचालन इतिहास तक पहुंच होनी चाहिए, जिसमें पिछली उपयोगकर्ता बातचीत, उपकरण कॉल आउटपुट, आंतरिक सोच प्रक्रियाएं और मध्यवर्ती परिणाम शामिल हैं।
• असमन्वित समानांतरता से बचें: साझा, लगातार अपडेट किए गए संदर्भ के बिना समानांतर में काम करने के लिए कई उप-एजेंट या उप-कार्यों की अनुमति देना लगभग अनिवार्य रूप से आउटपुट विसंगतियों, विरोधाभासी लक्ष्यों और विफलताओं की ओर ले जाता है।
• गतिशील और विकसित संदर्भ: संदर्भ एक स्थिर सूचना ब्लॉक नहीं होना चाहिए। इसे कार्य प्रगति के आधार पर गतिशील रूप से इकट्ठा और विकसित किया जाना चाहिए, रनटाइम पर जानकारी प्राप्त करना या अपडेट करना।
• पूर्ण प्रासंगिक कवरेज: मॉडल को वह सभी जानकारी प्रदान की जानी चाहिए जिसकी उसे आवश्यकता हो सकती है, न कि केवल नवीनतम उपयोगकर्ता प्रश्न। संपूर्ण इनपुट पैकेज (निर्देश, डेटा, इतिहास, आदि) को सावधानीपूर्वक डिजाइन किया जाना चाहिए।

संदर्भ प्रबंधन रणनीतियाँ:

लेखन: संदर्भ को बनाए रखना:

इसमें भविष्य के उपयोग के लिए तत्काल संदर्भ विंडो से परे जानकारी संग्रहीत करना, एजेंट की मेमोरी क्षमताओं का निर्माण करना शामिल है।

• स्क्रैचपैड: सत्र के भीतर अल्पकालिक मेमोरी संग्रहीत करने के लिए उपयोग किया जाता है।
• मेमोरी सिस्टम: सत्रों में दीर्घकालिक मेमोरी बनाने के लिए उपयोग किया जाता है।

चयन: संदर्भ को पुनर्प्राप्त करना:

इसमें सही समय पर बाहरी भंडारण से सही जानकारी को संदर्भ विंडो में खींचना शामिल है।

• मेमोरी/स्क्रैचपैड से चयन: एजेंट को पिछले ज्ञान को याद करने की आवश्यकता होने पर प्रभावी ढंग से अपनी लगातार मेमोरी और स्क्रैचपैड को क्वेरी करने में सक्षम होना चाहिए।
• उपकरणों से चयन: जब एजेंट के पास कई उपलब्ध उपकरण होते हैं, तो उपकरण विवरणों पर ही RAG तकनीकों को लागू करना कुशल होता है, गतिशील रूप से पुनर्प्राप्त करना और वर्तमान कार्य के आधार पर केवल सबसे प्रासंगिक उपकरण प्रदान करना।
• ज्ञान से चयन: यह पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (RAG) का मुख्य फ़ंक्शन है, जो मॉडल की उत्तर देने की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए बाहरी ज्ञान ठिकानों से तथ्यात्मक जानकारी को गतिशील रूप से प्राप्त करता है।

संपीड़ित करना: संदर्भ को अनुकूलित करना:

इसमें मुख्य जानकारी को बनाए रखते हुए संदर्भ में उपयोग किए गए टोकन की संख्या को कम करना शामिल है।

• संक्षेपण: लंबी बातचीत के इतिहास, दस्तावेजों या उपकरण आउटपुट को सारांशित करने के लिए LLM का उपयोग करना, प्रमुख जानकारी निकालना।
• छंटाई: संदर्भ को कम करने के लिए अनुमानी नियमों का उपयोग करना, जैसे कि बातचीत का इतिहास बहुत लंबा होने पर सबसे पहले संवाद राउंड को हटा देना।

