RAG ఆర్కిటెక్చర్ అంటే ఏమిటి? వివరణాత్మక ఆచరణాత్మక ఉదాహరణలతో పూర్తి నిర్వచనం

RAG అంటే రిట్రీవల్ ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (retrieval augmented generation). LLMలు బాహ్య సమాచారాన్ని ఉపయోగించి తమ అవుట్‌పుట్‌లను విస్తరించి, మెరుగుపరచుకునే ప్రక్రియ ఇది. RAGను సాధ్యం చేసే కాంపోనెంట్‌లు, కనెక్షన్‌ల సమూహమే RAG ఆర్కిటెక్చర్.

RAGలో అనేక విభిన్న వర్గాలు ఉన్నాయి, ప్రతి ఒక్కటీ దాని సొంత ప్రత్యేక ఆర్కిటెక్చర్‌పై నడుస్తుంది. మౌలికంగా, సమాచారం ఏ ప్రత్యేక పద్ధతిలో నిల్వ చేయబడుతుంది, తిరిగి పొందబడుతుంది, LLMకు అందించబడుతుంది అనేది RAG సిస్టమ్ ఆర్కిటెక్చర్ నిర్ణయిస్తుంది.

RAG ఆర్కిటెక్చర్ అంటే ఏమిటి?

RAG ఆర్కిటెక్చర్ అనేది ఒక నిర్దిష్ట RAG సిస్టమ్‌ను నడిపించే కాంపోనెంట్‌ల (మరియు వాటికి సంబంధించిన సామర్థ్యాల) మౌలిక కాన్ఫిగరేషన్. ఈ ఆర్కిటెక్చర్‌లన్నీ ఒక పునాది టెంప్లేట్‌పై ఆధారపడి ఉంటాయి, దీనిని తరచుగా "సింపుల్" లేదా “నైవ్” RAG అని పిలుస్తారు.

పునాది RAG ఆర్కిటెక్చర్ యొక్క స్థూల అవలోకనం ఇదిగో:

• సమాచార మూలం: బాహ్య సమాచారం నిల్వ చేయబడే చోటు ఇది. ఇది సెర్చ్ ఇండెక్స్ కావచ్చు, పెద్ద మొత్తంలో సమాచారాన్ని సూచించే వెక్టర్ డేటాబేస్ కావచ్చు, లేదా ముడి డాక్యుమెంట్ రిపోజిటరీ కావచ్చు.
• రిట్రీవల్ కాంపోనెంట్: సమాచార మూలాన్ని క్వెరీ చేసే యంత్రాంగం ఇది. ఉదాహరణకు, ఒక RAG సిస్టమ్ సంబంధిత టెక్స్ట్ భాగాలను కనుగొనడానికి సాధారణ కీవర్డ్ సెర్చ్‌ను ఉపయోగించవచ్చు, లేదా సారూప్యత శోధన (similarity search) చేయడానికి మరింత సంక్లిష్టమైన వెక్టర్ క్వెరీలను ఉపయోగించవచ్చు.
• ఆర్కెస్ట్రేషన్ కాంపోనెంట్: LLM ఆధారిత అప్లికేషన్‌లో యూజర్ ప్రాంప్ట్ కోసం RAG పైప్‌లైన్‌ను ప్రారంభించే భాగం ఈ లేయర్; ఇది LLMతో కలిసి గానీ, స్వతంత్రంగా గానీ ఈ పని చేస్తుంది. తిరిగి పొందిన సమాచారాన్ని విస్తరించిన ప్రాంప్ట్‌గా సంకలనం చేసేది కూడా ఇదే.

RAG ఆర్కిటెక్చర్ కాంపోనెంట్‌లు సాధారణంగా రెండు మార్గాలుగా (paths) వ్యవస్థీకరించబడతాయి. ఇంజెషన్ పాత్ డేటాను తీసుకుని, దానిని శోధించదగిన సమాచార మూలంగా వ్యవస్థీకరిస్తుంది. పెద్ద మొత్తంలో టెక్స్ట్‌ను వెక్టర్ ఎంబెడ్డింగ్‌ల శోధించదగిన రిపోజిటరీగా మార్చే వెక్టర్ డేటాబేస్‌లు అత్యంత విస్తృతంగా ఉపయోగించే అప్లికేషన్‌లలో ఒకటి.

