संदर्भ अभियांत्रिकी: LLM प्रणालींसाठी मार्गदर्शन

संदर्भ अभियांत्रिकी कृत्रिम बुद्धिमत्तेतील (Artificial Intelligence) एक महत्त्वपूर्ण बदल दर्शवते. हे वैयक्तिक प्रॉम्प्ट्सऐवजी मोठ्या भाषिक मॉडेल (Large Language Models - LLMs) च्या आसपास माहिती परिसंस्थेची रचना करण्यावर लक्ष केंद्रित करते. जसजसे AI ॲप्लिकेशन्स (AI Applications) मूलभूत चॅटबॉट्स (Chatbots) पासून गुंतागुंतीची, बहु-चरण कार्ये (Multi-step tasks) करण्यास सक्षम असलेल्या अत्याधुनिक एजंट्समध्ये (Sophisticated agents) विकसित होत आहेत, तसतसे मॉडेल आऊटपुटची (Model output) गुणवत्ता पुरवलेल्या माहितीवर अधिकाधिक अवलंबून असते. म्हणूनच, प्रभावी आणि शक्तिशाली AI ॲप्लिकेशन्स (AI Applications) तयार करण्यासाठी संदर्भ अभियांत्रिकी (Context engineering) आवश्यक आहे, जे प्रभावी वापरकर्ता अनुभव (Impressive user experiences) देतात.

प्रतिमानात्मक बदलः प्रॉम्प्ट्स ते प्रणाली

वैयक्तिक प्रॉम्प्ट्स तयार करण्याऐवजी, मोठ्या भाषिक मॉडेल (LLMs) च्या सभोवताल एक संपूर्ण माहिती परिसंस्था (Complete information ecosystem) पद्धतशीरपणे तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित केले जात आहे. AI ॲप्लिकेशन्स (AI Applications) साध्या चॅटबॉट्स (Chatbots) पासून ते जटिल, बहु-चरण कार्ये (Multi-step tasks) करण्यास सक्षम असलेल्या इंटेलिजेंट एजंट्समध्ये (Intelligent agents) विकसित होत आहेत, मॉडेल आऊटपुटची (Model output) गुणवत्ता पुरवलेल्या माहितीच्या गुणवत्तेवर अधिकाधिक अवलंबून असते. उद्योगातील नेते आणि AI संशोधक या बदलाच्या महत्त्वावर जोर देतात. कार्ये प्रभावीपणे सोडवण्यासाठी LLMs ला विस्तृत संदर्भ (Comprehensive context) प्रदान करणे आवश्यक आहे. अचूक निर्णय घेण्यासाठी मॉडेलला सक्षम बनवून, संदर्भ विंडो योग्य माहितीने भरण्याचे कला आणि विज्ञान म्हणजे संदर्भ अभियांत्रिकी (Context engineering).

बहुतेक इंटेलिजेंट एजंट्सचे (Intelligent agents) अपयश हे मॉडेलच्या अपयशामुळे नाही, तर संदर्भातील कमतरतेमुळे (Context deficiency) आहे, हा यातील मुख्य युक्तिवाद आहे. हे विधान AI अभियांत्रिकीच्या (AI engineering) मूळ आव्हानाला नव्याने परिभाषित करते. मॉडेल ट्यूनिंगऐवजी (Model tuning) माहिती-आधारित प्रणाली विकसित करण्यावर लक्ष केंद्रित करते. संदर्भ अभियांत्रिकी (Context engineering) समजून घेणे आणि त्यात प्राविण्य मिळवणे हे विश्वसनीय, मजबूत AI ॲप्लिकेशन्स (AI Applications) तयार करण्यासाठी आवश्यक आहे.

संदर्भ अभियांत्रिकीची व्याख्या

संदर्भ अभियांत्रिकी (Context engineering) ही केवळ प्रॉम्प्ट अभियांत्रिकीचे (Prompt engineering) प्रगत रूप नाही; तर ही एक अद्वितीय, सिस्टम-स्तरीय अभियांत्रिकी (System-level engineering) शाखा आहे, जी केवळ मजकूर इनपुट ऑप्टिमाइझ (Text input optimize) करण्याऐवजी डायनॅमिक माहिती वितरण प्रणाली (Dynamic information delivery system) तयार करण्यावर केंद्रित आहे.

संदर्भ अभियांत्रिकीला (Context engineering) एक अभियांत्रिकी शाखा म्हणून परिभाषित केले जाऊ शकते, जी LLMs ला कार्ये अचूकपणे, योग्य स्वरूपात आणि योग्य वेळी पूर्ण करण्यासाठी आवश्यक माहिती आणि साधने पुरवणाऱ्या डायनॅमिक सिस्टम्स (Dynamic systems) डिझाइन (Design) आणि तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित करते.

