சூழல் பொறியியலைப் புரிந்துகொள்ளுதல்: முழுமையான வழிகாட்டி

சூழல் பொறியியல் செயற்கை நுண்ணறிவில் ஒரு முக்கியமான மாற்றத்தைக் குறிக்கிறது, தனிப்பட்ட தூண்டுதல்களிலிருந்து விலகி பெரிய மொழி மாதிரிகளைச் (LLMs) சுற்றியுள்ள முழுமையான தகவலியல் சூழலை உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்துகிறது. AI பயன்பாடுகள் அடிப்படை சாட்போட்களிலிருந்து சிக்கலான, பல-படி பணிகளைச் செய்யக்கூடிய அதிநவீன ஏஜெண்டுகளாக உருவாகும்போது, மாதிரி வெளியீடுகளின் தரம் வழங்கப்பட்ட தகவல்களின் தரத்தைப் பெருகச் சார்ந்துள்ளது. ஆகவே, நம்பகமான மற்றும் சக்திவாய்ந்த AI பயன்பாடுகளை உருவாக்கி, ஈர்க்கும் பயனர் அனுபவங்களை வழங்குவதற்கு சூழல் பொறியியல் இன்றியமையாததாகிவிட்டது.

முன்னுதாரண மாற்றம்: தூண்டுதல்களிலிருந்து அமைப்புகளுக்கு

தனிப்பட்ட தூண்டுதல்களை உருவாக்குவதிலிருந்து விலகி பெரிய மொழி மாதிரிகளைச் (LLMs) சுற்றியுள்ள முழுமையான தகவலியக்கம் சூழலை முறையாக உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்தப்படுகிறது. AI பயன்பாடுகள் எளிய சாட்போட்களிலிருந்து சிக்கலான, பல-படி பணிகளைச் செய்யக்கூடிய புத்திசாலித்தனமான முகவர்களாக உருவாகும்போது, மாதிரி வெளியீட்டின் தரம் வழங்கப்பட்ட தகவல்களின் தரத்தை பெருகச் சார்ந்துள்ளது. தொழில்துறை தலைவர்களும், AI ஆராய்ச்சியாளர்களும் இந்த மாற்றத்தின் முக்கியத்துவத்தை உணர்ந்து, பணிகளை திறம்பட தீர்க்க LLM-களுக்கு விரிவான சூழலை வழங்க வேண்டிய தேவையை வலியுறுத்துகின்றனர். சூழல் பொறியியல் என்பது சூழல் சாளரத்தை சரியான தகவலுடன் நிரப்பும் கலை மற்றும் அறிவியல் ஆகும், இது மாதிரிகளை துல்லியமான முடிவுகளை எடுக்க வைக்கிறது.

பெரும்பாலான புத்திசாலித்தனமான முகவர்களின் தோல்வி மாதிரி தோல்வியிலிருந்து அல்ல, சூழல் குறைபாட்டிலிருந்து வருகிறது என்பதே மைய வாதம். இந்த கூற்று AI பொறியியலின் முக்கிய சவாலை மறுவரையறை செய்கிறது, மாதிரி சரிசெய்தலிலிருந்து தகவல்களை-ஆதரிக்கும் அமைப்புகளை உருவாக்குவதில் கவனத்தை மாற்றுகிறது. நம்பகமான, வலுவான AI பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதற்கு சூழல் பொறியியல் பற்றிய புரிதலும், தேர்ச்சியும் ஒரு முன்நிபந்தனையாகிவிட்டது.

சூழல் பொறியியலை வரையறுத்தல்

சூழல் பொறியியல் என்பது தூண்டுதல் பொறியியலின் மேம்படுத்தப்பட்ட பதிப்பு மட்டுமல்ல; இது ஒரு தனித்துவமான, அமைப்பு-நிலை பொறியியல் ஒழுக்கம், இது வெறுமனே உரை உள்ளீட்டை மேம்படுத்துவதை விட, ஒரு மாறும் தகவல் விநியோக அமைப்பை உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்துகிறது.

பணிகளைச் சரியாக, சரியான வடிவத்தில் மற்றும் சரியான நேரத்தில் முடிக்க தேவையான தகவல்களையும் கருவிகளையும் LLM-களுக்கு வழங்கும் மாறும் அமைப்புகளை வடிவமைத்து உருவாக்குவதில் கவனம் செலுத்தும் பொறியியல் ஒழுக்கத்தை சூழல் பொறியியல் என வரையறுக்கலாம்.

