کانٹیکسٹ انجینئرنگ کو سمجھنا: ایک جامع گائیڈ

آئیے کانٹیکسٹ انجینئرنگ کو سمجھیں: ذہین ایل ایل ایم سسٹمز کی تعمیر کے لیے ایک جامع گائیڈ

کانٹیکسٹ انجینئرنگ مصنوعی ذہانت میں ایک اہم تبدیلی کی نمائندگی کرتی ہے، جو انفرادی اشاروں سے دور ہٹ کر بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) کے ارد گرد جامع معلومات کے ماحولیاتی نظام کی تعمیر کی طرف گامزن ہے۔ جیسے جیسے AI ایپلی کیشنز بنیادی چیٹ بوٹس سے تیار ہو کر پیچیدہ، کثیر الجہتی کام انجام دینے کے قابل نفیس ایجنٹوں کی شکل اختیار کر رہی ہیں، ماڈل آؤٹ پٹس کا معیار فراہم کردہ معلومات پر تیزی سے منحصر ہے۔ لہذا، قابل اعتماد اور طاقتور AI ایپلی کیشنز بنانے کے لیے کانٹیکسٹ انجینئرنگ ضروری بن گئی ہے جو متاثر کن صارف تجربات فراہم کرتی ہیں۔

پیراڈائم شفٹ: اشاروں سے سسٹمز تک

توجہ انفرادی اشاروں کو تیار کرنے سے ہٹ کر بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) کے ارد گرد منظم طریقے سے ایک مکمل معلومات کا ماحولیاتی نظام بنانے کی طرف منتقل ہو رہی ہے۔ جیسے جیسے AI ایپلی کیشنز سادہ چیٹ بوٹس سے تیار ہو کر ذہین ایجنٹوں کی شکل اختیار کر رہی ہیں جو پیچیدہ، کثیر الجہتی کام انجام دینے کی صلاحیت رکھتے ہیں، ماڈل آؤٹ پٹ کا معیار فراہم کردہ معلومات کے معیار پر تیزی سے منحصر ہے۔ صنعت کے رہنما اور AI محققین اس تبدیلی کی اہمیت کو تسلیم کرتے ہیں، مؤثر طریقے سے کاموں کو حل کرنے کے لیے LLMs کو جامع سیاق فراہم کرنے کی ضرورت پر زور دیتے ہیں۔ کانٹیکسٹ انجینئرنگ میں سیاق و سباق کی ونڈو کو صحیح معلومات سے بھرنے کا فن اور سائنس شامل ہے، جو ماڈلز کو درست فیصلے کرنے کے قابل بناتی ہے۔

مرکزی دلیل یہ ہے کہ زیادہ تر ذہین ایجنٹوں کی ناکامی ماڈل کی ناکامی کے بجائے سیاق و سباق کی کمی کی وجہ سے ہوتی ہے۔ یہ دعوی AI انجینئرنگ کے بنیادی چیلنج کی نئی تعریف کرتا ہے، ماڈل ٹیوننگ سے توجہ ہٹا کر معلومات کی معاونت کرنے والے سسٹمز کی ترقی کی طرف مبذول کرواتا ہے۔ قابل اعتماد، مضبوط AI ایپلی کیشنز بنانے کے لیے کانٹیکسٹ انجینئرنگ کو سمجھنا اور اس میں مہارت حاصل کرنا ایک لازمی شرط بن گیا ہے۔

کانٹیکسٹ انجینئرنگ کی تعریف

کانٹیکسٹ انجینئرنگ صرف اشارہ انجینئرنگ کا ایک بہتر ورژن نہیں ہے۔ یہ ایک منفرد، نظام کی سطح کی انجینئرنگ ڈسپلن ہے جو متحرک معلومات کی ترسیل کے نظام کی تخلیق پر مرکوز ہے، نہ کہ محض متن کی ان پٹ کو بہتر بنانے پر۔

کانٹیکسٹ انجینئرنگ کی تعریف ایک انجینئرنگ ڈسپلن کے طور پر کی جا سکتی ہے جو متحرک سسٹمز کو ڈیزائن اور تعمیر کرنے پر مرکوز ہے جو LLMs کو درست طریقے سے، صحیح فارمیٹ میں اور صحیح وقت پر کام مکمل کرنے کے لیے مطلوبہ معلومات اور ٹولز فراہم کرتے ہیں۔