मुख्य घटकः

• "डायनॅमिक सिस्टम्स (Dynamic systems) डिझाइन (Design) आणि तयार करणे": हे यावर जोर देते की संदर्भ अभियांत्रिकी (Context engineering) ही एक अभियांत्रिकी क्रिया आहे, जी केवळ शब्दांवर नव्हे, तर सिस्टम आर्किटेक्चरवर (System architecture) लक्ष केंद्रित करते. संदर्भ हा मुख्य LLM कॉलपूर्वी चालणाऱ्या प्रणालीचा आउटपुट आहे. LLM ची कार्यरत मेमरी (Working memory) तयार करण्यासाठी अभियंत्यांनी डेटा पाइपलाइन (Data pipelines), मेमरी मॉड्यूल्स (Memory modules) आणि माहिती पुनर्प्राप्ती यंत्रणा (Information retrieval mechanisms) तयार करणे आवश्यक आहे.
• "अचूक माहिती आणि साधने": यात तथ्ये, डेटा, ज्ञानाधारित सामग्री (RAG द्वारे) आणि वापरकर्त्याच्या प्राधान्यांचा (User preferences) समावेश आहे. साधने API इंटरफेस (API interfaces), फंक्शन्स (Functions) किंवा डेटाबेस क्वेरींसारख्या (Database queries) क्षमतांचा संदर्भ देतात. जटिल कार्यांसाठी ज्ञान आणि क्षमता दोन्ही प्रदान करणे मूलभूत आहे.
• "योग्य स्वरूप, योग्य वेळी": माहिती सादरीकरण (Information presentation) आणि वेळेचे महत्त्व यावर प्रकाश टाकते. बर्‍याच वेळा कच्च्या डेटापेक्षा (Raw data) संक्षिप्त सारांश अधिक चांगले असतो आणि अस्पष्ट सूचनांपेक्षा स्पष्ट টুল स्कीमा (Clear tool schema) अधिक प्रभावी असतो. मॉडेलला अनावश्यक माहितीने विचलित करणे टाळण्यासाठी मागणीनुसार संदर्भ प्रदान करणे महत्वाचे आहे.
• "विश्वसनीयपणे कार्य पूर्ण करणे": हे संदर्भ अभियांत्रिकीचे (Context engineering) अंतिम ध्येय आहे. हे AI ॲप्लिकेशन्सना (AI Applications) विश्वसनीय प्रणालीमध्ये रूपांतरित करते, जे सतत उच्च-गुणवत्तेचे आउटपुट (High-quality outputs) तयार करू शकतात. अचूक संदर्भ व्यवस्थापनाने, आउटपुट अधिक सुसंगत होतात, हॅल्युसिनेशन्स (Hallucinations) कमी होतात आणि जटिल, दीर्घ-चक्र इंटेलिजेंट एजंट वर्कफ्लोला (Intelligent agent workflows) समर्थन मिळतं.

प्रॉम्प्ट अभियांत्रिकी (Prompt engineering) ते संदर्भ अभियांत्रिकी (Context engineering) पर्यंतचा विकास

संदर्भ अभियांत्रिकी (Context engineering) आणि प्रॉम्प्ट अभियांत्रिकी (Prompt engineering) दोन्हीचा उद्देश LLM आउटपुट ऑप्टिमाइझ (LLM output optimize) करणे असले, तरी ते व्याप्ती, स्वरूप आणि ध्येयांनुसार भिन्न आहेत. सिस्टम-स्तरीय तुलना यातील फरक दर्शवतेः

• व्याप्ती: प्रॉम्प्ट अभियांत्रिकी (Prompt engineering) एकाच वेळी होणाऱ्या परस्परसंवादांवर किंवा टेक्स्ट स्ट्रिंग्ज (Text strings) ऑप्टिमाइझ (Optimize) करण्यावर केंद्रित असते, तर संदर्भ अभियांत्रिकी (Context engineering) संपूर्ण माहिती परिसंस्थेवर (Information ecosystem) लक्ष केंद्रित करते, ज्यात संपूर्ण कार्य जीवनचक्राचा (Complete task lifecycle) समावेश असतो.
• डायनॅमिझम (Dynamism): प्रॉम्प्ट्स सहसा स्थिर असतात, तर संदर्भ कार्यावर आधारित गतिशीलपणे (Dynamically) तयार केला जातो आणि संवादादरम्यान विकसित होतो.
• इनपुट कंपोझिशन (Input Composition): प्रॉम्प्ट अभियंते (Prompt engineers) वापरकर्त्याच्या क्वेरीच्या (User queries) आसपास इनपुट तयार करतात, तर संदर्भ अभियंते वापरकर्त्याच्या क्वेरीला (User queries) सिस्टम सूचना, पुनर्प्राप्त केलेले डॉक्युमेंट्स (Retrieved documents),ツール আউটপুটস (Tool outputs) आणि संभाषण इतिहासाचा समावेश असलेल्या मोठ्या "संदर्भ पॅकेज"चा (Context package) एक भाग म्हणून पाहतात.
• उपमा: जर प्रॉम्प्ट्स नाटकातील एका ओळीसारखे असतील, तर संदर्भ हा संपूर्ण चित्रपटाचा सेट, पार्श्वभूमी कथा आणि स्क्रिप्ट आहे, जे एकत्रितपणे खोली आणि अर्थ प्रदान करतात.