முக்கிய கூறுகள்:

• “மாறும் அமைப்புகளை வடிவமைத்து உருவாக்குதல்”: இது சூழல் பொறியியல் என்பது ஒரு பொறியியல் செயல்பாடு என்பதை வலியுறுத்துகிறது, இது வெறும் சொற்களை விட கணினி கட்டமைப்பில் கவனம் செலுத்துகிறது. சூழல் என்பது ஒரு அமைப்பின் வெளியீடு ஆகும், இது முக்கிய LLM அழைப்புக்கு முன் இயங்குகிறது. LLM இன் வேலை நினைவகத்தை தயார் செய்ய பொறியாளர்கள் தரவு குழாய்கள், நினைவக தொகுதிகள் மற்றும் தகவல் மீட்டெடுக்கும் வழிமுறைகளை உருவாக்க வேண்டும்.
• “சரியான தகவலும் கருவிகளும்”: உண்மைகள், தரவு, அறிவு தள உள்ளடக்கம் (RAG மூலம்) மற்றும் பயனர் விருப்பங்களை உள்ளடக்கியது. கருவிகள் API இடைமுகங்கள், செயல்பாடுகள் அல்லது தரவுத்தள வினவல்கள் போன்ற திறன்களைக் குறிக்கின்றன. சிக்கலான பணிகளுக்கு அறிவு மற்றும் திறன்கள் இரண்டையும் வழங்குவது அடிப்படை.
• “சரியான வடிவம், சரியான நேரத்தில்”: தகவல் வழங்கல் மற்றும் நேரத்தின் முக்கியத்துவத்தை எடுத்துக்காட்டுகிறது. ஒரு தெளிவான கருவி ஸ்கீமா தெளிவற்ற அறிவுறுத்தல்களை விட பெரும்பாலும் மூல தரவை விட ஒரு சுருக்கமான சுருக்கம் சிறந்தது. பொருத்தமற்ற தகவல்களுடன் மாதிரியை திசை திருப்புவதைத் தவிர்ப்பதற்கு தேவைக்கேற்ப சூழலை வழங்குவது முக்கியம்.
• “நம்பகத்தன்மையுடன் பணியை முடிக்க”: இது சூழல் பொறியியலின் இறுதி இலக்காகும். இது AI பயன்பாடுகளை நம்பகமான அமைப்புகளாக மாற்றுகிறது, அவை தொடர்ந்து உயர்தர வெளியீடுகளை உருவாக்க முடியும். துல்லியமான சூழல் நிர்வாகத்துடன், வெளியீடுகள் மிகவும் சீரானதாக மாறும், பிரமைகளைத் குறைக்கின்றன, மேலும் சிக்கலான, நீண்ட சுழற்சி புத்திசாலித்தனமான ஏஜென்ட் பணிப்பாய்வுகளை ஆதரிக்கின்றன.

தூண்டுதல் பொறியியலிருந்து சூழல் பொறியியலுக்கு பரிணாமம்

சூழல் பொறியியல் மற்றும் தூண்டுதல் பொறியியல் இரண்டும் LLM வெளியீட்டை மேம்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டிருந்தாலும், அவை நோக்கம், இயல்பு மற்றும் இலக்குகளில் வேறுபடுகின்றன. ஒரு கணினி-நிலை ஒப்பீடு இந்த வேறுபாடுகளை எடுத்துக்காட்டுகிறது:

• நோக்கம்: தூண்டுதல் பொறியியல் ஒற்றை இடைவினைகள் அல்லது உரை சரங்களை மேம்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்துகிறது, அதே நேரத்தில் சூழல் பொறியியல் முழு தகவல் சூழலிலும் கவனம் செலுத்துகிறது, முழு பணி வாழ்க்கைச் சுழற்சியையும் உள்ளடக்கியது.
• மாறி இயல்பு: தூண்டுதல்கள் வழக்கமாக நிலையானவை, அதே நேரத்தில் சூழல் பணி அடிப்படையில் மாறும் வகையில் உருவாக்கப்படுகிறது, மேலும் தொடர்பு காலத்தில் உருவாகிறது.
• உள்ளீட்டு கலவை: தூண்டுதல் பொறியாளர்கள் பயனர் வினவல்களோடு உள்ளீடுகளை உருவாக்குகிறார்கள், அதே நேரத்தில் சூழல் பொறியாளர்கள் பயனர் வினவல்களை கணினி அறிவுறுத்தல்கள், மீட்டெடுக்கப்பட்ட ஆவணங்கள், கருவி வெளியீடுகள் மற்றும் உரையாடல் வரலாறு ஆகியவற்றை உள்ளடக்கிய ஒரு பெரிய “சூழல் தொகுப்பின்” ஒரு பகுதியாக பார்க்கிறார்கள்.
• உவமை: தூண்டுதல்கள் ஒரு நாடகத்தில் உள்ள ஒரு வரி போல இருந்தால், சூழல் என்பது படத்தின் முழு அமைப்பு, பின்னணி கதை மற்றும் ஸ்கிரிப்ட் ஆகும், இது ஆழத்தையும் அர்த்தத்தையும் ஒன்றாக வழங்குகிறது.