अलग करना: संदर्भ का विभाजन करना:

इसमें मॉडल के ध्यान को बेहतर बनाने और कार्य जटिलता को प्रबंधित करने के लिए संदर्भ को विभिन्न भागों में विभाजित करना शामिल है।

• बहु-एजेंट सिस्टम: बड़े कार्यों को कई उप-एजेंटों के बीच विभाजित किया जा सकता है, प्रत्येक अपने समर्पित, अलग-थलग संदर्भ, उपकरण और निर्देशों के साथ।
• सैंडबॉक्स्ड वातावरण: वे ऑपरेशन जो बड़ी संख्या में टोकन का उपभोग करते हैं, उन्हें एक अलग वातावरण में चलाया जा सकता है, जिससे मुख्य LLM के संदर्भ में केवल अंतिम प्रमुख परिणाम ही वापस आ सकते हैं।

उन्नत मेमोरी आर्किटेक्चर

मेमोरी बुद्धिमान एजेंटों के निर्माण की कुंजी है जो सीख और अनुकूलन कर सकते हैं। मुख्य घटकों में संवाद इतिहास बफ़र्स और स्क्रैचपैड के माध्यम से अल्पकालिक मेमोरी, और दृढ़ता और वैयक्तिकरण के लिए दीर्घकालिक मेमोरी शामिल है।

• कार्यान्वयन तकनीकें:

  • स्वचालित मेमोरी जनरेशन: सिस्टम स्वचालित रूप से उपयोगकर्ता की बातचीत के आधार पर मेमोरीज उत्पन्न और संग्रहीत कर सकता है।
  • परावर्तन तंत्र: एजेंट कार्यों को पूरा करने के बाद अपने व्यवहार और परिणामों पर स्व-चिंतन कर सकता है, और सीखे गए पाठों को नई मेमोरीज में संश्लेषित कर सकता है।
  • संवाद संक्षेपण: नियमित रूप से पिछली बातचीत को सारांशित करें और सारांश को दीर्घकालिक मेमोरी के हिस्से के रूप में संग्रहीत करें।

• संरचित मेमोरी (अस्थायी ज्ञान ग्राफ़): एक अधिक उन्नत मेमोरी आर्किटेक्चर जो न केवल तथ्यों को संग्रहीत करता है, बल्कि प्रत्येक जानकारी के लिए तथ्यों और टाइमस्टैम्प के बीच संबंध भी संग्रहीत करता है।

पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (RAG): संदर्भ इंजीनियरिंग की आधारशिला

RAG संदर्भ इंजीनियरिंग में बाहरी ज्ञान को “चयन” करने के लिए एक मुख्य तकनीक है, जो LLMs को बाहरी ज्ञान ठिकानों से जोड़ती है। एक विशिष्ट RAG प्रणाली में तीन चरण होते हैं:

1. इंडेक्सिंग: दस्तावेज़ों को सिमेंटिक चंक्स में विभाजित किया जाता है, फिर एक एम्बेडिंग मॉडल का उपयोग करके उच्च-आयामी वैक्टर में परिवर्तित किया जाता है। इन वैक्टर और स्रोत ग्रंथों को वेक्टर डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है।
2. पुनर्प्राप्ति: उपयोगकर्ता उसी एम्बेडिंग मॉडल के साथ एक क्वेरी को एक वेक्टर में परिवर्तितकरता है और समान क्वेरी वाले अन्य करीबी वैक्टरों के लिए वेक्टर डेटाबेस की खोज करता है।
3. जेनरेशन: सिस्टम मूल क्वेरी और संबंधित टेक्स्ट चूनक्स को एक संकेत में जोड़ता है, फिर एक उपयुक्त उत्तर उत्पन्न करने के लिए इसे LLM को सबमिट करता है।