اہم اجزاء:

  • "متحرک سسٹمز کو ڈیزائن اور تعمیر کرنا": یہ اس بات پر زور دیتا ہے کہ کانٹیکسٹ انجینئرنگ ایک انجینئرنگ سرگرمی ہے، جو محض الفاظ کی بجائے نظام کے فن تعمیر پر توجہ مرکوز کرتی ہے۔ کانٹیکسٹ ایک نظام کی پیداوار ہے جو مرکزی LLM کال سے پہلے چلتا ہے۔ انجینئرز کو LLM کی ورکنگ میموری تیار کرنے کے لیے ڈیٹا پائپ لائنز، میموری ماڈیولز اور انفارمیشن ریٹریول میکانزم بنانے کی ضرورت ہے۔
  • "درست معلومات اور ٹولز": حقائق، ڈیٹا، نالج بیس مواد (RAG کے ذریعے)، اور صارف کی ترجیحات شامل ہیں۔ ٹولز سے مراد API انٹرفیس، فنکشنز، یا ڈیٹا بیس استفسارات جیسی صلاحیتیں ہیں۔ پیچیدہ کاموں کے لیے علم اور صلاحیتیں دونوں فراہم کرنا بنیادی حیثیت رکھتا ہے۔
  • "درست فارمیٹ، صحیح وقت پر": معلومات کی پیشکش اور وقت کی اہمیت کو اجاگر کرتا ہے۔ ایک جامع خلاصہ اکثر خام ڈیٹا سے بہتر ہوتا ہے، اور ایک واضح ٹول اسکیما مبہم ہدایات سے زیادہ موثر ہوتا ہے۔ غیر متعلقہ معلومات سے ماڈل کو پریشان کرنے سے بچنے کے لیے مانگ پر کانٹیکسٹ فراہم کرنا بہت ضروری ہے۔
  • "قابل اعتماد طریقے سے کام مکمل کرنا": یہ کانٹیکسٹ انجینئرنگ کا حتمی مقصد ہے۔ یہ AI ایپلی کیشنز کو قابل اعتماد سسٹمز میں تبدیل کرتا ہے جو مسلسل اعلیٰ معیار کی آؤٹ پٹس تیار کر سکتی ہیں۔ درست کانٹیکسٹ مینجمنٹ کے ساتھ، آؤٹ پٹس زیادہ مستقل ہو جاتی ہیں، ہیلوسینیشنز (hallucinations) کم ہو جاتی ہیں، اور پیچیدہ، طویل سائیکل والے ذہین ایجنٹ ورک فلوز کو سپورٹ کیا جاتا ہے۔

اشارہ انجینئرنگ سے کانٹیکسٹ انجینئرنگ تک ارتقاء

اگرچہ کانٹیکسٹ انجینئرنگ اور اشارہ انجینئرنگ دونوں کا مقصد LLM آؤٹ پٹ کو بہتر بنانا ہے، لیکن ان کا دائرہ کار، نوعیت اور اہداف مختلف ہیں۔ نظام کی سطح کا موازنہ ان اختلافات کو اجاگر کرتا ہے:

  • دائرہ کار: اشارہ انجینئرنگ ایک واحد تعامل یا ٹیکسٹ سٹرنگ کو بہتر بنانے پر مرکوز ہے، جبکہ کانٹیکسٹ انجینئرنگ پورے معلوماتی ماحولیاتی نظام پر توجہ مرکوز کرتی ہے، جس میں کام کی مکمل زندگی کا احاطہ کیا جاتا ہے۔
  • متحرکیت: اشارے عام طور پر جامد ہوتے ہیں، جبکہ کانٹیکسٹ متحرک طور پر کام کی بنیاد پر تیار کیا جاتا ہے اور تعامل کے دوران تیار ہوتا ہے۔
  • ان پٹ کمپوزیشن: اشارہ انجینئرز صارف کے سوالات کے ارد گرد ان پٹ تیار کرتے ہیں، جبکہ کانٹیکسٹ انجینئرز صارف کے سوالات کو ایک بڑے "کانٹیکسٹ پیکج" کے ایک حصے کے طور پر دیکھتے ہیں جس میں نظام کی ہدایات، بازیافت شدہ دستاویزات، ٹول آؤٹ پٹس، اور گفتگو کی تاریخ شامل ہوتی ہے۔
  • تشبیہ: اگر اشارے ڈرامے کی ایک سطر کی طرح ہیں، تو کانٹیکسٹ پوری فلم کا سیٹ، پس منظر کی کہانی اور اسکرپٹ ہے، جو مل کر گہرائی اور معنی فراہم کرتے ہیں۔