கீழேயுள்ள அட்டவணை இரண்டையும் மேலும் ஒப்பிடுகிறது:

தூண்டுதல் பொறியியல் vs. சூழல் பொறியியல்

AI பொறியியலை மறுவரையறை செய்தல்

தூண்டுதல் பொறியியலில் இருந்து சூழல் பொறியியலுக்கு மாறும்இந்த மாற்றம் AI பொறியியலாளர்களின் பங்கை மறுவடிவமைக்கிறது. தூண்டுதல் பொறியியல் உள்ளீட்டு சரங்களை முழுமையாக்குவதில் கவனம் செலுத்துகிறது, அதற்கு மொழியியல் மற்றும் தர்க்கத்தில் திறன்கள் தேவை. இருப்பினும், தரவுத்தளங்கள், APIகள் மற்றும் நினைவகத்திலிருந்து இந்த உள்ளீடுகளை மாறும் வகையில் ஒருங்கிணைக்கும் அமைப்புகளை உருவாக்கும் பணி வரும்போது, முக்கிய திறன்கள் மென்பொருள் பொறியியல் மற்றும் கணினி கட்டமைப்பிற்கு மாறுகின்றன.

LangChain மற்றும் LlamaIndex போன்ற கட்டமைப்புகள் சூழல் பொறியியலை ஆதரிப்பதால் பிரபலமாக உள்ளன, இது சங்கிலிகள், வரைபடங்கள் மற்றும் முகவர்கள் போன்ற மாறும் சூழல் ஒருங்கிணைப்பு அமைப்புகளை உருவாக்குவதற்கான கட்டமைப்பு வடிவங்களை வழங்குகிறது.

சூழல் பொறியியலின் உயர்வு மாதிரி-மைய அணுகுமுறையிலிருந்து, சிறப்புத் துறை முதல் பிரதான மென்பொருள் பொறியியல் துறை வரை AI வளர்ச்சியில் ஒரு மாற்றத்தைக் குறிக்கிறது. முக்கிய சவால் மாதிரி மட்டுமல்ல, அதைச் சுற்றி கட்டப்பட்ட முழு பயன்பாட்டு அடுக்காகும்.

சூழல்: அறுவை சிகிச்சை மற்றும் கோட்பாடுகள்

இந்த பிரிவு “சூழலின்” கூறுகளை விவரிக்கிறது மற்றும் பயனுள்ள நிர்வாகத்திற்கான கோட்பாடுகளை கோடிட்டுக் காட்டுகிறது.

சூழல் சாளரத்தை சிதைத்தல்

ஒரு பதிலை உருவாக்கும்போது மாதிரி “பார்க்க” அல்லது “நினைவில் கொள்ள” கூடிய மொத்த தகவல் சூழல் சாளரம் ஆகும். வழங்கப்பட்ட அனைத்து தகவல்களின் கூட்டுத்தொகை ஒரு முழுமையான “சூழல் தொகுப்பு” ஆகும்.

• அறிவுறுத்தல்கள்/கணினி தூண்டுதல்: இந்த அடிப்படை அடுக்கு மாதிரியின் நடத்தையை வரையறுக்கிறது, அதன் பங்கு, பாணி, விதிகள், கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் நோக்கங்களை அமைக்கிறது.
• பயனர் தூண்டுதல்: புத்திசாலித்தனமான முகத்தைத் தூண்டும் நேரடியான கேள்வி அல்லது பணி அறிவுறுத்தல்.
• உரையாடல் வரலாறு/குறுகிய கால நினைவு: முந்தைய பரிமாற்றங்கள் நேரடிச் சூழலை வழங்குகின்றன, சூழல் சாளர வரம்புகள் காரணமாக கத்தரித்தல் அல்லது சுருக்கம் மூலம் நிர்வகிக்கப்படுகின்றன.
• நீண்ட கால நினைவு: பயனர் விருப்பத்தேர்வுகள், திட்டச் சுருக்கங்கள் அல்லது நினைவில் கொள்ளச் சொல்லப்பட்ட உண்மைகள் போன்ற இடைவினைகளிலிருந்து கற்றுக்கொண்ட தகவல்களைப் பதிவு செய்யும் ஒரு நிலையான அறிவு தளம்.
• மீட்டெடுக்கப்பட்ட தகவல்/RAG: அறிவு துண்டிப்பைக் கடந்து உண்மை அடிப்படையிலான பதில்களை உறுதிப்படுத்த, கணினி வெளிப்புற அறிவு மூலங்களிலிருந்து பொருத்தமான தகவல்களை மாறும் வகையில் மீட்டெடுக்கிறது.
• கிடைக்கக்கூடிய கருவிகள்: அழைக்கக்கூடிய செயல்பாடுகள் அல்லது உள்ளமைக்கப்பட்ட கருவிகளின் ஸ்கீமாக்களை மற்றும் விளக்கங்களை வரையறுக்கிறது, இது மாதிரிக்கு செயல்படும் திறனைக் கொடுக்கும், தெரிந்து கொள்ள மட்டுமல்ல.
• கருவி வெளியீடுகள்: அதன் தொடர்ச்சியான பகுத்தறிவிலும் நடவடிக்கைகளிலும் பயன்படுத்த, கருவி அழைப்புகளிலிருந்து வரும் முடிவுகள் சூழலில் மீண்டும் செலுத்தப்பட வேண்டும்.
• கட்டமைக்கப்பட்ட வெளியீட்டு ஸ்கீமா: கட்டமைக்கப்பட்ட, கணிக்கக்கூடிய முடிவுகளுக்கு வழிகாட்ட எதிர்பார்க்கப்படும் வெளியீட்டு வடிவமைப்பை (JSON ஸ்கீமா போன்றவை) கூறுகிறது.