రిట్రీవల్ పాత్ యూజర్ ప్రాంప్ట్‌ను తీసుకుని, సమాచార మూలాన్ని శోధించడానికి ఒక క్వెరీని రూపొందిస్తుంది. ఆ తర్వాత ఆర్కెస్ట్రేటర్ తిరిగి పొందిన సమాచారాన్ని LLM కోసం కాంటెక్స్ట్ ఇన్‌పుట్‌కు జోడిస్తుంది. ఏజెంటిక్, హైబ్రిడ్ RAG ఆర్కిటెక్చర్‌లలో బహుళ రిట్రీవల్ పాత్‌లు ఉండవచ్చు.

RAG ఆర్కిటెక్చర్ రకాలు

RAGను పూర్తిగా వేర్వేరు ఆర్కిటెక్చర్‌ల పరంగా చూడటం తప్పుదారి పట్టిస్తుంది. చాలా మంది ఇంజనీర్లు మాడ్యులర్ విధానాన్ని అనుసరిస్తారు, నిర్దిష్ట వినియోగ సందర్భాలకు సరిపోయేలా వేర్వేరు కాంపోనెంట్‌లను అమలు చేస్తారు. స్థూలమైన సరిహద్దులు గీయడం సాధ్యమే అయినప్పటికీ, ఆర్కిటెక్చర్ మోడల్‌ల మధ్య గణనీయమైన అతివ్యాప్తి ఉందని గమనించడం ముఖ్యం.

1. బేసిక్ RAG

“నైవ్” లేదా “సింపుల్” RAG అని కూడా పిలువబడే బేసిక్ RAG, ఇతర రకాల RAGలకు ఆర్కిటెక్చరల్ టెంప్లేట్.

దీని వెనుక ఉన్న ప్రక్రియ సాపేక్షంగా సూటిగా ఉంటుంది: యూజర్ ఒక ప్రాంప్ట్‌ను నమోదు చేస్తారు, బాహ్య సమాచారం అవసరమా కాదా అని ఆర్కెస్ట్రేటర్ (స్వతంత్రంగా లేదా LLMతో కలిసి) నిర్ణయిస్తుంది, తదనుగుణంగా ఒక రిట్రీవల్ క్వెరీని రూపొందించి పంపుతుంది.

బాహ్య సమాచార మూలం సాధారణంగా వెక్టర్ డేటాబేస్ అయి ఉంటుంది, కానీ అది SQL డేటాబేస్, వెబ్ API, నాలెడ్జ్ గ్రాఫ్, లేదా “ముడి” డాక్యుమెంట్ రిపోజిటరీ కూడా కావచ్చు. ఈ అదనపు సమాచారం ఆ తర్వాత LLM ఇన్‌పుట్ కాంటెక్స్ట్‌కు జోడించబడుతుంది.

SQL క్వెరీలు, APIలు కాకుండా, రిట్రీవల్ పద్ధతులు స్థూలంగా రెండు రకాలు:

• లెక్సికల్ సెర్చ్ (కీవర్డ్ సెర్చ్): ఇది RAG యొక్క సరళమైన రూపం, ఇందులో యూజర్ క్వెరీ నుండి కీవర్డ్‌లను వెలికితీసి, ఆ కీవర్డ్‌లు ఉన్న టెక్స్ట్ భాగాలతో సరిపోల్చుతారు. ఆధునిక పైప్‌లైన్‌లలో, దీని కోసం ఆర్కెస్ట్రేటర్ స్పార్స్ వెక్టర్ క్వెరీ అనే దాన్ని చేయవచ్చు, ఇది అర్థాన్ని గ్రహించదు.
• డెన్స్ వెక్టర్ సెర్చ్ (సెమాంటిక్ సెర్చ్): డెన్స్ వెక్టర్ ఎంబెడ్డింగ్‌లు అర్థాన్ని గ్రహిస్తాయి. యూజర్ ప్రాంప్ట్, మూల సమాచారం రెండింటి అర్థాన్ని గ్రహించగలిగే విధంగా ఆర్కెస్ట్రేటర్ డెన్స్ వెక్టర్ డేటాబేస్‌ను క్వెరీ చేయగలదు.