खालील तक्ता दोन प्रकारांची तुलना करतो:

प्रॉम्प्ट अभियांत्रिकी (Prompt Engineering) विरुद्ध संदर्भ अभियांत्रिकी (Context Engineering)

AI अभियांत्रिकीची पुनर्व्याख्या

प्रॉम्प्ट अभियांत्रिकीकडून (Prompt engineering) संदर्भ अभियांत्रिकीकडे (Context engineering) होणारे हे स्थित्यंतर AI अभियंत्यांच्या (AI engineers) भूमिकेला नव्याने आकार देते. प्रॉम्प्ट अभियांत्रिकी (Prompt engineering) इनपुट स्ट्रिंग्ज (Input strings) परिपूर्ण करण्यावर लक्ष केंद्रित करते, ज्यासाठी भाषाशास्त्र आणि तर्काची कौशल्ये आवश्यक आहेत. तथापि, जेव्हा डेटाबेस, APIs आणि मेमरीमधून गतिशीलपणे (Dynamically) हे इनपुट एकत्र करणारी प्रणाली तयार करण्याचे कार्य येते, तेव्हा मुख्य कौशल्ये सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग (Software engineering) आणि सिस्टम आर्किटेक्चरकडे (System architecture) वळतात.

LangChain आणि LlamaIndex सारखी फ्रेमवर्क (Framework) लोकप्रिय आहेत, कारण ते संदर्भ अभियांत्रिकीला (Context engineering) समर्थन देतात. चेन्स (Chains), ग्राफ्स (Graphs) आणि एजंट्ससारख्या (Agents) डायनॅमिक संदर्भ असेंबली सिस्टम्ससाठी (Dynamic context assembly systems) आर्किटेक्चरल पॅटर्न (Architectural pattern) देतात.

संदर्भ अभियांत्रिकीचा (Context engineering) उदय AI विकासातील मॉडेल-केंद्रित, विशिष्ट क्षेत्रापासून ते मुख्य प्रवाहातील सॉफ्टवेयर अभियांत्रिकी (Software engineering) शाखेकडे होणारे स्थित्यंतर दर्शवतो. मुख्य आव्हान केवळ मॉडेलच नाही, तर त्याभोवती तयार केलेले संपूर्ण ॲप्लिकेशन स्टॅकदेखील (Application stack) आहे.

संदर्भः विच्छेदन आणि सिद्धांत

हा विभाग "संदर्भा"च्या घटकांचे तपशीलवार वर्णन करतो आणि प्रभावी व्यवस्थापनासाठी तत्त्वे मांडतो.

संदर्भ विंडोचे विघटन

संदर्भ विंडो (Context window) म्हणजे मॉडेलला प्रतिसाद निर्माण करताना दिसणारी किंवा लक्षात ठेवता येणारी एकूण माहिती. संपूर्ण "संदर्भ पॅकेज" (Context package) म्हणजे पुरवलेल्या सर्व माहितीची बेरीज.