“இயக்க முறைமையாக LLM” கட்டமைப்பு

இந்த உவமை சூழல் நிர்வாகத்தைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் ஒரு உறுதியான தத்துவார்த்த கட்டமைப்பை வழங்குகிறது.

• CPU வாக LLM, RAM ஆக சூழல் சாளரம்: இந்த உவமை சூழல் சாளரத்தை ஒரு வரையறுக்கப்பட்ட மற்றும் மதிப்புமிக்க வளமாக வைக்கிறது. சூழல் பொறியியல் என்பது OS நிர்வாகம் போன்றது, சரியான தகவல்களை சரியான நேரத்தில் வேலை நினைவகத்தில் திறம்பட ஏற்றுவது.

• கர்னல் சூழல் vs. பயனர் சூழல்: இந்த கட்டமைப்பு சூழலை இரண்டு அடுக்குகளாக பிரிக்கிறது; கர்னல் ஸ்பேஸ் மற்றும் பயனர் ஸ்பேஸ் போன்றது.

  • கர்னல் சூழல்: புத்திசாலித்தனமான முகவரின் நிர்வகிக்கப்பட்ட, மாறி, நிலையான நிலையைக் குறிக்கிறது. இது LLM அவதானிக்கக்கூடிய ஆனால் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட “கணினி அழைப்புகள்” மூலம் மட்டுமே மாற்றக்கூடிய முக்கிய நினைவக தொகுதிகள் மற்றும் கோப்பு முறைமைகளை உள்ளடக்கியது.
  • பயனர் சூழல்: மாறும் இடைவினைகள் நிகழும் “பயனர் ஸ்பேஸ்” அல்லது செய்தி இடையகத்தை குறிக்கிறது. இது பயனர் செய்திகள், உதவியாளர் பதில்கள் மற்றும் சலுகையற்ற “பயனர் நிரல்” கருவிகளுக்கான அழைப்புகளை உள்ளடக்கியது.

• கணினி அழைப்புகள் மற்றும் தனிப்பயன் கருவிகள்: இந்த வேறுபாடு முகவர் அதன் உள் நிலை மற்றும் வெளிப்புற உலகத்துடன் எவ்வாறு தொடர்பு கொள்கிறது என்பதை தெளிவுபடுத்துகிறது. கணினி அழைப்புகள் கர்னல் சூழலை மாற்றியமைக்கின்றன, முகவரின் நிலையான நிலையை மாற்றுகின்றன, அதே நேரத்தில் தனிப்பயன் கருவிகள் பயனர் சூழலில் வெளிப்புற தகவல்களைக் கொண்டு வருகின்றன.

சூழல் பொறியியலின் வழிகாட்டும் கோட்பாடுகள்

நம்பகமான புத்திசாலித்தனமான ஏஜென்ட் அமைப்புகளை உருவாக்கும் வகையில், பயிற்சியாளர்களிடமிருந்து பெறப்பட்ட முக்கிய கோட்பாடுகளை பயனுள்ள சூழல் பொறியியல் பின்பற்றுகிறது.