మెమరీ వినియోగం కూడా RAG ఆర్కిటెక్చర్‌లో ఒక ముఖ్యమైన భాగం. రిట్రీవల్ క్వెరీని రూపొందించడానికి LLM మునుపటి చాట్‌ల నుండి కాంటెక్స్ట్‌ను ఎలా ఉపయోగిస్తుందో ఇది సూచిస్తుంది; తద్వారా ఆ క్వెరీ ఒక చర్చ (లేదా బహుళ చర్చల) విస్తృత కాంటెక్స్ట్‌లో పాతుకుపోతుంది. చాలా చాట్‌బాట్‌లకు కన్వర్సేషనల్ RAG ప్రమాణం, అయితే సపోర్ట్ టికెట్ ప్రతిస్పందనల వంటి కొన్ని వినియోగ సందర్భాలు సింగిల్-క్వశ్చన్ RAGను ఉపయోగించవచ్చు.

2. హైబ్రిడ్

హైబ్రిడ్ RAG రెండు విభిన్న రకాల రిట్రీవల్‌ను, సాధారణంగా కీవర్డ్, సెమాంటిక్ రిట్రీవల్‌లను కలుపుతుంది. కీవర్డ్ సెర్చ్ సరిపోలే పదాలను కనుగొంటుంది, వెక్టర్ ఆధారిత సెర్చ్ సంబంధిత అర్థం ఉన్న టెక్స్ట్ భాగాలను కనుగొంటుంది.

నాలెడ్జ్ గ్రాఫ్ ట్రావర్సల్ లేదా SQL డేటాబేస్ క్వెరీల వంటి ఇతర రిట్రీవల్ రూపాలను కూడా ఉపయోగించవచ్చు. ఈ ప్రక్రియను తరచుగా రౌటింగ్ లాజిక్ నడిపిస్తుంది, అది ప్రోగ్రామ్ చేసిన నియమాల రూపంలో గానీ, ప్రశ్నను మోడల్ వర్గీకరించే రూపంలో గానీ ఉంటుంది (అయితే బహుళ పైప్‌లైన్‌లు ఏకకాలంలో కూడా నడవవచ్చు).

ఆర్కెస్ట్రేటర్ ఫలితాలను విలీనం చేసి, వాటిని LLMకు పంపే ముందు రీర్యాంక్ చేయవచ్చు. రీర్యాంకింగ్ అనేది తిరిగి పొందిన చంక్‌లకు ప్రాసంగికత స్కోర్‌లను కేటాయించే ప్రక్రియ, తద్వారా LLM అత్యంత సముచితమైన సమాచారానికి ప్రాధాన్యత ఇస్తుంది.

3. అడాప్టివ్ RAG

అడాప్టివ్ RAGలో, ఒక రౌటింగ్ కాంపోనెంట్ యూజర్ ప్రాంప్ట్ అవసరాల ఆధారంగా రిట్రీవల్ వ్యూహాన్ని ఎంచుకుంటుంది, ఆ తర్వాత ఆర్కెస్ట్రేటర్ ఎంచుకున్న వర్క్‌ఫ్లోను అమలు చేస్తుంది.

అసలు ఫ్రేమ్‌వర్క్ (Adaptive-RAG)లో, ఒక చిన్న మోడల్ క్లాసిఫైయర్‌గా పనిచేసి, రిట్రీవల్ లేకపోవడం, సింగిల్-స్టెప్ రిట్రీవల్, లేదా మల్టీ-స్టెప్ రిట్రీవల్ మధ్య ఎంచుకుంటుంది. కొన్ని ఆర్కిటెక్చర్‌లు ఇప్పుడు దీనికి బదులుగా జనరేటివ్ మోడల్‌లను లేదా నియమ ఆధారిత హ్యూరిస్టిక్స్‌ను ఉపయోగిస్తున్నాయి.

ఇది ప్రాంప్ట్ సంక్లిష్టత, అవసరాల ఆధారంగా ప్రాసెసింగ్ శక్తిని కేటాయించి, సరళమైన ప్రాంప్ట్‌లకు అనవసరమైన రిట్రీవల్ దశలను తగ్గిస్తుంది కాబట్టి ఇది ప్రజాదరణ పొందిన ఆర్కిటెక్చర్. బహుళ రకాల ప్రశ్నలను నిర్వహించే అసిస్టెంట్‌లలో ఇది సాధారణం.