• सूचना/सिस्टम प्रॉम्प्ट (System Prompt): हा बेस लेयर (Base layer) मॉडेलचे वर्तन परिभाषित करतो, त्याची भूमिका, शैली, नियम, मर्यादा आणि उद्दिष्ट्ये निश्चित करतो.
• वापरकर्ता प्रॉम्प्ट (User Prompt): थेट प्रश्न किंवा कार्य सूचना जी इंटेलिजेंट एजंटला (Intelligent agent) ट्रिगर (Trigger) करते.
• संभाषण इतिहास/अल्प-मुदतीची मेमरी (Short-Term Memory): मागील संवाद थेट संदर्भ प्रदान करतात, जे संदर्भ विंडोच्या (Context window) मर्यादांमुळे छाटणी (Pruning) किंवा सारांश (Summarization) द्वारे व्यवस्थापित केले जातात.
• दीर्घकालीन मेमरी (Long-Term Memory): एक सतत ज्ञानाधार (Persistent knowledge base) जो वापरकर्त्याच्या प्राधान्ये, प्रकल्पांचे सारांश किंवा लक्षात ठेवण्यास सांगितलेली तथ्ये यांसारख्या संवादातून शिकलेली माहिती रेकॉर्ड (Record) करतो.
• पुनर्प्राप्त माहिती/RAG: ज्ञानाची कमतरता (Knowledge cutoff) दूर करण्यासाठी आणि तथ्य-आधारित प्रतिसाद सुनिश्चित करण्यासाठी, सिस्टीम बाह्य ज्ञान स्त्रोतांकडून (External knowledge sources) संबंधित माहिती गतिशीलपणे (Dynamically) पुनर्प्राप्त करते.
• उपलब्ध साधने: कॉल करण्यायोग्य फंक्शन्स (Callable functions) किंवा बिल्ट-इन टूल्सचे स्किमा (Schemas) आणि वर्णन परिभाषित करते, ज्यामुळे मॉडेलला केवळ ज्ञान असून उपयोग करण्याची शक्ती मिळते.
• टूल आउटपुट (Tool Outputs): टूल कॉल्सचे (Tool calls) परिणाम पुढील युक्तिवाद आणि कृतींमध्ये मॉडेलद्वारे वापरण्यासाठी संदर्भात पुन्हा समाविष्ट केले जाणे आवश्यक आहे.
• स्ट्रक्चर्ड आउटपुट स्कीमा (Structured Output Schema): संरचित, अंदाजे परिणामांना मार्गदर्शन करण्यासाठी अपेक्षित आउटपुट स्वरूप (JSON स्कीमासारखे) परिभाषित करते.

"LLM ऑपरेटिंग सिस्टम म्हणून" फ्रेमवर्क

ही उपमा संदर्भ व्यवस्थापन (Context management) समजून घेण्यासाठी आणि त्याचा सराव करण्यासाठी एक ठोस सैद्धांतिक फ्रेमवर्क (Theoretical framework) प्रदान करते.

• LLM म्हणजे CPU, संदर्भ विंडो म्हणजे RAM: ही उपमा संदर्भ विंडोला (Context window) मर्यादित आणि मौल्यवान संसाधन म्हणून दर्शवते. संदर्भ अभियांत्रिकी (Context engineering) ही OS व्यवस्थापनासारखी आहे, जी योग्य वेळी योग्य माहिती कार्यरत मेमरीमध्ये (Working memory) कार्यक्षमतेने लोड करते.

• कर्नल संदर्भ (Kernel Context) विरुद्ध युजर संदर्भ (User Context): हे फ्रेमवर्क (Framework) संदर्भाचे दोन स्तरांमध्ये विभाजन करते; कर्नल स्पेस (Kernel space) आणि युजर स्पेससारखे (User space).

  • कर्नल संदर्भ (Kernel Context): इंटेलिजेंट एजंटची (Intelligent agent) व्यवस्थापित, बदलण्यायोग्य, कायमस्वरूपी स्थिती दर्शवते. यात मुख्य मेमरी ब्लॉक्स (Memory blocks) आणि फाइल सिस्टीमचा (File systems) समावेश आहे, जे LLM पाहू शकते, परंतु नियंत्रित "सिस्टम कॉल्स" (System calls) द्वारेच बदलू शकते.
  • युजर संदर्भ (User Context): "युजर स्पेस" (User space) किंवा मेसेज बफरचे (Message buffer) प्रतिनिधित्व करतो, जिथे डायनॅमिक संवाद (Dynamic interactions) होतात. यात युजर मेसेजेस (User messages), सहाय्यक प्रतिसाद आणि नॉन-प्रिव्हिलेज्ड "युजर प्रोग्राम" (User program) टूल्सचे कॉल्स (Calls) समाविष्ट आहेत.

• सिस्टम कॉल्स (System calls) आणि कस्टम टूल्स (Custom tools): हे स्पष्ट करते की एजंट (Agent) त्याच्या अंतर्गत स्थिती आणि बाह्य जगाशी कसा संवाद साधतो. सिस्टम कॉल्स (System calls) कर्नल संदर्भात (Kernel context) बदल करतात, एजंटची कायमस्वरूपी स्थिती बदलतात, तर कस्टम टूल्स (Custom tools) बाह्य माहिती युजर संदर्भात (User context) आणतात.

संदर्भ अभियांत्रिकीची मार्गदर्शक तत्त्वे

प्रभावी संदर्भ अभियांत्रिकी (Context engineering) विश्वसनीय इंटेलिजेंट एजंट सिस्टम (Intelligent agent system) तयार करण्यासाठी तज्ञांकडून घेतलेल्या मुख्य तत्त्वांचे पालन करते.