• தொடர்ச்சியான மற்றும் விரிவான சூழல்: “எல்லாவற்றையும் பார்” என்றும் அறியப்படும் இந்த கோட்பாடு, முந்தைய பயனர் இடைவினைகள், கருவி அழைப்பு வெளியீடுகள், உள் சிந்தனை செயல்முறைகள் மற்றும் இடைநிலை முடிவுகள் உள்ளிட்ட அதன் முழு செயல்பாட்டு வரலாற்றையும் ஏஜெண்ட் அணுக வேண்டும்.
• ஒத்திசைவற்ற இணையான தன்மையைத் தவிர்க்கவும்: பகிரப்பட்ட, தொடர்ச்சியாக புதுப்பிக்கப்பட்ட சூழல் இல்லாமல், பல துணை முகவர்கள் அல்லது துணை பணிகள் இணையான அமைப்பில் செயல்பட அனுமதிப்பது தவிர்க்க முடியாமல் வெளியீட்டு பொருத்தமின்மைகள், முரண்பட்ட இலக்குகள் மற்றும் தோல்விகளுக்கு வழிவகுக்கிறது.
• மாறும் மற்றும் உருவாகும் சூழல்: சூழல் ஒரு நிலையான தகவல் தொகுதியாக இருக்கக்கூடாது. பணி முன்னேற்றத்தின் அடிப்படையில் அதை இயக்க ரீதியாக ஒருங்கிணைத்து உருவாக்க வேண்டும், இயக்க நேரத்தில் தகவல்களைப் பெறுதல் அல்லது புதுப்பிப்பதன் மூலம்.
• முழு சூழல் உள்ளடக்கம்: மாதிரிக்குத் தேவையான அனைத்து தகவல்களையும் வழங்க வேண்டும், சமீபத்திய பயனர் கேள்வி மட்டுமல்ல. முழு உள்ளீட்டுத் தொகுப்பையும் (அறிவுறுத்தல்கள், தரவு, வரலாறு போன்றவை) கவனமாகக் கருதி வடிவமைக்க வேண்டும்.

சூழல் மேலாண்மை உத்திகள்:

எழுதுதல்: சூழலைப் பேணுதல்:

இது உடனடி சூழல் சாளரத்திற்கு அப்பால் தகவல்களைச் சேமிப்பதை உள்ளடக்கியது, இது முகவரின் நினைவக திறன்களை உருவாக்குகிறது, எதிர்கால பயன்பாட்டிற்காக.

• ஸ்க்ராட்ச்பேட்கள்: அமர்வு(Session)க்குள் குறுகிய கால நினைவகத்தை சேமிக்கப் பயன்படுகிறது.
• நினைவக அமைப்புகள்: அமர்வுகளுக்கு இடையிலான நீண்ட கால நினைவகத்தை உருவாக்கப் பயன்படுகிறது.

தேர்ந்தெடுத்தல்: சூழலை மீட்டெடுத்தல்:

இது சரியான நேரத்தில் வெளிப்புற சேமிப்பிடத்திலிருந்து சூழல் சாளரத்தில் சரியான தகவலை இழுப்பதை உள்ளடக்கியது.

• நினைவகம்/ஸ்க்ராட்ச்பேட்களிலிருந்து தேர்ந்தெடுத்தல்: கடந்த கால அறிவை நினைவுபடுத்த வேண்டியிருக்கும்போது, ஏஜென்ட் திறம்பட அதன் பாதுகாக்கப்பட்ட நினைவகம் மற்றும் ஸ்க்ராட்ச்பேட்களை வினவ முடியும்.
• கருவிகளிலிருந்து தேர்ந்தெடுத்தல்: ஏஜெண்ட்டில் பல கருவிகள் இருக்கும்போது, கருவி விளக்கங்களுக்கு RAG நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவது திறமையானது, தற்போதைய பணியின் அடிப்படையில் மிகவும் பொருத்தமான கருவிகளை மாறும் வகையில் மீட்டெடுத்து வழங்குதல்.
• அறிவிலிருந்து தேர்ந்தெடுத்தல்: மீண்டெடுத்தலின் மையச் செயல்பாடு - மிகைப்பணி உருவாக்கீடு (RAG), மாதிரி பதிலளிக்கும் திறன்களை மேம்படுத்த வெளிப்புற அறிவுத் தளங்களிலிருந்து உண்மையான தகவல்களை மாறும் வகையில் பெறுதல்.

சுருக்குதல்: சூழலை மேம்படுத்துதல்:

முக்கிய தகவல்களைத் தக்கவைத்துக்கொள்ளும் போது, சூழலில் பயன்படுத்தப்படும் டோக்கன்களின் எண்ணிக்கையைக் குறைப்பதை இது உள்ளடக்கியது.

• சுருக்குதல்: நீண்ட உரையாடல் வரலாறுகள், ஆவணங்கள் அல்லது கருவி வெளியீடுகளைச் சுருக்கமாக LLM ஐப் பயன்படுத்துதல், முக்கியத் தகவலைப் பிரித்தெடுத்தல்.
• ஒதுக்குதல்: உரையாடல் வரலாறு மிக நீளமாக இருக்கும்போது, உரையாடலின் ஆரம்ப சுற்றுகளை வெறுமனே அகற்றுவது போன்ற சூழலை வெட்டுவதற்குப் பயன்படும் ஹியூரிஸ்டிக் விதிகளைப் பயன்படுத்துதல்.

தனிமைப்படுத்தல்: சூழலைப் பிரித்தல்:

மாதிரியின் கவனத்தை மேம்படுத்தவும், பணி சிக்கலைச் சமாளிக்கவும், சூழலை வெவ்வேறு பகுதிகளாகப் பிரிப்பதை இது உள்ளடக்கியது.

