RAG बनाम LLM: तकनीकी विश्लेषण (परिभाषाएँ, अंतर, उपयोग के मामले)

LLM अपने प्रशिक्षण डेटा के पैटर्न से सीखे गए पैरामीटर्स का उपयोग करके प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करते हैं। क्योंकि वे पैरामीटर्स हालिया या पूर्ण जानकारी को प्रतिबिंबित नहीं कर सकते, RAG, जिसका अर्थ retrieval-augmented generation है, LLM के इनपुट संदर्भ में बाहरी स्रोतों से डेटा जोड़कर इस प्रक्रिया को पूरक बनाता है। एक AI टूल पुनर्प्राप्त करता है बाहरी जानकारी को ताकि LLM की जनरेशन प्रक्रिया को ऑगमेंट किया जा सके।

वास्तव में, आपका विकल्प RAG या LLM के बीच नहीं है। यह एक हाइब्रिड दृष्टिकोण और केवल LLM का उपयोग करने वाले दृष्टिकोण के बीच है।

जब किसी LLM को कंपनी दस्तावेज़ीकरण, डेटाबेस, या शीघ्र बदलती जानकारी तक पहुँच की आवश्यकता होती है, तब RAG आवश्यक है। केवल LLM-आधारित दृष्टिकोण कुछ प्रशासनिक, डेटा प्रोसेसिंग, और सामग्री निर्माण कार्यों के लिए उपयुक्त है, जहाँ सभी इनपुट उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किए जा सकते हैं।

RAG बनाम LLM: प्रमुख अंतर क्या हैं?

• RAG और LLMs पूरक प्रणालियाँ हैं। आप RAG के बिना AI मॉडल का उपयोग कर सकते हैं (जहाँ वह केवल अपने मौजूदा पैरामीटर्स पर निर्भर करता है), लेकिन आप मॉडल के बिना RAG सिस्टम का उपयोग नहीं कर सकते।
• LLMs की तीन प्रमुख समस्याओं को दूर करने के लिए RAG को पेश किया गया था: पुरानी जानकारी, गढ़े हुए उत्तर, और तृतीय-पक्ष स्रोतों के विरुद्ध सत्यापन की कमी।
• RAG, सत्यापित आंतरिक दस्तावेज़ीकरण, डेटाबेस, और API endpoints के साथ LLMs को जोड़कर वास्तविक-विश्व व्यावसायिक परिस्थितियों में AI को बहुत अधिक प्रभावी बनाता है।
• शीर्ष RAG उपयोग मामलों में ग्राहक सहायता चैटबॉट, तेज़ी से बदलते डेटा (जैसे उद्योग समाचार) पर आधारित क्वेरी, और चिकित्सा तथा कानून जैसे विशिष्ट क्षेत्र शामिल हैं, जहाँ सटीकता और स्रोत फैक्ट-चेकिंग महत्वपूर्ण होती है।
• RAG के तीन मुख्य प्रकार हैं: नैव RAG, मॉड्यूलर RAG, और उन्नत RAG। नैव RAG को सबसे अच्छी तरह सीधे-सादे सूचना पुनर्प्राप्ति के रूप में समझा जा सकता है, जबकि मॉड्यूलर और उन्नत RAG में क्वेरी पुनर्लेखन और चंक ऑप्टिमाइज़ेशन जैसी अतिरिक्त कार्यक्षमता जोड़ी जाती है।

लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) क्या है?

LLM, या लार्ज लैंग्वेज मॉडल, एक ऐसी प्रणाली है जो फाइन-ट्यून किए गए पैरामीटर्स का उपयोग करके सामग्री उत्पन्न करती है। ये पैरामीटर्स LLM शब्दावली में सभी टोकनों को दी गई प्रायिकताएँ निर्धारित करते हैं, जिससे पता चलता है कि किसी दिए गए अनुक्रम में अगला आने वाला टोकन कौन-सा होने की सबसे अधिक संभावना है।