• सतत आणि सर्वसमावेशक संदर्भ: याला "सर्व काही पहा" (See Everything) म्हणून देखील ओळखले जाते. या तत्त्वानुसार एजंटला (Agent) त्याच्या संपूर्ण ऑपरेशनल इतिहासाचा (Operational history) ॲक्सेस (Access) असणे आवश्यक आहे. ज्यात मागील वापरकर्त्याचे संवाद, टूल कॉल आउटपुट (Tool call outputs), अंतर्गत विचार प्रक्रिया आणि मधले निकाल यांचा समावेश आहे.
• असमन्वित समांतरते टाळा: सामायिक, सतत अद्यतनित संदर्भाशिवाय (Continuously updated context) एकाच वेळी अनेक उप-एजंट्स (Sub-agents) किंवा उप-कार्ये (Sub-tasks) करण्यास परवानगी दिल्यास, आउटपुटमध्ये विसंगती, ध्येयांमधील संघर्ष आणि अपयश येतात.
• डायनॅमिक आणि विकसित होणारा संदर्भ: संदर्भ हा स्थिर माहितीचा ब्लॉक (Static information block) नसावा. तो कार्य प्रगतीवर आधारित गतिशीलपणे (Dynamically) एकत्रित आणि विकसित केला गेला पाहिजे, तसेच रनटाइममध्ये (Runtime) माहिती मिळवणे किंवा अद्यतनित करणे आवश्यक आहे.
• संपूर्ण संदर्भात्मक कव्हरेज: मॉडेलला केवळ नवीनतम वापरकर्त्याचा प्रश्नच नव्हे, तर आवश्यक असलेली सर्व माहिती प्रदान करणे आवश्यक आहे. संपूर्ण इनपुट पॅकेज (Input package) (सूचना, डेटा, इतिहास इ.) काळजीपूर्वक डिझाइन (Design) केले जाणे आवश्यक आहे.

संदर्भ व्यवस्थापन धोरणे

लेखन: संदर्भ जतन करणे

यात भविष्यातील वापरासाठी तात्काळ संदर्भ विंडोच्या (Context window) पलीकडे माहिती संचयित करणे, एजंटच्या मेमरी क्षमता (Memory capabilities) वाढवणे समाविष्ट आहे.

• स्क्रॅचपॅड्स (Scratchpads): सत्रादरम्यान अल्प-मुदतीची मेमरी (Short-term memory) साठवण्यासाठी वापरले जाते.
• मेमरी सिस्टम्स (Memory Systems): सत्रांमध्ये दीर्घकालीन मेमरी (Long-term memory) तयार करण्यासाठी वापरले जाते.

निवडः संदर्भ पुनर्प्राप्त करणे

यात योग्य वेळी बाह्य स्टोरेजमधून (External storage) योग्य माहिती संदर्भ विंडोमध्ये (Context window) आणणे समाविष्ट आहे.

• मेमरी/स्क्रॅचपॅड्समधून (Scratchpads) निवडणे: एजंटला (Agent) भूतकाळातील ज्ञान आठवण्याची आवश्यकता असते, तेव्हा त्याची जतन केलेली मेमरी (Persisted memory) आणि स्क्रॅचपॅड्स (Scratchpads) प्रभावीपणे क्वेरी (Query) करण्यास सक्षम असणे आवश्यक आहे.
• टूलमधून निवडणे: जेव्हा एजंटकडे (Agent) अनेक उपलब्ध टूल्स (Available tools) असतात, तेव्हा टूल वर्णनांवरच (Tool descriptions) RAG तंत्र लागू करणे अधिक प्रभावी ठरते. सध्याच्या कार्यानुसार केवळ सर्वात संबंधित टूल्स (Relevant tools) गतिशीलपणे (Dynamically) पुनर्प्राप्त करणे आणि प्रदान करणे आवश्यक आहे.
• ज्ञानामधून निवडणे: हे पुनर्प्राप्ती-संवर्धित जनरेशनचे (Retrieval-Augmented Generation -RAG) मुख्य कार्य आहे, जे मॉडेलच्या उत्तर देण्याच्या क्षमतेस वर्धित करण्यासाठी ബാહ्य ज्ञानबेसवरून (External knowledge bases) तथ्यात्मक माहिती गतिशीलपणे (Dynamically) मिळवते.

संकुचित करणेः संदर्भ ऑप्टिमाइझ करणे

यात मुख्य माहिती राखून संदर्भात (Context) वापरल्या जाणाऱ्या टोकनची (Tokens) संख्या कमी करणे समाविष्ट आहे.

• सारांश: लांबलचक संभाषण इतिहास, डॉक्युमेंट्स (Documents) किंवा टूल आउटपुटचा (Tool outputs) सारांश देण्यासाठी LLM चा उपयोग करणे, मुख्य माहिती काढणे.
• ट्रिमिंग (Trimming): संदर्भात (Context) कपात करण्यासाठी अंदाजे नियमांचा वापर करणे, जसे की संभाषण इतिहास खूप लांब असल्यास सर्वात आधीचे संवाद राऊंड (Dialogue rounds) काढून टाकणे.