• பல முகவர் அமைப்புகள்: பெரிய பணிகளைப் பல துணை முகவர்களுக்கு இடையில் பிரிக்கலாம், ஒவ்வொன்றும் அதன் சொந்த அர்ப்பணிக்கப்பட்ட, தனிமைப்படுத்தப்பட்ட சூழல், கருவிகள் மற்றும் அறிவுறுத்தல்களுடன்.
• சாண்ட்பாக்ஸ் சூழல்கள்: அதிக எண்ணிக்கையிலான டோக்கன்களை உட்கொள்ளும் செயல்பாடுகளை ஒரு தனிமைப்படுத்தப்பட்ட சூழலில் இயக்கலாம், முக்கிய LLM சூழலுக்கு இறுதி முக்கிய முடிவுகளை மட்டுமே திருப்பும்.

மேம்பட்ட நினைவக கட்டமைப்புகள்

கற்றுக்கொள்ளவும் மாற்றியமைக்கவும் கூடிய புத்திசாலித்தனமான முகவர்களை உருவாக்குவதற்கு நினைவகம் முக்கியமாகும். உரையாடல் வரலாற்று இடையகங்கள் மற்றும் ஸ்க்ராட்ச்பேட்கள் மூலம் குறுகிய கால நினைவுக் க்கான முக்கிய கூறுகள் மற்றும் நிலைப்புத்தன்மை மற்றும் தனிப்பயனாக்கத்திற்கான நீண்ட கால நினைவுக் ஆகியவை அடங்கும்.

• செயல்படுத்தும் நுட்பங்கள்:

  • தானியங்கி நினைவக தலைமுறை: கணினி தானாகவே பயனர் இடைவினைகளின் அடிப்படையில் நினைவுகளை உருவாக்கலாம் மற்றும் சேமிக்க முடியும்.
  • சிந்தனை இயக்கநுட்பங்கள்: ஏஜெண்ட் தனது நடத்தையையும் முடிவுகளையும் பணிகள் முடிந்த பிறகு சுய-சிந்தனை செய்து, புதிதாகக் கற்றுக்கொண்ட படிப்பினைகளை புதிய நினைவுகளாக ஒருங்கிணைக்க முடியும்.
  • உரையாடல் சுருக்குதல்: கடந்த உரையாடல்களைத் தொடர்ந்து சுருக்கி, சுருக்கங்களைத் நீண்ட கால நினைவகத்தின் ஒரு பகுதியாக சேமிக்கவும்.

• கட்டமைக்கப்பட்ட நினைவகம் (தற்காலிக அறிவு வரைபடங்கள்): ஒவ்வொரு தகவல் துண்டுக்கும் உண்மைகள் மட்டுமல்ல, உண்மைகளுக்கு இடையிலான உறவுகள் இருக்கும் கால முத்திரைகளையும் சேமிக்கும் ஒரு மேம்பட்ட நினைவகக் கட்டமைப்பு.

மீட்டெடுத்தலால் மேம்படுத்தப்பட்ட தலைமுறை (RAG): சூழல் பொறியியலின் மூலைக்கல்

சூழல் பொறியியலில் வெளிப்புற அறிவை “தேர்ந்தெடுப்பதற்கான” ஒரு முக்கிய நுட்பம் RAG ஆகும், இது LLM ஐ வெளிப்புற அறிவு தளங்களுடன் இணைக்கிறது. ஒரு வழக்கமான RAG அமைப்பு மூன்று நிலைகளைக் கொண்டுள்ளது:

1. இன்டெக்சிங்: ஆவணங்கள் சொற்பொருள் துண்டுகளாகப் பிரிக்கப்பட்டு, பின்னர் உட்பொதிக்கும் மாதிரியைப் பயன்படுத்தி உயர்-பரிமாண வெக்டர்களாக மாற்றப்படுகின்றன. இந்த வெக்டர்கள் மற்றும் மூல உரைகள் வெக்டர் தரவுத்தளத்தில் சேமிக்கப்படுகின்றன.
2. மீட்டெடுப்பு: பயனர் ஒரே உட்பொதித்தல் மாதிரியுடன் ஒரு வினவலை வெக்டராக மாற்றும் மற்றும் ஒத்த வினவல்களுடன் மற்ற மூடிய வெக்டர்களுக்கான வெக்டர் தரவுத்தளத்தைத் தேடுகிறார்.
3. தலைமுறை: கணினி அசல் வினவல் மற்றும் தொடர்புடைய உரைத் துண்டுகளை ஒரு தூண்டுதலில் இணைக்கிறது, பின்னர் ஒரு பொருத்தமான பதிலைப் பெற LLM க்கு சமர்ப்பிக்கிறது.