4. కరెక్టివ్ RAG (CRAG)

కరెక్టివ్ RAG తిరిగి పొందిన సమాచారాన్ని LLM కాంటెక్స్ట్ ఇన్‌పుట్‌కు జోడించే ముందు మూల్యాంకనం చేస్తుంది. తిరిగి పొందిన సమాచారం సంబంధితమైనదా, ఉపయోగకరమైనదా అని ఒక రిట్రీవల్ ఎవాల్యుయేటర్ అంచనా వేస్తుంది. సమాధానం రూపొందించడానికి ముందు స్పష్టంగా ఉండే మూల్యాంకనం-సవరణ (evaluate-and-correct) దశే దీని ప్రత్యేక ఆర్కిటెక్చరల్ లక్షణం.

సమాచారం అసంపూర్ణంగా ఉన్నా లేదా ప్రాంప్ట్‌కు వర్తించకపోయినా, అదనపు అభ్యర్థనలు ట్రిగ్గర్ అవుతాయి. వీటిలో అసలు అభ్యర్థన కోసం ఉపయోగించిన వాటికి భిన్నమైన రిట్రీవల్ పద్ధతులు, ఉదాహరణకు వెబ్ సెర్చ్ లేదా నాలెడ్జ్ గ్రాఫ్ ట్రావర్సల్, ఉండవచ్చు.

వైద్యం, న్యాయం వంటి ఖచ్చితత్వం ముఖ్యమైన రంగాలలో కరెక్టివ్ RAG సాధారణం. అయితే, అసలు తిరిగి పొందిన టెక్స్ట్ భాగాలకు అనుబంధంగా ఉపయోగపడే అదనపు సమాచార మూలం దీనికి అవసరం.

5. సెల్ఫ్-RAG

సెల్ఫ్-RAGలో, ప్రారంభ కాంటెక్స్ట్ ఇన్‌పుట్‌ను స్వీకరించిన తర్వాత మోడల్ స్వయంగా అభ్యర్థనలను ప్రారంభించగలదు. రూపొందించిన సమాధానాలను రిఫ్లెక్షన్ టోకెన్‌లను ఉపయోగించి తిరిగి పొందిన ఆధారాలతో పోల్చి మూల్యాంకనం చేస్తారు, అవసరమైన మేరకు ఆర్కెస్ట్రేటర్ ద్వారా తదుపరి అభ్యర్థనలు పంపబడతాయి. దీనికి విరుద్ధంగా, అసలు రిట్రీవల్ అవసరమే లేదని కూడా LLM నిర్ణయించవచ్చు.

ఇది కరెక్టివ్ RAG నుండి భిన్నమైనది, ఎందుకంటే ఇందులో LLM తన సొంత అవుట్‌పుట్‌లను అంచనా వేస్తుంది, రిట్రీవల్ అవసరమా, తిరిగి పొందిన టెక్స్ట్ ఉపయోగకరమా అని నిర్ణయిస్తుంది, తన సమాధానాలను పర్యవేక్షిస్తూ అవసరమైన మేరకు వాటిని సవరిస్తుంది. మరోవైపు, కరెక్టివ్ RAG సమాధానం రూపొందించడానికి ముందే తిరిగి పొందిన సమాచారం నాణ్యతను మూల్యాంకనం చేస్తుంది.

సంక్లిష్టమైన, లోతైన పరిశోధన తరహా ప్రాంప్ట్‌లకు ఈ ఆర్కిటెక్చర్ ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. ఇది (తిరిగి పొందిన సమాచారం యొక్క) ప్రాసంగికత అంచనాలను సమాధాన రూపకల్పనలో భాగం చేస్తుంది కాబట్టి, ఆధారాలతో కూడిన ప్రతిస్పందనలు అవసరమైన ప్రాంప్ట్‌లకు ఇది మంచి ఎంపిక.

6. ఏజెంటిక్ RAG

ఏజెంటిక్ RAG అంటే ఏజెంటిక్ ప్లాట్‌ఫామ్ సందర్భంలో అమలయ్యే ఏ రూపమైన RAG అయినా. మోడల్ తన రీజనింగ్ సామర్థ్యాలను ఉపయోగించి ఏ రకమైన సమాచారం అవసరమో నిర్ణయిస్తుంది, అందుబాటులో ఉన్న రిట్రీవల్ ఎంపికల నుండి ఎంచుకుంటుంది.