वेगळे करणे: संदर्भ विभाजन

यात मॉडेलचे लक्ष सुधारण्यासाठी आणि कार्याची गुंतागुंत व्यवस्थापित करण्यासाठी संदर्भाचे (Context) वेगवेगळ्या भागांमध्ये विभाजन करणे समाविष्ट आहे.

• मल्टी-एजंट सिस्टीम्स (Multi-agent Systems): मोठी कार्ये अनेक उप-एजंट्समध्ये (Sub-agents) विभागली जाऊ शकतात, प्रत्येकाचा स्वतःचा समर्पित, वेगळा संदर्भ, टूल्स आणि सूचना असतात.
• सँडबॉक्स्ड एन्व्हायरनमेंट (Sandboxed Environments): मोठ्या प्रमाणात टोकन (Tokens) वापरणारी ऑपरेशन्स (Operations) एका वेगळ्या वातावरणात चालवता येतात, फक्त अंतिम मुख्य परिणाम मुख्य LLM च्या संदर्भात परत मिळतात.

प्रगत मेमरी आर्किटेक्चर

शिकणे आणि जुळवून घेण्यास सक्षम असलेल्या इंटेलिजेंट एजंट्स (Intelligent agents) तयार करण्यासाठी मेमरी (Memory) महत्त्वाची आहे. मुख्य घटकांमध्ये संवाद इतिहास बफर (Dialogue history buffers) आणि स्क्रॅचपॅड्सद्वारे (Scratchpads) अल्प-मुदतीची मेमरी (Short-term memory) आणि सातत्य आणि वैयक्तिकरण (Personalization) यासाठी दीर्घकालीन मेमरीचा (Long-term memory) समावेश आहे.

• अंमलबजावणी तंत्र:

  • स्वयंचलित मेमरी जनरेशन (Automated Memory Generation): सिस्टम वापरकर्त्याच्या संवादांवर आधारित स्वयंचलितपणे (Automatically) मेमरी (Memory) तयार आणि संचयित करू शकते.
  • चिंतन यंत्रणा (Reflection Mechanisms): एजंट (Agent) कार्ये पूर्ण केल्यानंतर त्याच्या वर्तनाचे आणि परिणामांचे स्वतःच चिंतन करू शकतो आणि शिकलेले धडे नवीन मेमरीमध्ये (Memory) संश्लेषित करू शकतो.
  • संवाद सारांश (Dialogue Summarization): भूतकाळातील संभाषणांचा नियमितपणे सारांश (Summarize) करा आणि सारांश दीर्घकालीन मेमरीचा (Long-term memory) भाग म्हणून साठवा.

• स्ट्रक्चर्ड मेमरी (Structured Memory) (टेम्पोरल नॉलेज ग्राफ्स (Temporal Knowledge Graphs)): एक प्रगत मेमरी आर्किटेक्चर (Memory architecture) जी केवळ तथ्येच नव्हे, तर माहितीच्या प्रत्येक भागासाठी तथ्ये आणि टाइमस्टॅम्पमधील (Timestamps) संबंध देखील साठवते.

पुनर्प्राप्ती-संवर्धित जनरेशन (Retrieval-Augmented Generation - RAG): संदर्भ अभियांत्रिकीचा आधारस्तंभ

RAG हे संदर्भ अभियांत्रिकीमध्ये (Context engineering) बाह्य ज्ञान "निवडण्यासाठी" (Selecting) एक मुख्य तंत्र आहे, जे LLMs ला ബാഹ्य ज्ञानबेसशी (External knowledge bases) जोडते. एका सामान्य RAG प्रणालीमध्ये तीन टप्पे असतात:

1. इंडेक्सिंग: डॉक्युमेंट्सचे (Documents) सिमेंटिक चंक्समध्ये (Semantic chunks) विभाजन केले जाते, नंतर एम्बेडिंग मॉडेल (Embedding model) वापरून उच्च-dimensional vectors मध्ये रूपांतर केले जाते. हे vectors आणि स्त्रोत मजकूर वेक्टर डेटाबेसमध्ये (Vector database) साठवले जातात.
2. पुनर्प्राप्ती: वापरकर्ता क्वेरीला (Query) समान एम्बेडिंग मॉडेलसह (Embedding model) vector मध्ये रूपांतरित करतो आणि समान क्वेरी असलेल्या इतर जवळच्या vectors साठी वेक्टर डेटाबेस (Vector database) शोधतो.
3. जनरेशन: सिस्टम मूळ क्वेरी (Query) आणि संबंधित मजकूर चंक्स (Text chunks) एकत्र करून प्रॉम्प्ट (Prompt) तयार करते, नंतर योग्य उत्तर देण्यासाठी LLM कडे सबमिट (Submit) करते.