ذیل میں دی گئی جدول مزید دونوں کا موازنہ کرتی ہے:

اشارہ انجینئرنگ بمقابلہ کانٹیکسٹ انجینئرنگ

طول و عرض اشارہ انجینئرنگ کانٹیکسٹ انجینئرنگ
دائرہ کار واحد تعامل، واحد ان پٹ سٹرنگ مکمل ذہین ایجنٹ ورک فلو، مکمل معلومات کا ماحولیاتی نظام
نوعیت جامد یا نیم جامد، ٹیمپلیٹ پر مبنی متحرک، حقیقی وقت میں جمع کیا گیا، کام کے ساتھ تیار ہوتا ہے
مقصد LLM کو اعلیٰ معیار کا جواب دینے کی ہدایت کرنا LLM کو پیچیدہ کاموں کو مسلسل قابل اعتماد طریقے سے مکمل کرنے کے لیے بااختیار بنانا
بنیادی مصنوعات بہتر اشارہ ٹیمپلیٹس، ہدایات کا مجموعہ ڈیٹا پائپ لائنز، RAG سسٹمز، میموری ماڈیولز، اسٹیٹ مینیجرز
بنیادی مہارتیں لسانیات، منطقی استدلال، ہدایت نامہ ڈیزائن نظام کا فن تعمیر، ڈیٹا انجینئرنگ، سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ
بنیادی تشبیہ ایک درست سوال پوچھنا ایک محقق کے لیے ایک جامع لائبریری بنانا

AI انجینئرنگ کی نئی تعریف

اشارہ انجینئرنگ سے کانٹیکسٹ انجینئرنگ کی طرف یہ تبدیلی AI انجینئرز کے کردار کو نئی شکل دیتی ہے۔ اشارہ انجینئرنگ ان پٹ سٹرنگ کو بہتر بنانے پر مرکوز ہے، جس کے لیے لسانیات اور منطق میں مہارت کی ضرورت ہوتی ہے۔ تاہم، جب کام ایسے سسٹمز بنانا ہو جو ان ان پٹس کو ڈیٹا بیس، APIs، اور میموری سے متحرک طور پر جمع کرتے ہیں، تو بنیادی مہارتیں سافٹ ویئر انجینئرنگ اور نظام کے فن تعمیر کی طرف منتقل ہو جاتی ہیں۔

LangChain اور LlamaIndex جیسے فریم ورک مقبول ہیں کیونکہ وہ کانٹیکسٹ انجینئرنگ کو سپورٹ کرتے ہیں، اور متحرک کانٹیکسٹ اسمبلی سسٹمز، جیسے کہ Chains، Graphs، اور Agents کی تعمیر کے لیے آرکیٹیکچرل پیٹرن پیش کرتے ہیں۔

کانٹیکسٹ انجینئرنگ کا عروج AI ڈویلپمنٹ میں ماڈل پر مبنی، مخصوص فیلڈ سے ایک مرکزی دھارے کی سافٹ ویئر انجینئرنگ ڈسپلن کی طرف تبدیلی کی نشاندہی کرتا ہے۔ اہم چیلنج صرف ماڈل ہی نہیں بلکہ اس کے ارد گرد بنایا گیا پورا ایپلیکیشن اسٹیک ہے۔

کانٹیکسٹ: تجزیہ اور اصول

یہ سیکشن "کانٹیکسٹ" کے اجزاء کی تفصیل دیتا ہے اور مؤثر مینجمنٹ کے لیے اصولوں کا خاکہ پیش کرتا ہے۔

کانٹیکسٹ ونڈو کی تعمیر نو

کانٹیکسٹ ونڈو وہ کل معلومات ہے جو ماڈل ردعمل پیدا کرتے وقت "دیکھ" یا "یاد" رکھ سکتا ہے۔ ایک مکمل "کانٹیکسٹ پیکج" فراہم کردہ تمام معلومات کا مجموعہ ہے۔