यह बेहतर समझने के लिए कि RAG कैसे काम करता है (और LLMs से कैसे अलग है), यह देखना उपयोगी है कि जनरेटिव AI मूल स्तर पर कैसे काम करता है:

1. टोकनाइज़ेशन: उपयोगकर्ता का प्रॉम्प्ट टोकनों में विभाजित किया जाता है, जो शब्द, शब्दों के हिस्से, या एकल वर्ण हो सकते हैं।
2. एम्बेडिंग: टोकनों को एम्बेडिंग्स में बदला जाता है, जो संख्यात्मक निरूपण (संख्याओं की स्ट्रिंग) होते हैं और जिन्हें वेक्टर कहा जाता है; इन्हें डिकोडर सहित न्यूरल नेटवर्क प्रोसेस कर सकता है।
3. डिकोडिंग: डिकोडर की परतें (जो LLM के न्यूरल नेटवर्क का एक बड़ा हिस्सा बनाती हैं) इन वेक्टरों को मैनिपुलेट करती हैं, और अर्थ को पकड़ने के लिए अटेंशन नामक प्रक्रिया का उपयोग करती हैं। यह प्रक्रिया निर्धारित करती है कि अनुक्रम में प्रत्येक टोकन का अन्य टोकनों से कितना मजबूत संबंध होना चाहिए।
4. स्कोरिंग: मॉडल अपने पहले से मौजूद शब्दावली में प्रत्येक टोकन को संगतता प्रायिकता असाइन करता है और अनुक्रम के लिए एक संभावित अगला टोकन चुनता है।

महत्वपूर्ण बात यह है कि LLM केवल अपने मौजूदा पैरामीटर्स और अपनी संदर्भ विंडो में मौजूद टोकनों के आधार पर ही आउटपुट उत्पन्न कर सकता है। प्रशिक्षण के दौरान, LLM को अधूरे पाठ के अंशों को अरबों बार पूरा करने के लिए प्रेरित किया जाता है, और उसके पैरामीटर्स तब तक समायोजित किए जाते हैं जब तक वह टोकनों को प्रायिकताएँ (और इस प्रकार पाठ को) विश्वसनीय रूप से पूर्ण करने नहीं लगती।

उदाहरण के लिए, कल्पना कीजिए कि आप AI मॉडल से यह प्रश्न पूछते हैं, “हमारी कंपनी की 2026 रिफ़ंड नीति क्या कहती है?” LLM केवल अपने मौजूदा पैरामीटर्स के आधार पर अगले टोकन का अनुमान लगा सकता है, जिन्हें आपकी सहायता दस्तावेज़ीकरण का उपयोग करके फाइन-ट्यून नहीं किया गया है। यदि आप उससे बिना किसी अतिरिक्त संदर्भ के यह प्रश्न पूछते हैं, तो वह या तो सार्थक तरीके से उत्तर देने में असमर्थ होगा या गलत उत्तर गढ़ लेगा।

रिकवरी-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) क्या है?

RAG (retrieval-augmented generation) वह प्रक्रिया है जिसके द्वारा बाहरी प्रणालियों से जानकारी को LLM प्रॉम्प्ट में शामिल किया जाता है।

आधारभूत LLM प्रक्रिया, जिसमें एम्बेडिंग और प्रायिकतात्मक टोकन मिलान शामिल है, वही रहती है। RAG एक प्रारंभिक चरण जोड़ता है जिसमें उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट को अतिरिक्त डेटा के साथ विस्तारित किया जाता है।

यहाँ इस बात का अवलोकन है कि RAG कैसे काम करता है:

1. ज्ञान तैयारी: एक ज्ञान स्रोत तैयार किया जाता है। यह दस्तावेज़ों का एक सेट, एक वेक्टर डेटाबेस, एक नॉलेज ग्राफ़, या एक लाइव इंडेक्स (जैसे AI सर्च के लिए) हो सकता है।
2. प्रॉम्प्टिंग: उपयोगकर्ता एक प्रॉम्प्ट दर्ज करता है, जैसे, “क्या मुझे आज लंदन में टहलने जाना चाहिए?”
3. पुनर्प्राप्ति: बाहरी जानकारी स्रोत को AI टूल के रिट्रीवर द्वारा क्वेरी किया जाता है। यह प्रॉम्प्ट को एम्बेड कर सकता है, उसे वेक्टर में बदल सकता है, और फिर वेक्टर डेटाबेस को क्वेरी कर सकता है। वैकल्पिक रूप से, यह API कॉल, कीवर्ड मिलान, या नॉलेज ग्राफ़ ट्रैवर्सल जैसी वैकल्पिक विधि का उपयोग कर सकता है।
4. सम्मिलन: यह जानकारी उपयोगकर्ता के मूल प्रॉम्प्ट में जोड़ी जाती है। लंदन में टहलने से संबंधित प्रश्न के उदाहरण में, इसमें लंदन का मौसम संबंधी जानकारी और लोकप्रिय पैदल मार्गों की वर्तमान सुलभता शामिल हो सकती है।
5. उत्तर जनरेशन: LLM विस्तारित प्रॉम्प्ट का उपयोग करके सामान्य तरीके से एक प्रतिक्रिया उत्पन्न करता है।

पृष्ठभूमि में, पुनर्प्राप्त किया गया पाठ इनपुट संदर्भ में जोड़ा जाता है, टोकनाइज़ किया जाता है, और एम्बेड किया जाता है। फिर मॉडल अपने डिकोडर के माध्यम से उस अतिरिक्त संदर्भ को प्रोसेस करता है, जिससे आउटपुट टोकन प्रायिकताएँ बदलती हैं।

सामान्य रूप से, RAG को तीन उप-प्रकारों में विभाजित किया जा सकता है। नैव RAG मूल RAG प्रक्रिया का पालन करता है, जानकारी पुनर्प्राप्त करता है और उसे प्रॉम्प्ट में फीड करता है। उन्नत RAG क्वेरी पुनर्लेखन और कई क्वेरी पास जैसे अतिरिक्त कार्य जोड़ता है। मॉड्यूलर RAG ऐसी आर्किटेक्चर को संदर्भित करता है जिसमें विभिन्न उन्नत कार्यक्षमताओं को घटकों के रूप में माना जा सकता है और आवश्यकता अनुसार संयोजित किया जा सकता है।

RAG बनाम LLM: उपयोग के मामलों का अवलोकन

RAG उपयोगकर्ताओं को अद्यतन डेटा तक पहुँच प्रदान करता है। इससे ऐसे LLM आउटपुट प्राप्त होते हैं जिनमें हैलुसिनेशन और जानकारी की कमियाँ होने की संभावना कम होती है। यदि आपको किसी आउटपुट में उपयोग की गई जानकारी के स्रोत देखने हैं, तो RAG भी आवश्यक है, क्योंकि बिना आधार वाले LLM उत्तरों के साथ एट्रिब्यूशन नहीं होता।

बड़ा करें

RAG के उपयोग के मामले

• समय-संवेदनशील जानकारी के अनुरोध: ऐसी जानकारी के लिए कोई भी क्वेरी जो जल्दी पुरानी हो जाती है, चाहे वह मौसम पूर्वानुमान जितनी सरल हो या उभरती हुई समाचार कहानी के विस्तृत विश्लेषण जितनी जटिल, सत्यापित तृतीय-पक्ष स्रोतों पर आधारित होनी चाहिए।
• कंपनी दस्तावेज़ीकरण: आंतरिक या ग्राहक-सामना करने वाले AI चैटबॉट, जिनमें उपयोगकर्ता कंपनी या उत्पाद दस्तावेज़ीकरण से संबंधित प्रश्न पूछते हैं, उन्हें RAG-समर्थित होना चाहिए, खासकर यदि दस्तावेज़ीकरण अक्सर अपडेट होता है।
• ग्राहक सहायता: ग्राहक चैटबॉट्स को सटीक उत्तर देने के लिए वर्तमान, विस्तृत सहायता दस्तावेज़ीकरण तक पहुँच की आवश्यकता होती है।
• विशेषीकृत क्षेत्र (चिकित्सा, कानून, वित्त, आदि): ऐसे LLM जिन्हें डोमेन-विशिष्ट कॉर्पोरा पर प्रशिक्षित नहीं किया गया है (विशेषकर मुख्यधारा के मॉडल), आम तौर पर विशेष प्रॉम्प्ट्स की सूक्ष्मताओं के साथ संघर्ष करते हैं।