प्रगत पुनर्प्राप्ती आणि क्रमवारी धोरणे

वास्तविक जगात पुनर्प्राप्तीची (Retrieval) गुणवत्ता सुधारण्यासाठी मूलभूत RAG आर्किटेक्चरला (Architecture) अधिक जटिल धोरणांची आवश्यकता असते. Semantic search ला कीवर्ड इंडेक्स (Keyword indexes) आणि क्रमवारीसह (Ranking) एकत्रित करणे शोध गुणवत्ता सुधारण्यासाठी महत्वाचे आहे. ॲन्थ्रोपिकची (Anthropic) संदर्भात्मक माहिती पुनर्प्राप्ती LLMs च्या संदर्भात सुधारणा करेल.

• हायब्रीड सर्च (Hybrid Search): पूरक सामर्थ्यांचा लाभ घेण्यासाठी सिमेंटिक सर्च (Semantic search) (vectors वर आधारित) आणि कीवर्ड सर्च (Keyword search) एकत्र करते.
• संदर्भात्मक पुनर्प्राप्ती: प्रत्येक टेक्स्ट ब्लॉकच्या (Text block) संदर्भाचा एक छोटा सारांश (Summary) तयार करण्यासाठी LLM चा वापर करते.
• पुन्हा क्रमवारी लावणे: मजबूत मॉडेल वापरून निकालांना प्रासंगिकतेनुसार पुन्हा क्रमवारी लावण्यासाठी एक पाऊल पुढे टाकते.

RAG विरुद्ध फाइन-ट्यूनिंग (Fine-tuning): एक धोरणात्मक निर्णय फ्रेमवर्क

RAG आणि फाइन-ट्यूनिंगमध्ये (Fine-tuning) निवड करणे हा एक महत्त्वाचा निर्णय आहे. निवड प्रकल्पाच्या आवश्यकतांवर अवलंबून असते.

• RAG चे फायदे:

  • रिअल-टाइम (Real-time) ज्ञानाच्या एकत्रीकरणासाठी योग्य
  • सत्यापित करण्यायोग्य तथ्ये प्रदान करून हॅल्युसिनेशन्स (Hallucinations) कमी करते
  • उद्योगांना मालकीचा डेटा (Proprietary data) सुरक्षित अंतर्गत डेटाबेसमध्ये ठेवण्याची परवानगी देते

• फाइन-ट्यूनिंगचे (Fine-tuning) फायदे:

  • मॉडेलला नवीन वर्तन, बोलण्याची शैली किंवा विशिष्ट शब्दावली शिकवण्यासाठी सर्वोत्तम
  • मॉडेलच्या आउटपुटला संस्थेच्या ब्रँड इमेजशी (Brand image) जुळवून घेता येते

• हायब्रीड दृष्टिकोन (Hybrid Approaches): मॉडेलसह सर्वोत्कृष्ट कार्यप्रदर्शन मिळवण्यासाठी, कार्यक्षमतेसाठी फाइन-ट्यूनिंग (Fine-tuning) आणि अचूकतेसाठी RAG दोन्हीचा वापर करणे आवश्यक आहे.

संदर्भ ऑप्टिमायझेशन आणि फिल्टरिंग

शक्तिशाली पुनर्प्राप्ती यंत्रणा (Retrieval mechanisms) वापरून देखील, संदर्भ विंडो (Context window) व्यवस्थापित करणे आणि सामान्य अपयश टाळणे, तरीही तुम्हाला त्रुटी येतील.

सामान्य अपयश पद्धतीः

• संदर्भ विषबाधा: जेव्हा एखादी तथ्यात्मक त्रुटी (Factual error) सादर केली जाते, तेव्हा ती त्या क्षणापासून संपूर्ण सिस्टमला दूषित करेल.
• संदर्भातील विचलन: मॉडेलला अप्रासंगिक माहिती दिल्यास ते विचलित होतात.
• संदर्भातील गोंधळ: संदर्भातील माहिती खूप जास्त झाल्यास मॉडेलला योग्य उत्तरापासून दूर नेऊ शकते.
• संदर्भ संघर्ष: विरोधाभासी माहितीमुळे मॉडेल गोंधळात पडू शकतात आणि विरोधाभासी उत्तर देऊ शकतात.