  • ہدایات/سسٹم اشارہ: یہ بنیادی پرت ماڈل کے رویے کی وضاحت کرتی ہے، اس کے کردار، انداز، قواعد، رکاوٹوں اور مقاصد کو متعین کرتی ہے۔
  • صارف اشارہ: براہ راست سوال یا ٹاسک ہدایت جو ذہین ایجنٹ کو متحرک کرتی ہے۔
  • گفتگو کی تاریخ/مختصر مدتی میموری: پچھلے تبادلے براہ راست سیاق و سباق فراہم کرتے ہیں، جن کا انتظام کانٹیکسٹ ونڈو کی حدود کی وجہ سے تراش خراش یا خلاصے کے ذریعے کیا جاتا ہے۔
  • طویل مدتی میموری: ایک مستقل نالج بیس جو تعاملات سے سیکھی گئی معلومات کو ریکارڈ کرتا ہے، جیسے کہ صارف کی ترجیحات، پروجیکٹ کے خلاصے، یا حقائق جو واضح طور پر یاد رکھنے کو کہے گئے ہوں۔
  • بازیافت شدہ معلومات/RAG: نالج کٹ آف پر قابو پانے اور حقائق پر مبنی ردعمل کو یقینی بنانے کے لیے، نظام متحرک طور پر بیرونی نالج ذرائع سے متعلقہ معلومات بازیافت کرتا ہے۔
  • دستیاب ٹولز: کال کرنے کے قابل فنکشنز یا بلٹ ان ٹولز کے اسکیما اور تفصیلات بیان کرتا ہے، جو ماڈل کو نہ صرف جاننے کی بلکہ عمل کرنے کی بھی طاقت دیتا ہے۔
  • ٹول آؤٹ پٹس: ٹول کالز کے نتائج کو بعد میں استدلال اور عمل میں استعمال کرنے کے لیے ماڈل کے لیے کانٹیکسٹ میں دوبارہ داخل کیا جانا چاہیے۔
  • ساختہ آؤٹ پٹ اسکیما: متوقع آؤٹ پٹ فارمیٹ (جیسے JSON اسکیما) کی وضاحت کرتا ہے تاکہ ساختہ، قابل پیشین گوئی نتائج کی رہنمائی کی جا سکے۔

"LLM بطور آپریٹنگ سسٹم" فریم ورک

یہ تشبیہ کانٹیکسٹ مینجمنٹ کو سمجھنے اور اس پر عمل کرنے کے لیے ایک ٹھوس نظریاتی فریم ورک فراہم کرتی ہے۔

  • LLM بطور CPU، کانٹیکسٹ ونڈو بطور RAM: یہ تشبیہ کانٹیکسٹ ونڈو کو ایک محدود اور قیمتی وسیلہ کے طور پر پیش کرتی ہے۔ کانٹیکسٹ انجینئرنگ OS مینجمنٹ کی طرح ہے، جو صحیح معلومات کو صحیح وقت پر ورکنگ میموری میں مؤثر طریقے سے لوڈ کرتی ہے۔

  • کرنل کانٹیکسٹ بمقابلہ صارف کانٹیکسٹ: یہ فریم ورک کانٹیکسٹ کو دو تہوں میں تقسیم کرتا ہے؛ کرنل اسپیس اور صارف اسپیس سے ملتا جلتا ہے۔

    • کرنل کانٹیکسٹ: ذہین ایجنٹ کی منظم، متغیر، مستقل حالت کی نمائندگی کرتا ہے۔ اس میں کور میموری بلاکس اور فائل سسٹمز شامل ہیں جو LLM دیکھ سکتا ہے، لیکن صرف کنٹرول شدہ "سسٹم کالز" کے ذریعے تبدیل کر سکتا ہے۔
    • صارف کانٹیکسٹ: "صارف اسپیس" یا میسج بفر کی نمائندگی کرتا ہے، جہاں متحرک تعاملات ہوتے ہیں۔ اس میں صارف کے پیغامات، اسسٹنٹ کے جوابات، اور غیر مراعات یافتہ "صارف پروگرام" ٹولز کو کالز شامل ہیں۔
  • سسٹم کالز اور کسٹم ٹولز: یہ امتیاز واضح کرتا ہے کہ ایجنٹ کس طرح اپنی اندرونی حالت اور بیرونی دنیا کے ساتھ تعامل کرتا ہے۔ سسٹم کالز کرنل کانٹیکسٹ میں ترمیم کرتی ہیں، ایجنٹ کی مستقل حالت کو تبدیل کرتی ہیں، جبکہ کسٹم ٹولز بیرونی معلومات کو صارف کانٹیکسٹ میں لاتے ہیں۔