అవసరమైనన్ని సార్లు రిట్రీవల్‌ను ట్రిగ్గర్ చేయవచ్చు, మరింత సంక్లిష్టమైన క్వెరీల కోసం ఏజెంట్‌లను కేటాయించే ఎంపిక కూడా మోడల్‌కు ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, ఒక LLM సరఫరాదారుని గుర్తించడానికి డేటాబేస్ లుకప్‌ను అభ్యర్థించవచ్చు, సంబంధిత కాంట్రాక్టులను కనుగొనడానికి డాక్యుమెంట్ సెర్చ్‌ను ట్రిగ్గర్ చేయవచ్చు, చివరగా పబ్లిక్ మూలాలను ఉపయోగించి సంప్రదింపు వివరాలను ధృవీకరించడానికి వెబ్ సెర్చ్‌తో ముగించవచ్చు.

Perplexity, ChatGPT, Claude మొదలైన ప్రధాన స్రవంతి చాట్‌బాట్‌లలో ఏజెంటిక్ RAG ప్రధాన ఆర్కిటెక్చర్ అమలు. ఈ ప్లాట్‌ఫామ్‌లు కోర్ మోడల్‌కు బహుళ టూల్స్, RAG పైప్‌లైన్‌లకు యాక్సెస్ అందిస్తాయి కాబట్టి, ప్రాంప్ట్‌కు ఏ రకమైన రిట్రీవల్ బాగా సరిపోతుందో అది ఎంచుకోగలదు.

7. మల్టీమోడల్ RAG

మల్టీమోడల్ RAG వివిధ రకాల మీడియా నుండి కాంటెక్స్ట్‌ను తిరిగి పొందుతుంది. చార్ట్‌లు, ఆడియో రికార్డింగ్‌ల వంటి, లేకపోతే అందుబాటులో ఉండని సమాచారాన్ని ఇది LLMలకు అందుబాటులోకి తెస్తుంది కాబట్టి ఇది RAG యొక్క ముఖ్యమైన రూపం.

దీని మౌలిక ఆర్కిటెక్చర్ ఇతర ఏ సిస్టమ్‌లోనైనా ఉన్నట్లే ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, ఒక ఇండెక్సింగ్ పైప్‌లైన్ చిత్రాలను నేరుగా ఎంబెడ్డింగ్‌లుగా మార్చడం ద్వారా వాటిని శోధనకు సిద్ధం చేయవచ్చు. ఆ తర్వాత ఒక ఏజెంటిక్ RAG సిస్టమ్ ఈ చిత్రాలను అర్థపరంగా సంబంధిత టెక్స్ట్‌తో కలిపి తిరిగి పొంది, ద్వంద్వ ప్రాసెసింగ్ కోసం వాటిని విజన్-లాంగ్వేజ్ మోడల్‌కు అందించవచ్చు.

8. GraphRAG

ఎంటిటీల గురించి సమాచారాన్ని తిరిగి పొందడానికి GraphRAG వెక్టర్ సెర్చ్‌తో పాటు నాలెడ్జ్ గ్రాఫ్‌లను ఉపయోగిస్తుంది. సాధారణంగా, ఆర్కెస్ట్రేటర్ కీవర్డ్ ఎక్స్‌ట్రాక్షన్ ద్వారా లేదా కొన్నిసార్లు ప్రాథమిక వెక్టర్ సెర్చ్ ద్వారా, నోడ్‌లు అని కూడా పిలువబడే సంబంధిత ప్రారంభ ఎంటిటీలను కనుగొంటుంది. విస్తృత కాంటెక్స్ట్‌ను నిర్మించడానికి ఒక గ్రాఫ్ రిట్రీవర్ నాలెడ్జ్ గ్రాఫ్‌ను ట్రావర్స్ చేస్తుంది.