LLM उपयोग के मामले

• प्रशासनिक कार्य: LLM न्यूनतम विलंबता के साथ बुनियादी कार्य पूरे कर सकते हैं। बुनियादी लेखन और प्रशासनिक कार्यों, जैसे स्पेल-चेकिंग या सारांशण, जहाँ बाहरी जानकारी की आवश्यकता नहीं होती, के लिए RAG अनावश्यक है।
• रचनात्मक कार्य: कुछ रचनात्मक कार्य, जैसे एक छोटी कहानी या एक छवि उत्पन्न करना, केवल मूल प्रॉम्प्ट में दी गई जानकारी की आवश्यकता होती है।
• रीज़निंग और डेटा-आधारित कार्य: यदि आप एक बड़े डेटासेट के साथ काम कर रहे हैं, तो LLM को रीज़निंग और विश्लेषण फ़ंक्शंस लागू करने के लिए बाहरी जानकारी तक पहुँच की आवश्यकता नहीं होती।
• सामान्य कोडिंग: यद्यपि किसी कोडिंग वर्कफ़्लो को निजी कोडबेस या दस्तावेज़ीकरण तक पहुँच की आवश्यकता हो सकती है, LLMs बग्स ठीक करने और फ़ंक्शंस बनाने जैसे सामान्य कोडिंग कार्यों को बाहरी स्रोतों का सहारा लिए बिना बहुत अच्छी तरह निष्पादित कर सकते हैं।

RAG बनाम long-context LLM, agentic AI, और grounding

RAG और LLMs के बीच अंतर के लिए प्रासंगिक तीन संबंधित अवधारणाएँ हैं। ये हैं long-context LLMs, agentic AI, और grounding.

Long-context LLMs का उपयोग कभी-कभी RAG-समर्थित सिस्टमों के स्थान पर किया जा सकता है, जबकि agentic AI और grounding उनके समकक्ष हैं या उनके साथ काम करते हैं।

Long-context LLMs

ये बड़े संदर्भ विंडो वाले मॉडल हैं, जिनमें कुछ व्यापक रूप से उपलब्ध व्यावसायिक मॉडल एक मिलियन टोकन तक चलते हैं।

यदि प्रासंगिक सामग्री मॉडल की संदर्भ विंडो में समा सकती है और पाठ प्रारूप में उपलब्ध है, तो केवल LLM-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करने के कुछ लाभ हैं। इससे पुनर्प्राप्ति त्रुटियों की संभावना कम हो सकती है, अधिक व्यापक संदर्भ मिल सकता है, और व्यापक RAG आर्किटेक्चर सेटअप की आवश्यकता समाप्त हो सकती है।

एजेंटिक AI

एजेंट एक ऐसी प्रणाली है जो RAG क्षमताओं सहित कई टूल्स का उपयोग करके जटिल कार्य करती है। RAG एजेंटिक AI का एक घटक है, और एक एजेंट अक्सर प्रॉम्प्ट की सामग्री के आधार पर विभिन्न प्रकार की पुनर्प्राप्ति विधियों (जैसे वेब सर्च बनाम वेक्टर सर्च) का उपयोग करेगा।

ग्राउंडिंग

Grounding उस व्यापक प्रक्रिया को संदर्भित करता है जिसमें किसी LLM की प्रतिक्रिया की सटीकता सुधारने के लिए साक्ष्य या डेटा का उपयोग किया जाता है। RAG grounding का एक रूप है, लेकिन किसी तकनीकी दस्तावेज़ को संदर्भ विंडो में जोड़ना भी grounding माना जाएगा।

