AI का भविष्य: क्या अब भी RAG की आवश्यकता है?

Google के हाल ही में जारी किए गए Gemini 2.0 Flash ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में Retrieval Augmenting Generation (RAG) की प्रासंगिकता के बारे में एक बहस छेड़ दी है। इस आर्टिकल में, हम RAG की अवधारणा, इसकी सीमाओं और यह अब अपने पारंपरिक रूप में क्यों आवश्यक नहीं हो सकता है, इस पर विस्तार से चर्चा करेंगे।

RAG का परिचय

RAG एक ऐसी तकनीक है जिसका उपयोग बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के प्रदर्शन को एक ज्ञान आधार से प्रासंगिक जानकारी प्रदान करके बढ़ाने के लिए किया जाता है। यह जानकारी को छोटे टुकड़ों में विभाजित करके, एम्बेडिंग बनाकर और उन्हें एक वेक्टर डेटाबेस में संग्रहीत करके प्राप्त किया जाता है। जब कोई उपयोगकर्ता कोई प्रश्न पूछता है, तो सिस्टम डेटाबेस को खोजता है ताकि जानकारी के सबसे प्रासंगिक टुकड़ों को खोजा जा सके और उन्हें प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए LLM को प्रस्तुत किया जा सके।

यह इमेज 1 का कैप्शन है

पारंपरिक RAG की सीमाएँ

RAG के पारंपरिक दृष्टिकोण की कई सीमाएँ हैं। मुख्य मुद्दों में से एक यह है कि यह जानकारी को छोटे टुकड़ों में विभाजित करने पर निर्भर करता है, जिससे संदर्भ और बारीकियों का नुकसान हो सकता है। इसके अतिरिक्त, सिस्टम केवल उस जानकारी पर तर्क कर सकता है जिस पर उसे प्रशिक्षित किया गया है, जो सटीक और जानकारीपूर्ण प्रतिक्रियाएँ प्रदान करने की उसकी क्षमता को सीमित कर सकता है।

यह इमेज 2 का कैप्शन है

Gemini 2.0 Flash का प्रभाव

Gemini 2.0 Flash के विमोचन ने AI के परिदृश्य को बदल दिया है। बड़े संदर्भ विंडो को संभालने और सटीक प्रतिक्रियाएँ प्रदान करने की क्षमता के साथ, पारंपरिक RAG की आवश्यकता कम हो गई है। मॉडल की कम मतिभ्रम दर और विशाल मात्रा में जानकारी पर तर्क करने की क्षमता इसे कई अनुप्रयोगों के लिए एक आदर्श समाधान बनाती है।

यह इमेज 3 का कैप्शन है

RAG के उपयोग के मामले

जबकि पारंपरिक RAG अपने मूल रूप में आवश्यक नहीं हो सकता है, फिर भी ऐसे उपयोग के मामले हैं जहाँ यह फायदेमंद हो सकता है। उदाहरण के लिए, बड़ी संख्या में दस्तावेज़ों से निपटने के दौरान, RAG का उपयोग जानकारी को फ़िल्टर और प्राथमिकता देने के लिए किया जा सकता है, जिससे सबसे प्रासंगिक डेटा खोजना आसान हो जाता है।

यह इमेज 4 का कैप्शन है

Parallelization: एक नया दृष्टिकोण

RAG के लिए एक नए दृष्टिकोण में parallelization शामिल है, जहाँ कई दस्तावेजों को एक साथ संसाधित किया जाता है, और अधिक सटीक प्रतिक्रिया प्रदान करने के लिए परिणामों को जोड़ा जाता है। यह विधि आधुनिक AI मॉडल की कम लागत और उच्च दक्षता का लाभ उठाती है।

यह इमेज 5 का कैप्शन है

निष्कर्ष

निष्कर्ष में, RAG के लिए पारंपरिक दृष्टिकोण अब अपने मूल रूप में आवश्यक नहीं है। Gemini 2.0 Flash और अन्य उन्नत AI मॉडल के विमोचन ने chunking और embedding की आवश्यकता के बिना विशाल मात्रा में जानकारी पर तर्क करना और सटीक प्रतिक्रियाएँ प्रदान करना संभव बना दिया है। हालाँकि, RAG कुछ उपयोग के मामलों में अभी भी फायदेमंद हो सकता है, और parallelization जैसे नए दृष्टिकोण जानकारी संसाधित करने का एक अधिक कुशल और प्रभावी तरीका प्रदान करते हैं।

यह इमेज 6 का कैप्शन है