மேம்பட்ட மீட்டெடுக்கும் மற்றும் தரவரிசை உத்திகள்

அடிப்படை RAG கட்டமைப்பு பெரும்பாலும் உண்மையான உலகில் மீட்டெடுக்கும் தரத்தை மேம்படுத்த மிகவும் சிக்கலான உத்திகள் தேவைப்படுகிறது. சொற்பொருள் தேடலை முக்கிய சொல் குறியீடுகளுடன் கலந்து, தரவரிசைப்படுத்துவது தேடல் தரத்தை மேம்படுத்துவதற்கு முக்கியமானது. Anthropic ன் சூழல் தகவல் மீட்டெடுப்பு LLM களின் சூழலை மேம்படுத்தும்.

• கலப்பு தேடல்: நிரப்பு பலன்களைப் பயன்படுத்த செமண்ட்டிக் தேடல் (வெக்டர்களை அடிப்படையாகக் கொண்டது) மற்றும் முக்கிய சொல் தேடல் ஆகியவற்றை ஒருங்கிணைத்தல்.
• சூழல் மீட்டெடுப்பு: ஒரு LLM ஐப் பயன்படுத்தி ஒவ்வொரு உரைத் தொகுதியின் சூழலின் ஒரு சிறிய சுருக்கத்தை உருவாக்க வேண்டும்.
• மறுவரிசைப்படுத்துதல்: தொடர்புடையதன்மை அடிப்படையில் முடிவுகளை மறுவரிசைப்படுத்த ஒரு வலிமையான மாதிரியைப் பயன்படுத்தி, மறுவரிசைப்படுத்தும் படியைச் சேர்க்கலாம்.

RAG vs. நல்ல-சரிசெய்தல்: ஒரு மூலோபாய முடிவு கட்டமைப்பு

RAG அல்லது நல்ல சரிசெய்தல் இடையே தேர்வு செய்வது ஒரு முக்கிய முடிவாகும். தேர்வு திட்டத்தின் தேவைகளைப் பொறுத்தது.

• RAG இன் நன்மைகள்:

  • நிகழ்நேர அறிவின் ஒருங்கிணைப்பிற்கு ஏற்றது
  • சரிபார்க்கக்கூடிய உண்மைகளை வழங்குவதன் மூலம் பிரமைகளை குறைக்கிறது
  • நிறுவனங்கள் தனியுரிமை தரவை பாதுகாப்பான உள் தரவுத்தளங்களுக்குள் வைத்திருக்க அனுமதிக்கிறது

• நல்ல சரிசெய்தலின் நன்மைகள்:

  • ஒரு மாதிரிக்கு புதிய நடத்தை, பேச்சு நடை அல்லது சிறப்புச் சொற்களைக் கற்பிக்க சிறந்தது
  • மாதிரியின் வெளியீட்டை நிறுவனத்தின் பிராண்ட் உருவத்துடன் சீரமைக்க முடியும்

• கலப்பு அணுகுமுறைகள்: மாதிரிகளுடன் சிறந்த செயல்திறனைப் பெற, செயல்திறனுக்காக நல்ல சரிசெய்தல் மற்றும் துல்லியத்திற்காக RAG ஐ பயன்படுத்த வேண்டும்.

சூழல் மேம்படுத்தல் மற்றும் வடிகட்டுதல்

சக்திவாய்ந்த மீட்டெடுக்கும் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் கூட, சூழல் சாளரத்தை நிர்வகித்தல் மற்றும் பொதுவான தோல்விகளைத் தவிர்ப்பதன் மூலம், நீங்கள் இன்னும் பிழைகளை இயக்குவீர்கள்.

பொதுவான தோல்வி முறைகள்:

• சூழல் விஷம்: தோற்றத்தில் உண்மையான பிழை வழங்கப்படும்போது, அது அந்த கட்டத்திலிருந்து முழு அமைப்பையும் சிதைக்கும்.
• சூழல் திசை திருப்பல்: பொருத்தமில்லாத தகவல்களை அளிக்கும் போது மாதிரிகளுக்கு திசை திருப்பல் ஏற்படும்.
• சூழல் குழப்பம்: சூழல் தகவல் அந்த மாதிரியைக் குழப்பமடையச் செய்து, சரியான பதிலிலிருந்து விலகிச் செல்லலாம்.
• சூழல் மோதல்: மாதிரிகள் முரண்பாடான தகவல்களுடன் குழப்பமடைந்து ஒரு முரண்பாடான பதிலை உருவாக்கலாம்.

தீர்வுகள்:

பொறியாளர்கள் இந்த தோல்விகளைக் குறைக்க வடிகட்டுதல் நுட்பங்களைப் பின்பற்ற வேண்டும். மாதிரியின் வேலை நினைவகம் மிகவும் பொருத்தமான மற்றும் முழுமையாக உகந்த தகவல்களால் நிரப்பப்படுவதைஉறுதி செய்வது பயிற்சி மற்றும் கோட்பாட்டிற்கு அவசியமாகிறது.