RAG बनाम LLM: वास्तविक-विश्व उदाहरण

RAG बिना RAG के LLM उपयोग की तुलना में कैसे काम करता है, इसे बेहतर समझने के लिए हम Perplexity और एक काल्पनिक एंटरप्राइज़ केस का एक सरल वास्तविक-विश्व उदाहरण देख सकते हैं, जहाँ एक वेक्टर डेटाबेस से परामर्श किया जाता है।

साधारण प्रॉम्प्ट के साथ RAG बनाम LLM

Perplexity से "क्या मुझे आज लंदन में टहलने जाना चाहिए?” पूछे जाने पर AI वेब सर्च (RAG का एक रूप) बंद होने की स्थिति में आउटपुट यह है, जिसे दो वाक्यों तक सीमित किया गया है:

हाँ—यदि मौसम अपेक्षाकृत शुष्क है और आपके पास समय है, तो आज लंदन में टहलना दृश्य-परिवर्तन का ताज़गीभरा विकल्प हो सकता है। South Bank, Regent’s Canal, या Hyde Park के रास्ते पर जाएँ, और एहतियात के तौर पर हल्का वाटरप्रूफ साथ रखें।

इसकी तुलना उस प्रॉम्प्ट से करें जब LLM बाहरी स्रोतों की जाँच कर सकता है:

हाँ, लंदन में टहलने के लिए आज का दिन अच्छा है: पूर्वानुमान के अनुसार 19–21°C के आसपास हल्का तापमान, धूप के अंतराल, और बारिश की बहुत कम संभावना है। आंशिक रूप से बादल छाए रहने और हल्की हवा के साथ, पार्कों या South Bank जैसे नदी किनारे के मार्गों को एक्सप्लोर करने के लिए परिस्थितियाँ आरामदायक हैं।

दोनों के बीच समानताएँ हैं, क्योंकि LLM वही आधारभूत टोकन स्कोरिंग प्रक्रिया उपयोग करता है। हालाँकि, दूसरे उदाहरण में विस्तृत मौसम जानकारी शामिल है, जो इसे कहीं अधिक उपयोगी बनाती है।

एंटरप्राइज़ वेक्टर डेटाबेस के साथ RAG बनाम LLM

कल्पना कीजिए कि किसी बैंकिंग ऐप के इन-ऐप चैटबॉट से उपयोगकर्ता निम्न प्रश्न पूछता है: “मैं अपना सबसे हालिया स्टेटमेंट कहाँ से डाउनलोड कर सकता हूँ?”

ऐप का प्रबंधन करने वाले बैंक ने अपने अद्यतन उत्पाद दस्तावेज़ीकरण के एम्बेडिंग्स वाला एक डेटाबेस बनाया है और उसे चैटबॉट की RAG पाइपलाइन से जोड़ा है। दस्तावेज़ीकरण में लगभग 1,000 स्रोत दस्तावेज़ शामिल हैं, जिन्हें छोटे चंक्स में विभाजित किया गया है और पुनर्प्राप्ति के लिए वेक्टरों में बदला गया है।

उपयोगकर्ता की क्वेरी एक एम्बेडिंग मॉडल को भेजी जाती है, और एप्लिकेशन उस वेक्टर को डेटाबेस को भेजता है, जो प्रासंगिक चंक्स लौटाता है।

एम्बेडिंग मॉडल को इस तरह का अनुरोध प्राप्त होगा:

एम्बेडिंग मॉडल निम्नलिखित वेक्टर एम्बेडिंग लौटाता है:

फिर वेक्टर डेटाबेस को निम्नलिखित जैसा अनुरोध प्राप्त होता है:

इस (काफी सरल किए गए) उदाहरण में, डेटाबेस उपयोगकर्ता की क्वेरी के लिए सबसे प्रासंगिक पाँच चंक्स लौटाता है, जिन्हें एप्लिकेशन को भेजा जाता है और LLM प्रॉम्प्ट में शामिल किया जाता है।

RAG बनाम LLM कब चुनें, और कब उन्हें संयोजित करें

LLMs और RAG पूरक प्रणालियाँ हैं। इसलिए, “मुझे LLM कब चुनना चाहिए और RAG कब?” यह प्रश्न गलत है। इसके बजाय, आपको पूछना चाहिए, “LLM कब पर्याप्त होगा और RAG कब सर्वोत्तम होगा?”