کانٹیکسٹ انجینئرنگ کے رہنما اصول

مؤثر سیاق و سباق کی انجینئرنگ بنیادی اصولوں پر عمل کرتی ہے، جو قابل اعتماد ذہین ایجنٹ سسٹمز بنانے کے لیے پریکٹیشنرز سے اخذ کیے گئے ہیں۔

  • مسلسل اور جامع کانٹیکسٹ: جسے "ہر چیز دیکھنا" کے نام سے بھی جانا جاتا ہے، یہ اصول تقاضا کرتا ہے کہ ایجنٹ کو اپنی مکمل آپریشنل تاریخ تک رسائی حاصل ہو، بشمول صارف کے پچھلے تعاملات، ٹول کال آؤٹ پٹس، اندرونی سوچنے کے عمل، اور درمیانی نتائج۔
  • غیر مربوط متوازییت سے گریز کریں: متعدد ذیلی ایجنٹوں یا ذیلی ٹاسکس کو مشترکہ، مسلسل اپ ڈیٹ شدہ کانٹیکسٹ کے بغیر متوازی طور پر کام کرنے کی اجازت دینا تقریباً لازمی طور پر آؤٹ پٹ میں عدم مطابقت، متضاد اہداف اور ناکامیوں کا باعث بنتا ہے۔
  • متحرک اور ارتقائی کانٹیکسٹ: کانٹیکسٹ ایک جامد معلوماتی بلاک نہیں ہونا چاہیے۔ اسے کام کی پیشرفت کی بنیاد پر متحرک طور پر جمع اور تیار کرنا چاہیے، رن ٹائم پر معلومات حاصل کرنا یا اپ ڈیٹ کرنا چاہیے۔
  • مکمل سیاق و سباق کا احاطہ: ماڈل کو وہ تمام معلومات فراہم کی جانی چاہئیں جن کی اسے ضرورت ہو سکتی ہے، نہ کہ صرف صارف کا تازہ ترین سوال۔ پورے ان پٹ پیکج (ہدایات، ڈیٹا، تاریخ وغیرہ) کو احتیاط سے ڈیزائن کیا جانا چاہیے۔

کانٹیکسٹ مینجمنٹ کی حکمت عملیاں:

لکھنا: کانٹیکسٹ کو برقرار رکھنا:

اس میں مستقبل میں استعمال کے لیے فوری کانٹیکسٹ ونڈو سے باہر معلومات کو ذخیرہ کرنا شامل ہے، ایجنٹ کی میموری کی صلاحیتوں کو بنانا۔

  • اسکریچ پیڈز: سیشن کے اندر مختصر مدتی میموری کو ذخیرہ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
  • میموری سسٹمز: سیشنز میں طویل مدتی میموری بنانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔

منتخب کرنا: کانٹیکسٹ بازیافت کرنا:

اس میں بیرونی اسٹوریج سے صحیح معلومات کو صحیح وقت پر کانٹیکسٹ ونڈو میں کھینچنا شامل ہے۔

  • میموری/اسکریچ پیڈز سے منتخب کرنا: ایجنٹ کو اپنی مستقل میموری اور اسکریچ پیڈز سے مؤثر طریقے سے سوال کرنے کے قابل ہونا چاہیےجب اسے ماضی کے علم کو یاد کرنے کی ضرورت ہو۔
  • ٹولز سے منتخب کرنا: جب ایجنٹ کے پاس بہت سارے دستیاب ٹولز ہوں، تو ٹول کی تفصیلات پر ہی RAG تکنیک کا اطلاق کرنا موثر ہے، اور موجودہ ٹاسک کی بنیاد پر متحرک طور پر صرف سب سے زیادہ متعلقہ ٹولز کو بازیافت کرنا اور فراہم کرنا ہے۔
  • نالج سے منتخب کرنا: یہ ریٹریول آگمینٹڈ جنریشن (RAG) کا بنیادی فنکشن ہے، جو ماڈل کی جوابی صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے بیرونی نالج بیسز سے متحرک طور پر حقائق پر مبنی معلومات حاصل کرتا ہے۔

کمپریسنگ: کانٹیکسٹ کو بہتر بنانا:

اس میں بنیادی معلومات کو برقرار رکھتے ہوئے کانٹیکسٹ میں استعمال ہونے والے ٹوکنز کی تعداد کو کم کرنا شامل ہے۔