उपाय:

अभियंत्यांनी ही अयशस्वीता कमी करण्यासाठी फिल्टरिंग तंत्रांचा (Filtering techniques) अवलंब करणे आवश्यक आहे. मॉडेलची कार्यरत मेमरी (Working memory) अत्यंत संबंधित आणि पूर्णपणे ऑप्टिमाइझ केलेल्या माहितीने परिपूर्ण आहे याची खात्री करणे, सराव आणि सिद्धांतासाठी आवश्यक आहे.

व्यवहारात संदर्भ अभियांत्रिकी: केस स्टडीज (Case Studies)

विविध ॲप्लिकेशन्सचे विश्लेषण केल्याने संदर्भ अभियांत्रिकीचे (Context engineering) मूल्य आणि अंमलबजावणीची सखोल माहिती मिळते.

AI प्रोग्रामिंग सहाय्यक

• समस्या: AI प्रोग्रामिंगचे (AI programming) सुरुवातीचे प्रयत्न बर्‍याचदा गोंधळलेले होते, मोठ्या कोडबेसच्या (Codebase) कमी समजाने अस्पष्ट सूचनांवर अवलंबून होते.
• समाधान: कोणत्याही अभियांत्रिकी संसाधनांप्रमाणेच प्रकल्प दस्तऐवजीकरण (Project documentation), कोड मार्गदर्शक तत्त्वे, డిজाइन पॅटर्न (Design pattern) आणि आवश्यकतांवर लक्ष केंद्रित करा.

एंटरप्राइज सर्च (Enterprise Search) आणि नॉलेज मॅनेजमेंट (Knowledge Management)

• समस्या: पारंपारिक एंटरप्राइज सर्च इंजिन (Enterprise search engine) कीवर्ड जुळण्यावर अवलंबून असतात, वापरकर्त्याचा हेतू, नोकरीची भूमिका किंवा त्यांच्या शोधाचे कारण समजून घेण्यात अयशस्वी ठरतात.
• समाधान: प्रत्येक शोधाचा अर्थ समजून घेण्यासाठी संदर्भाचा उपयोग करून इंटेलिजेंट सर्च सिस्टम्स (Intelligent search systems) तयार करा.

स्वयंचलित ग्राहक समर्थन

• समस्या: सामान्य LLMs उत्पादनाच्या वैशिष्ट्यांबद्दल, रिटर्न पॉलिसी (Return policy) किंवा ग्राहकांच्या इतिहासाबद्दल अनभिज्ञ असतात, ज्यामुळे चुकीचे किंवा निरुपयोगी प्रतिसाद मिळतात.
• समाधान: RAG-आधारित चॅटबॉट्स (Chatbots) वापरा, कंपनीच्या ज्ञानाधारातून (Knowledge base) माहिती पुनर्प्राप्त करणारी प्रणाली अचूक, वैयक्तिकृत आणि अद्ययावत सहाय्य सुनिश्चित करते.

वैयक्तिकृत शिफारस इंजिन (Personalized Recommendation Engines)

• समस्या: पारंपारिक शिफारस प्रणाली वापरकर्त्यांचा त्वरित, विशिष्ट हेतू समजून घेण्यासाठी संघर्ष करतात, परिणामी सामान्य शिफारसी मिळतात.
• समाधान: संदर्भ अभियांत्रिकी (Context engineering) अनुभव अधिक संभाषणात्मक (Conversational) बनवण्यासाठी RAG चा वापर करते.

मोठ्या भाषिक मॉडेलमधील (Large Language Models) मूलभूत त्रुटी कमी करणे

दोन मूलभूत LLM त्रुटींना संबोधित करण्याचा संदर्भ अभियांत्रिकी (Context engineering) हा एक महत्त्वाचा मार्ग आहे: हॅल्युसिनेशन्स (Hallucinations) आणि ज्ञानाची कमतरता (Knowledge cutoff).

हॅल्युसिनेशन्सना (Hallucinations) प्रतिबंध करणे

• समस्या: जेव्हा LLMs अनिश्चित असतात किंवा त्यांच्याकडे संबंधित ज्ञानाचा अभाव असतो, तेव्हा ते प्रशंसनीय पण असत्य (Untrue information) माहिती तयार करतात.

• समाधान: संदर्भ अभियांत्रिकी (Context engineering), विशेषतः RAG, ही सर्वात प्रभावी धोरणे आहेत.

  • तथ्यात्मक आधार प्रदान करा: उत्तर देताना विश्वसनीय स्त्रोताकडून (Trusted source) पडताळणी करण्यायोग्य डॉक्युमेंट्स (Documents) प्रदान केल्याने, हॅल्युसिनेशन्स (Hallucinations) प्रभावीपणे टाळता येतात.
  • प्रामाणिकपणा "मला माहीत नाही.": माहिती उपलब्ध नसल्यास मॉडेलला "मला माहीत नाही" (I Dont Know) असे दर्शवण्यासाठी सांगा.