ఉదాహరణకు, ఒక ఉత్పత్తి కేటగిరీ యొక్క వివరణాత్మక విశ్లేషణ కోసం వచ్చిన అభ్యర్థనకు ప్రతిస్పందనగా, నిర్దిష్ట ఎంటిటీలను (ఉత్పత్తులను) గుర్తించడానికి LLM వెక్టర్ సెర్చ్‌ను ట్రిగ్గర్ చేయవచ్చు. ఆ తర్వాత సరఫరాదారులు, రిటైల్ లొకేషన్‌లు, రివ్యూలు మొదలైన సంబంధిత ఎంటిటీలను కనుగొనడానికి ఆర్కెస్ట్రేటర్ నాలెడ్జ్ గ్రాఫ్ సెర్చ్‌ను ట్రిగ్గర్ చేస్తుంది.

9. బ్రాంచ్డ్ RAG

హైబ్రిడ్ RAG ఆర్కిటెక్చర్‌కు వేర్వేరు రిట్రీవల్ పద్ధతులను ఉపయోగించే సామర్థ్యం ఉండగా, బ్రాంచ్డ్ RAG అనేది బ్రాంచ్‌లు అని పిలువబడే బహుళ క్వెరీలను ఒకే సమయంలో అమలు చేసే ప్రక్రియను సూచిస్తుంది. ప్రతి బ్రాంచ్ వేరే సమాచార మూలాన్ని క్వెరీ చేయవచ్చు, లేదా బ్రాంచ్‌లు వేర్వేరు క్వెరీలు లేదా ఫిల్టర్‌లతో ఒకే మూలాన్ని సమాంతరంగా క్వెరీ చేయవచ్చు. ఏజెంటిక్ RAG ఆర్కిటెక్చర్ తరచుగా బ్రాంచ్డ్ RAGను ఉపయోగిస్తుంది.

10. HyDE (హైపోథెటికల్ డాక్యుమెంట్ ఎంబెడ్డింగ్స్)

HyDE అనేది RAG యొక్క ఒక వినూత్న రూపం, ఇందులో ఒక LLM ఉత్తమ సమాధానం ఎలా ఉండవచ్చో తెలిపే ఊహాజనిత టెక్స్ట్ డాక్యుమెంట్‌ను సృష్టిస్తుంది. ఆ తర్వాత ఈ “ఊహాజనిత డాక్యుమెంట్”ను మరింత ఖచ్చితమైన రిట్రీవల్ కోసం క్వెరీని రూపొందించడానికి ఉపయోగిస్తారు. సంబంధిత జ్ఞానం LLM పారామీటర్‌లలో లేకపోయినా, చిన్న ప్రశ్న లేదా అస్పష్టమైన ప్రాంప్ట్ కంటే సమాధానం లాంటి టెక్స్ట్ భాగం సంబంధిత డాక్యుమెంట్‌లతో మెరుగ్గా సరిపోలవచ్చు అనేది దీని వెనుక ఉన్న తర్కం.

సింపుల్ RAG ఆర్కిటెక్చర్ ఉదాహరణ: వెక్టర్ డేటాబేస్

బేసిక్ RAG మరింత సంక్లిష్టమైన ఆర్కిటెక్చర్ రకాలకు పునాదిగా పనిచేస్తుంది. వెక్టర్ డేటాబేస్‌ను ఉపయోగించే సింపుల్ RAG సిస్టమ్ విషయంలో, మూల డాక్యుమెంటేషన్‌ను చిన్న ముక్కలుగా (చంక్‌లుగా) విభజించి, డెన్స్ ఎంబెడ్డింగ్‌లుగా మారుస్తారు. యూజర్ ప్రాంప్ట్‌ను నమోదు చేసినప్పుడు, ఆర్కెస్ట్రేటర్ ఒక క్వెరీని రూపొందించి, దాన్ని ఎన్‌కోడ్ చేసి, సంబంధిత టెక్స్ట్ భాగాలను కనుగొనడానికి డేటాబేస్‌ను క్వెరీ చేస్తుంది.