  • خلاصہ کرنا: LLM کا استعمال طویل گفتگو کی تاریخوں، دستاویزات، یا ٹول آؤٹ پٹس کا خلاصہ کرنے، اہم معلومات نکالنے کے لیے کرنا۔
  • تراشنا: ہیورسٹک قواعد کا استعمال کرتے ہوئے کانٹیکسٹ کو کم کرنا، جیسے کہ جب گفتگو کی تاریخ بہت لمبی ہو تو محض ابتدائی ڈائیلاگ راؤنڈز کو ہٹانا۔

آئسولیٹنگ: کانٹیکسٹ کو تقسیم کرنا:

اس میں ماڈل کی توجہ کو بہتر بنانے اور ٹاسک کی پیچیدگی کو منظم کرنے کے لیے کانٹیکسٹ کو مختلف حصوں میں تقسیم کرنا شامل ہے۔

  • ملٹی ایجنٹ سسٹمز: بڑے کاموں کو متعدد ذیلی ایجنٹوں میں تقسیم کیا جا سکتا ہے، ہر ایک اپنے وقف شدہ، الگ تھلگ کانٹیکسٹ، ٹولز اور ہدایات کے ساتھ۔
  • سینڈ باکسڈ اینوائرمنٹس: وہ آپریشنز جو بڑی تعداد میں ٹوکنز استعمال کرتے ہیں ان کو الگ تھلگ ماحول میں چلایا جا سکتا ہے، اور صرف حتمی کلیدی نتائج کو LLM کے کانٹیکسٹ میں واپس کیا جا سکتا ہے۔

جدید میموری آرکیٹیکچرز

ذہین ایجنٹ بنانے کے لیے میموری کلیدی حیثیت رکھتی ہے جو سیکھ سکتے ہیں اور ڈھال سکتے ہیں۔ اہم اجزاء میں ڈائیلاگ کی تاریخ کے بفرز اور اسکریچ پیڈز کے ذریعے قلیل مدتی میموری، اور مستقل مزاجی اور پرسنلائزیشن کے لیے طویل مدتی میموری شامل ہیں۔

  • نفاذ کی تکنیکیں:

    • خودکار میموری جنریشن: سسٹم صارف کے تعاملات کی بنیاد پر خود بخود یادیں تیار اور ذخیرہ کر سکتا ہے۔
    • انعکاس میکانزم: ایجنٹ ٹاسک مکمل کرنے کے بعد اپنے رویے اور نتائج پر خود غور کر سکتا ہے، سیکھے گئے اسباق کو نئی یادوں میں جوڑ سکتا ہے۔
    • ڈائیلاگ کا خلاصہ: ماضی کی گفتگو کا باقاعدگی سے خلاصہ کرنا اور خلاصوں کو طویل مدتی میموری کے حصے کے طور پر ذخیرہ کرنا۔
  • ساختہ میموری (عارضی نالج گراف): ایک زیادہ جدید میموری آرکیٹیکچر جو نہ صرف حقائق ذخیرہ کرتا ہے بلکہ ہر معلومات کے ٹکڑے کے لیے حقائق اور ٹائم اسٹیمپس کے درمیان تعلقات بھی ذخیرہ کرتا ہے۔

بازیافت آگمینٹڈ جنریشن (RAG): کانٹیکسٹ انجینئرنگ کا سنگ بنیاد

RAG سیاق و سباق کی انجینئرنگ میں بیرونی نالج کو "منتخب کرنے" کے لیے ایک بنیادی تکنیک ہے، جو LLMs کو بیرونی نالج بیسز سے جوڑتی ہے۔ ایک عام RAG سسٹم میں تین مراحل ہوتے ہیں:

  1. انڈیکسنگ: دستاویزات کو سیمینٹک چنکس میں تقسیم کیا جاتا ہے، پھر ایک ایمبیڈنگ ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے اعلیٰ جہتی ویکٹرز میں تبدیل کیا جاتا ہے۔ ان ویکٹرز اور سورس ٹیکسٹ کو ویکٹر ڈیٹا بیس میں ذخیرہ کیا جاتا ہے۔
  2. باز آوری: صارف ایک ہی ایمبیڈنگ ماڈل کے ساتھ ایک سوال کو وکرٹر میں تبدیل کرتا ہے اور اسی طرح کے سوالات کے ساتھ دیگر قریبی ویکٹرز کے لیے ویکٹر ڈیٹا بیس کی تلاش کرتا ہے۔
  3. جنریشن: سسٹم اصل سوال اور متعلقہ ٹیکسٹ چنکس کو ایک اشارے میں جوڑتا ہے، پھر مناسب جواب پیدا کرنے کے لیے اسے LLM کو جمع کراتا ہے۔