நடைமுறையில் சூழல் பொறியியல்: நிகழ்வு ஆய்வுகள்

வெவ்வேறு பயன்பாடுகளை பகுப்பாய்வு செய்வது சூழல் பொறியியலின் மதிப்பு மற்றும் செயலாக்கத்தைப் பற்றி ஆழமான понимание வழங்குகிறது.

AI நிரலாக்க உதவியாளர்கள்

• பிரச்சினை: AI நிரலாக்கத்தின் முந்தைய முயற்சிகள் பெரும்பாலும் குழப்பமானதாக இருந்தது, பெரிய குறியீட்டைப் பற்றி சிறிய புரிதலுடன் தெளிவற்ற தூண்டுதல்களை நம்பியிருந்தன.
• தீர்வு: திட்ட ஆவணங்கள், குறியீடு வழிகாட்டிகள், வடிவமைப்பு முறைகள் மற்றும் தேவைகளுக்கு ஏதோ ஒரு பொறியியல் வளத்தைப் போலவே கருதுங்கள்.

நிறுவனத் தேடல் மற்றும் அறிவு மேலாண்மை

• பிரச்சனை: பாரம்பரிய நிறுவனத் தேடல் இயந்திரங்கள் முக்கிய சொல் பொருத்துதலை நம்பியுள்ளன, பயனர் நோக்கம், வேலை பங்கு அல்லது அவர்களின் தேடலுக்கு காரணம் என்ன என்பதைப் புரிந்து கொள்ளத் தவறுகிறது.
• தீர்வு: ஒவ்வொரு தேடலையும் புரிந்து கொள்ள சூழலைப் பயன்படுத்தி புத்திசாலித்தனமான தேடல் அமைப்புகளை உருவாக்குங்கள்.

தானியங்கி வாடிக்கையாளர் ஆதரவு

• பிரச்சனை: பொது LLMகளில் தயாரிப்பு விவரக்குறிப்புகள், திரும்பும் கொள்கைகள் அல்லது வாடிக்கையாளர் வரலாறு பற்றி தெரியாது, இது தவறான அல்லது உதவியற்ற பதில்களுக்கு வழிவகுக்கிறது.
• தீர்வு: நிறுவனத்தின் அறிவுத் தளத்திலிருந்து தகவலை மீட்டெடுக்கும் RAG அடிப்படையிலான சாட்போட்களைப்(Chatbots) பயன்படுத்தவும், துல்லியமான, தனிப்பயனாக்கப்பட்ட和தற்போதைய உதவியை உறுதி செய்யவும்.

தனிப்பயனாக்கப்பட்ட பரிந்துரை இயந்திரங்கள்

• பிரச்சனை: பாரம்பரிய பரிந்துரை அமைப்புகள் பயனர்களின் உடனடி, குறிப்பிட்ட நோக்கத்தைப் புரிந்துகொள்ள போராடுகின்றன, இதன் விளைவாக பொதுவான பரிந்துரைகள் இருக்கும்.
• தீர்வு: சூழல் பொறியியல் அனுபவத்தை మరింత உரையாடல் ஆக்குவதற்காக RAG ஐப் பயன்படுத்துகிறது.

பெரிய மொழி மாதிரிகளின் அடிப்படை குறைபாடுகளைத் தணித்தல்

சூழல் பொறியியல் என்பது இரண்டு அடிப்படை LLM குறைகளுக்கு முகவரி கொடுப்பதற்கான ஒரு முக்கிய வழியாகும்: பிரமைகள் மற்றும் அறிவு துண்டிப்பு.

பிரமைகளை எதிர்கொள்வது

• பிரச்சனை: LLM கள் நிச்சயமற்றதாக இருக்கும்போது அல்லது தொடர்புடைய அறிவு இல்லாதபோது, அவை நம்பத்தகுந்தவை ஆனால் பொய்யான தகவல்களை புனைய முனைகின்றன.

• தீர்வு: சூழல் பொறியியல், குறிப்பாக RAG, மிகவும் பயனுள்ள உத்திகள்.

  • உண்மையான அடிப்படையை வழங்கவும்: பதில் அளிக்கும் நேரத்தில் நம்பகமான மூலத்திலிருந்து சரிபார்க்கத்தக்க ஆவணங்களை வழங்குவதன் மூலம் பிரமைகளை திறம்பட தவிர்க்க முடியும்.
  • நேர்மை “எனக்குத் தெரியாது.”: வெளிப்படையான தன்மையுடன் இருக்க, எந்த தகவலும் கிடைக்கவில்லை என்றால் “எனக்கு தெரியாது” என்று காண்பிக்க மாதிரிகளுக்கு குறிக்கவும்.