उन्नत पुनर्प्राप्ति और रैंकिंग रणनीतियाँ

मूल RAG आर्किटेक्चर को अक्सर वास्तविक दुनिया में पुनर्प्राप्ति गुणवत्ता में सुधार के लिए अधिक जटिल रणनीतियों की आवश्यकता होती है। खोज गुणवत्ता में सुधार के लिए सिमेंटिक खोज को कीवर्ड इंडेक्स और रैंकिंग के साथ मिलाना महत्वपूर्ण है। एंथ्रोपिक की प्रासंगिक जानकारी पुनर्प्राप्ति LLMs के संदर्भ में सुधार करेगी।

• हाइब्रिड खोज: पूरक शक्तियों का लाभ उठाने के लिए सिमेंटिक खोज (वैक्टर पर आधारित) और कीवर्ड खोज को जोड़ती है।
• प्रासंगिक पुनर्प्राप्ति: प्रत्येक टेक्स्ट ब्लॉक के संदर्भ का एक संक्षिप्त सारांश उत्पन्न करने के लिए LLM का उपयोग करता है।
• पुनः रैंकिंग: प्रासंगिकता के आधार पर परिणामों को फिर से सॉर्ट करने के लिए एक मजबूत मॉडल का उपयोग करते हुए, एक पुनः रैंकिंग चरण जोड़ता है।

RAG बनाम फाइन-ट्यूनिंग: एक रणनीतिक निर्णय ढांचा

RAG और फाइन-ट्यूनिंग के बीच चयन करना एक महत्वपूर्ण निर्णय है। चुनाव परियोजना की आवश्यकताओं पर निर्भर करता है।

• RAG के फायदे:

  • रीयल-टाइम ज्ञान के एकीकरण के लिए उपयुक्त
  • सत्यापन योग्य तथ्य प्रदान करके मतिभ्रम को कम करता है
  • उद्यमों को मालिकाना डेटा को सुरक्षित आंतरिक डेटाबेस के भीतर रखने की अनुमति देता है

• फाइन-ट्यूनिंग के फायदे:

  • मॉडल को एक नया व्यवहार, भाषण शैली या विशेष शब्दावली सिखाने के लिए सबसे उपयुक्त
  • संगठन की ब्रांड छवि के साथ मॉडल के आउटपुट को संरेखित कर सकता है

• हाइब्रिड दृष्टिकोण: मॉडल के साथ सर्वोत्तम प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए, आपको प्रदर्शन के लिए फाइन-ट्यूनिंग और सटीकता के लिए RAG दोनों का उपयोग करना चाहिए।

संदर्भ अनुकूलन और फ़िल्टरिंग

यहां तक कि शक्तिशाली पुनर्प्राप्ति तंत्रों का उपयोग करके, संदर्भ विंडो का प्रबंधन करना और सामान्य विफलताओं से बचना, आप अभी भी त्रुटियों में भाग लेंगे।

सामान्य विफलता मोड:

• संदर्भ विषाक्तता: जब एक प्रतीत होता है कि एक तथ्यात्मक त्रुटि प्रस्तुत की जाती है, तो यह उस बिंदु से पूरे सिस्टम को भ्रष्ट कर देगी।
• संदर्भ व्याकुलता: मॉडल अप्रासंगिक जानकारी के साथ प्रस्तुत किए जाने पर विचलित हो जाते हैं।
• संदर्भ भ्रम: संदर्भ जानकारी मॉडल को सही उत्तर से दूर ले जाने के कारण अभिभूत हो सकती है।
• संदर्भ संघर्ष: मॉडल विरोधाभासी जानकारी से भ्रमित हो जाते हैं और एक विरोधाभासी उत्तर उत्पन्न कर सकते हैं।

समाधान:

इंजीनियरों को इन विफलताओं को कम करने के लिए फ़िल्टरिंग तकनीकों को अपनाने की आवश्यकता है। यह सुनिश्चित करना कि मॉडल की कार्यशील मेमोरी अत्यधिक प्रासंगिक और पूरी तरह से अनुकूलित जानकारी से भरी है, अभ्यास और सिद्धांत के लिए आवश्यक हो जाता है।