RAG सक्षम किए बिना LLM का उपयोग कब करें

• आपके चुने हुए AI मॉडल की संदर्भ विंडो बड़ी है: यदि सटीक उत्तर के लिए आवश्यक सभी जानकारी या डेटा को अपने प्रॉम्प्ट में शामिल करना आसान है, जैसे कि किसी दस्तावेज़ को अपलोड करके, तो ऐसा करने से latency कम हो सकती है और retrieval-संबंधी समस्याएँ रोकी जा सकती हैं।
• रीज़निंग और डेटा विश्लेषण वर्कफ़्लो: वे विश्लेषण और रीज़निंग वर्कफ़्लो जो केवल प्रॉम्प्ट में दिए गए डेटा को संदर्भित करते हैं, उन्हें RAG क्षमताओं की आवश्यकता नहीं होती।
• कोड जनरेशन: सामान्य कोडिंग कार्य के लिए आमतौर पर RAG की आवश्यकता नहीं होती, हालांकि यह प्रोजेक्ट-विशिष्ट कार्यों के लिए सामान्यतः उपयोग किया जाता है, जैसे पिछले फिक्सेस या विक्रेता APIs और दस्तावेज़ीकरण को पुनः प्राप्त करना।

RAG सक्षम होने पर LLM का उपयोग कब करें

• आपको अद्यतन जानकारी तक पहुँच की आवश्यकता है: यदि किसी AI एप्लिकेशन को सटीक उत्तर उत्पन्न करने के लिए अद्यतन जानकारी के बाहरी स्रोतों तक पहुँच की आवश्यकता होती है, तो हमेशा सुनिश्चित करें कि RAG क्षमताएँ सक्षम हों।
• आप एक विशेषीकृत क्षेत्र में काम कर रहे हैं: चिकित्सा, कानून, शिक्षा आदि जैसे डोमेन्स के लिए, जहाँ सटीकता, विवरण, और स्रोत जाँच महत्वपूर्ण है, केवल LLM-आधारित उपयोग अक्सर अपर्याप्त होगा।
• आउटपुट आंतरिक कंपनी फ़ाइलों का संदर्भ दें: यदि आप आंतरिक कंपनी दस्तावेज़ों, चाहे वे डेटा हों, ब्रांड किट हो, दस्तावेज़ीकरण हो, या फ़ाइलें हों, के आधार पर सामग्री उत्पन्न करने के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं, चाहे आंतरिक रूप से या ग्राहक-सामना करने वाले ऐप में, तो RAG उस जानकारी तक पहुँच प्रदान करता है।

RAG और LLMs पूरक, विकसित होती तकनीकें हैं

RAG ने AI के विकास में एक बड़े नवाचार को चिह्नित किया। यह तीन प्रमुख समस्याओं का समाधान करता है: पुरानी जानकारी, सीमित मॉडल मेमोरी, और प्रासंगिक प्रशिक्षण डेटा की कमी के कारण जानकारी की कमियाँ, जिनसे अक्सर हैलुसिनेशन होते थे। निश्चित रूप से, LLMs ने इन समस्याओं को पूरी तरह से दूर नहीं किया है, लेकिन RAG के आगमन के साथ इनकी घटना में काफी कमी आई है।

RAG कोई स्थिर तकनीक नहीं है। इसके reranking, retrieval के दौरान latency और token usage, security defenses against dangerous data sources, कई स्रोतों से प्राप्त डेटा को एकीकृत करने, और अन्य क्षेत्रों में सुधार की अपेक्षा है। जैसे-जैसे LLMs और एजेंटिक AI विकसित होते रहेंगे, वैसे-वैसे उन्हें समर्थन देने वाले RAG सिस्टम भी विकसित होंगे।