جدید بازیافت اور درجہ بندی کی حکمت عملی

بنیادی RAG آرکیٹیکچر کو اکثر حقیقی دنیا میں بازیافت کے معیار کو بہتر بنانے کے لیے زیادہ پیچیدہ حکمت عملیوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ سیمینٹک سرچ کو کی ورڈ انڈیکس کے ساتھ جوڑنا اور درجہ بندی کرنا تلاش کے معیار کو بہتر بنانے کے لیے بہت ضروری ہے۔ اینتھروپک کی سیاق و سباق کی معلومات کی بازیافت LLMs کے سیاق و سباق کو بہتر بنائے گی۔

  • ہائبرڈ سرچ: تکمیلی طاقتوں سے فائدہ اٹھانے کے لیے سیمینٹک سرچ (ویکٹرز پر مبنی) اور کی ورڈ سرچ کو جوڑتا ہے۔
  • سیاق و سباق کی بازیافت: ہر ٹیکسٹ بلاک کے سیاق و سباق کا ایک مختصر خلاصہ تیار کرنے کے لیے LLM کا استعمال کرتا ہے۔
  • دوبارہ درجہ بندی: دوبارہ درجہ بندی کا مرحلہ شامل کرتا ہے، مطابقت کی بنیاد پر نتائج کو دوبارہ ترتیب دینے کے لیے ایک مضبوط ماڈل کا استعمال کرتا ہے۔

RAG بمقابلہ فائن ٹیوننگ: ایک اسٹریٹجک فیصلہ فریم ورک

RAG اور فائن ٹیوننگ کے درمیان انتخاب ایک اہم فیصلہ ہے۔ انتخاب پروجیکٹ کی ضروریات پر منحصر ہے۔

  • RAG کے فوائد:

    • حقیقی وقت کے نالج کے انضمام کے لیے موزوں
    • تصدیق شدہ حقائق فراہم کر کے ہیلوسینیشنز (hallucinations) کو کم کرتا ہے
    • انٹرپرائزز کو ملکیتی ڈیٹا کو محفوظ اندرونی ڈیٹا بیس کے اندر رکھنے کی اجازت دیتا ہے
  • فائن ٹیوننگ کے فوائد:

    • ماڈل کو ایک نیا رویہ، تقریر کا انداز، یا خصوصی اصطلاحات سکھانے کے لیے بہترین
    • ماڈل کے آؤٹ پٹ کو تنظیم کے برانڈ امیج کے ساتھ ہم آہنگ کر سکتا ہے
  • ہائبرڈ اپروچز: ماڈلز کے ساتھ بہترین کارکردگی حاصل کرنے کے لیے، آپ کو کارکردگی کے لیے فائن ٹیوننگ اور درستگی کے لیے RAG دونوں کا استعمال کرنا چاہیے۔

کانٹیکسٹ آپٹیمائزیشن اور فلٹرنگ

یہاں تک کہ طاقتور بازیافت میکانزم کا استعمال کرکے، کانٹیکسٹ ونڈو کا انتظام کرکے اور عام ناکامیوں سے گریز کرکے بھی، آپ کو اب بھی غلطیوں کا سامنا کرنا پڑے گا۔

عام ناکامی کے طریقے:

  • کانٹیکسٹ پوائزننگ: جب ایک بظاہر حقیقت پر مبنی غلطی پیش کی جاتی ہے، تو یہ اس مقام سے آگے پورے نظام کو خراب کر دے گی۔
  • کانٹیکسٹ ڈسٹریکشن: جب غیر متعلقہ معلومات پیش کی جاتی ہیں تو ماڈلز پریشان ہو جاتے ہیں۔
  • کانٹیکسٹ کنفیوژن: کانٹیکسٹ کی معلومات ماڈل پر غالب آ سکتی ہے جو اسے درست جواب سے دور لے جاتی ہے۔
  • کانٹیکسٹ کلاش: ماڈلز متضاد معلومات سے الجھ جاتے ہیں اور متضاد جواب دے سکتے ہیں۔