ఈ ప్రక్రియ యొక్క దశలవారీ విశ్లేషణ ఇదిగో:

1. ఆటోమేటెడ్ ఇంజెషన్ పైప్‌లైన్‌ను, BERT వంటి ఎంబెడ్డింగ్ మోడల్‌ను ఉపయోగించి పెద్ద మొత్తంలో టెక్స్ట్‌ను వెక్టర్‌లుగా మారుస్తారు.
2. వేగవంతమైన శోధన కోసం డేటాబేస్ అప్లికేషన్ వెక్టర్‌లను వ్యవస్థీకరిస్తుంది, ఇండెక్స్ చేస్తుంది, నిల్వ చేస్తుంది.
3. యూజర్ ఒక చాట్‌బాట్‌లో (Perplexity వంటిది) ప్రాంప్ట్‌ను నమోదు చేస్తారు.
4. వెక్టర్ డేటాబేస్ నుండి సంబంధిత సమాచారాన్ని తిరిగి పొందడానికి అప్లికేషన్ ఆర్కెస్ట్రేటర్ ప్రాంప్ట్‌ను (ఎంబెడ్డింగ్ మోడల్‌ను ఉపయోగించి) ఎన్‌కోడ్ చేస్తుంది.
5. వెక్టర్ డేటాబేస్ సంబంధిత చంక్‌లను తిరిగి ఇస్తుంది, ఆర్కెస్ట్రేటర్ వీటిని ఇన్‌పుట్ కాంటెక్స్ట్‌కు (“పెద్ద ప్రాంప్ట్”) జోడించి LLMకు అందిస్తుంది.
6. అదనపు కాంటెక్స్ట్‌ను, తన అంతర్గత జ్ఞానాన్ని (దాని పారామెట్రిక్ వెయిట్‌లలో నిల్వ ఉన్నది) ఉపయోగించి LLM సమాధానాన్ని రూపొందిస్తుంది.

విస్తరించు

అడ్వాన్స్‌డ్ RAG ఆర్కిటెక్చర్ ఉదాహరణ: ఏజెంటిక్ RAG

ఏజెంటిక్ RAG అంటే ఏజెంటిక్ ప్లాట్‌ఫామ్‌లోని RAG సిస్టమ్‌ల మౌలిక ఆర్కిటెక్చర్. AI ఏజెంట్‌లు ప్రాంప్ట్ స్వభావాన్ని బట్టి వేర్వేరు టూల్స్‌ను, పైప్‌లైన్‌లను ఉపయోగించగలవు, అవసరమైతే బహుళ ఏజెంట్‌లను మోహరించగలవు కాబట్టి ఏజెంటిక్ RAG ఫ్లోలు సాధారణంగా సంక్లిష్టంగా ఉంటాయి.

ఈ ప్రక్రియకు ఒక ఆచరణాత్మక ఉదాహరణ ఇదిగో:

1. ఒక అంశంపై లోతైన పరిశోధన అవసరమైన సంక్లిష్ట ప్రశ్నను యూజర్ నమోదు చేస్తారు. ఈ ఉదాహరణ కోసం, ప్రాంప్ట్ “ప్రధాన భౌగోళిక రాజకీయ పరిణామాల నేపథ్యంలో రాబోయే ఆరు నెలలకు కంపెనీ ఆదాయాల అంచనాను అందించండి” అని అనుకుందాం.
2. వివిధ కంటెంట్ రకాల్లో RAG క్వెరీల మిశ్రమం అవసరమవుతుందని LLM విశ్లేషించి నిర్ధారిస్తుంది.
3. (a) వెక్టర్ సెర్చ్, (b) వెబ్ గ్రౌండింగ్, (c) ఇమేజ్ (మల్టీమోడల్) సెర్చ్ కోసం మూడు వేర్వేరు ఏజెంట్‌లను మోహరిస్తారు.
4. అందుబాటులో ఉన్న రిట్రీవల్ టూల్స్‌ను ఉపయోగించి, ఏజెంట్‌లు ఆర్కెస్ట్రేటర్ ద్వారా వార్తా కథనాలు, అంతర్గత ఆర్థిక డేటా వంటి సంబంధిత సమాచారం కోసం శోధిస్తాయి.
5. LLM తిరిగి పొందిన ఫలితాలను ప్రతి ఏజెంట్ పరిశోధన ప్రశ్నతో పోల్చి, ప్రాసంగికత ఆధారంగా వాటికి ర్యాంక్ ఇస్తుంది.
6. LLM సమాచారాన్ని మూల్యాంకనం చేసి, సమాచారం లోపించిన చోట్ల వ్యక్తిగత ఏజెంట్‌ల ద్వారా అదనపు శోధనలను ట్రిగ్గర్ చేస్తుంది.
7. తగినంత సమాచారం తిరిగి పొందిన తర్వాత, LLM ఇప్పటికే ఉన్న ఆర్థిక గణాంకాల (అంతర్గత డాక్యుమెంటేషన్ నుండి తిరిగి పొందినవి) ఆధారంగా వివిధ సినారియోలకు అంచనాలను రూపొందిస్తుంది, ప్రతి సినారియోకు ఆదాయాలను అంచనా వేయడానికి కాలిక్యులేటర్ టూల్‌ను పిలుస్తుంది.
8. తిరిగి పొందిన సమాచారం, గణనలను ఉపయోగించి LLM తుది సమాధానాన్ని రూపొందిస్తుంది, అవసరమైన చోట మూలాలను ఉదహరిస్తుంది.