अभ्यास में संदर्भ इंजीनियरिंग: केस स्टडीज

विभिन्न अनुप्रयोगों का विश्लेषण संदर्भ इंजीनियरिंग के मूल्य और कार्यान्वयन की गहरी समझ प्रदान करता है।

AI प्रोग्रामिंग सहायक

• समस्या: AI प्रोग्रामिंग के शुरुआती प्रयास अक्सर अराजक होते थे, जो बड़े कोडबेस की थोड़ी समझ के साथ अस्पष्ट संकेतों पर निर्भर करते थे।
• समाधान: किसी भी इंजीनियरिंग संसाधन की तरह परियोजना दस्तावेज़, कोड दिशानिर्देश, डिज़ाइन पैटर्न और आवश्यकताओं के साथ व्यवहार करें।

एंटरप्राइज़ खोज और ज्ञान प्रबंधन

• समस्या: पारंपरिक एंटरप्राइज़ खोज इंजन कीवर्ड मिलान पर भरोसा करते हैं, उपयोगकर्ता के इरादे, नौकरी की भूमिका या उनकी खोज के कारण को समझने में विफल रहते हैं।
• समाधान: प्रत्येक खोज को समझने के लिए संदर्भ का उपयोग करके बुद्धिमान खोज सिस्टम का निर्माण करें।

स्वचालित ग्राहक सहायता

• समस्या: सामान्य LLMs को उत्पाद विवरण, वापसी नीतियों या ग्राहक इतिहास के बारे में जानकारी नहीं है, जिससे गलत या अनुपयोगी प्रतिक्रियाएं मिलती हैं।
• समाधान: RAG-आधारित चैटबॉट का उपयोग करें, ऐसे सिस्टम जो सटीक, व्यक्तिगत और अद्यतित सहायता सुनिश्चित करने के लिए कंपनी के ज्ञान आधार से जानकारी पुनर्प्राप्त करते हैं।

व्यक्तिगत सिफारिश इंजन

• समस्या: पारंपरिक सिफारिश प्रणालियाँ उपयोगकर्ताओं के तत्काल, विशिष्ट इरादे को समझने के लिए संघर्ष करती हैं, जिसके परिणामस्वरूप जेनेरिक सिफारिशें होती हैं।
• समाधान: संदर्भ इंजीनियरिंग अनुभव को अधिक संवादात्मक बनाने के लिए RAG का उपयोग करती है।

बड़े भाषा मॉडल की मौलिक कमियों को कम करना

संदर्भ इंजीनियरिंग दो मौलिक LLM कमियों को संबोधित करने का एक प्रमुख साधन है: मतिभ्रम और ज्ञान कटऑफ़।

मतिभ्रम का मुकाबला करना

• समस्या: जब LLMs अनिश्चित होते हैं या प्रासंगिक ज्ञान की कमी होती है, तो वे प्रशंसनीय लेकिन असत्य जानकारी गढ़ने की ओर झुकते हैं।

• समाधान: संदर्भ इंजीनियरिंग, विशेष रूप से RAG, सबसे प्रभावी रणनीतियाँ हैं।

  • तथ्यात्मक आधार प्रदान करें: उत्तर देते समय एक विश्वसनीय स्रोत से सत्यापन योग्य दस्तावेज़ प्रदान करके, [मतिभ्रम(opens in a new tab)] से प्रभावी ढंग से बचा जा सकता है।
  • ईमानदारी “मुझे नहीं पता।”: पारदर्शी होने के लिए, मॉडल को “मुझे नहीं पता” दिखाने के लिए इंगित करें जब कोई जानकारी उपलब्ध न हो।用印地语（Hindi）重写title。

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date: “2025-07-09”
updated: “2025-07-09”
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