حل:

انجینئرز کو ان ناکامیوں کو کم کرنے کے لیے فلٹرنگ تکنیک کو اپنانے کی ضرورت ہے۔ اس بات کو یقینی بنانا کہ ماڈل کی ورکنگ میموری انتہائی متعلقہ اور مکمل طور پر بہتر معلومات سے بھری ہوئی ہے، مشق اور نظریہ کے لیے ضروری ہو جاتا ہے۔

عمل میں کانٹیکسٹ انجینئرنگ: کیس اسٹڈیز

مختلف ایپلی کیشنز کا تجزیہ کانٹیکسٹ انجینئرنگ کی قدر اور عمل درآمد کی گہری سمجھ فراہم کرتا ہے۔

AI پروگرامنگ معاونین

  • مسئلہ: AI پروگرامنگ کی ابتدائی کوششیں اکثر افراتفری کا شکار ہوتی تھیں، جو بڑے کوڈ بیس کی تھوڑی سی سمجھ کے ساتھ مبہم اشاروں پر انحصار کرتی تھیں۔
  • حل: پروجیکٹ کی دستاویزات، کوڈ گائیڈلائنز، ڈیزائن پیٹرنز اور تقاضوں کو کسی بھی انجینئرنگ ریسورس کی طرح برتیں۔

انٹرپرائز تلاش اور نالج مینجمنٹ

  • مسئلہ: روایتی انٹرپرائز سرچ انجن کلیدی الفاظ کے ملاپ پر انحصار کرتے ہیں، صارف کے ارادے، جاب رول، یا ان کی تلاش کی وجہ کو سمجھنے میں ناکام رہتے ہیں۔
  • حل: ہر تلاش کو سمجھنے کے لیے سیاق و سباق کا استعمال کرتے ہوئے ذہین تلاش کے نظام بنائیں۔

خودکار کسٹمر سپورٹ

  • مسئلہ: عام LLMs مصنوعات کی خصوصیات، واپسی کی پالیسیوں، یا کسٹمر کی تاریخ سے بے خبر ہوتے ہیں، جس کی وجہ سے غلط یا غیر مددگار ردعمل ملتا ہے۔
  • حل: RAG پر مبنی چیٹ بوٹس، وہ سسٹمز جو درست، ذاتی نوعیت کی اور اپ ٹو ڈیٹ امداد کو یقینی بنانے کے لیے کمپنی کے نالج بیس سے معلومات بازیافت کرتے ہیں۔

ذاتی نوعیت کے سفارشاتی انجن

  • مسئلہ: روایتی سفارشاتی نظام صارفین کے فوری، مخصوص ارادے کو سمجھنے کے لیے جدوجہد کرتے ہیں، جس کے نتیجے میں عام سفارشات ملتی ہیں۔
  • حل: کانٹیکسٹ انجینئرنگ تجربے کو مزید مکالماتی بنانے کے لیے RAG کا استعمال کرتی ہے۔

بڑے لسانی ماڈلز کی بنیادی خامیوں کو کم کرنا

کانٹیکسٹ انجینئرنگ LLM کی دو بنیادی خامیوں کو دور کرنے کا ایک اہم ذریعہ ہے: ہیلوسینیشنز (hallucinations) اور نالج کٹ آف۔

ہیلوسینیشنز (hallucinations) کا مقابلہ کرنا

  • مسئلہ: جب LLMs غیر یقینی ہوتے ہیں یا متعلقہ علم کی کمی ہوتی ہے، تو وہ قابل فہم لیکن جھوٹی معلومات تیار کرنے کا رجحان رکھتے ہیں۔

  • حل: کانٹیکسٹ انجینئرنگ، خاص طور پر RAG، سب سے مؤثر حکمت عملی ہیں۔

    • حقیقت پر مبنی بنیاد فراہم کریں: جواب دیتے وقت قابل اعتماد ماخذ سے تصدیق شدہ دستاویزات فراہم کر کے ہیلوسینیشنز (hallucinations) سے مؤثر طریقے سے گریز کیا جا سکتا ہے۔
    • ایمانداری "مجھے نہیں معلوم۔": شفاف ہونے کے لیے، ماڈلز کو یہ ظاہر کرنے کے لیے اشارہ کریں کہ "مجھے نہیں معلوم" جب کوئی معلومات دستیاب نہ ہو۔