విస్తరించు

RAG భవిష్యత్తు ఏమిటి?

ప్రస్తుత ఆవిష్కరణలు ఇప్పటికే ఉన్న RAG ఆర్కిటెక్చర్‌లకు లోతును, వేగాన్ని తీసుకురావడం, మల్టీమీడియా రిట్రీవల్ ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడం, క్షణక్షణం మారే తాజా సమాచారాన్ని నిర్వహించేలా రూపొందించిన సిస్టమ్‌లను నిర్మించడంపై దృష్టి సారిస్తున్నాయి.

ప్రస్తుతం పరిశోధన దిశను రూపొందిస్తున్న మూడు ధోరణులు ఇవిగో:

• బహుళ మూలాల నుండి లోతైన పరిశోధన: ఇది శోధనలను ప్లాన్ చేయగల, భిన్నమైన మూలాలలో బహుళ బ్రాంచ్‌లను అమలు చేయగల, తిరిగి పొందిన ఆధారాలను మూల్యాంకనం చేయగల, రూపొందించిన సమాధానాలను స్వయంగా ఆప్టిమైజ్ చేసుకోగల RAG ఆర్కిటెక్చర్. ఈ పనులన్నింటినీ అమలు చేయగల ఏజెంటిక్ RAG రోజురోజుకూ మరింత వేగంగా, మరింత తక్కువ ఖర్చుతో కూడినదిగా మారుతోంది.
• మల్టీమోడల్ అప్లికేషన్‌లు: రిట్రీవల్ పైప్‌లైన్‌లు చిత్రాలు, వీడియోలతో పనిచేయడంలో మెరుగవుతున్నాయి. దీర్ఘ వీడియోలు, అధునాతన రేఖాచిత్రాల వంటి సంక్లిష్ట మల్టీమోడల్ డేటాలో నిర్దిష్ట రకాల సమాచారాన్ని అవి మరింత కచ్చితంగా గుర్తించగలుగుతున్నాయి.
• నిరంతరం మారే సమాచారంపై సమాధానాలను ఆధారపరచడం: LLM ఆధారిత అప్లికేషన్‌లు ఇన్‌పుట్ కాంటెక్స్ట్‌ను అందించడానికి లైవ్ సమాచార మూలాలను (వీడియో ఫీడ్‌లు, సెన్సార్‌లు వంటివి) ఉపయోగించుకోగలవు. ఈ డేటాను అర్థం చేసుకోవడానికి సిస్టమ్‌లు GraphRAG వంటి పద్ధతుల ద్వారా బహుముఖ సమాచార జాలాలను కూడా రూపొందించగలవు.

LLM ఆధారిత అప్లికేషన్‌లు పనిచేసే విధానానికి RAG పునాది. సాధారణ వినియోగదారుల నుండి ప్రత్యేక రంగాలలో పనిచేసే సంస్థల వరకు అనేక రకాల యూజర్‌లు హాలూసినేషన్‌లు, అసంపూర్ణ శిక్షణ డేటా, ప్రత్యేక అంతర్గత జ్ఞానానికి యాక్సెస్ లేకపోవడం వంటి సమస్యలను అధిగమించడానికి ఇది సహాయపడుతుంది.

అందుకే RAG సిస్టమ్‌లు, వాటి మౌలిక ఆర్కిటెక్చర్ AI పరిశోధనలో అత్యంత వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న, అత్యంత ఆసక్తికరమైన రంగాలలో ఒకటిగా నిలుస్తున్నాయి.