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एक सरल मार्गदर्शिका रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन भाषा ...

गहन चर्चा
तकनीकी
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यह लेख रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) की रूपरेखा का अन्वेषण करता है, जो भाषा मॉडलों की विश्वसनीयता को वास्तविक समय डेटा पुनर्प्राप्ति के साथ एकीकृत करके बढ़ाता है। यह भाषा मॉडलों में 'हैलुसिनेशन' के कारणों, RAG की संरचना पर चर्चा करता है, और Hugging Face और Llama-2 जैसे उपकरणों का उपयोग करके RAG सिस्टम को लागू करने के लिए व्यावहारिक कोडिंग उदाहरण प्रदान करता है।
  • मुख्य बिंदु
  • अनूठी अंतर्दृष्टि
  • व्यावहारिक अनुप्रयोग
  • प्रमुख विषय
  • प्रमुख अंतर्दृष्टि
  • लर्निंग परिणाम

  • • मुख्य बिंदु

    • 1
      RAG और इसके घटकों का गहन विवरण
    • 2
      RAG को लागू करने के लिए व्यावहारिक कोडिंग उदाहरण
    • 3
      भाषा मॉडल की सीमाओं और समाधानों का स्पष्ट निदान

  • • अनूठी अंतर्दृष्टि

    • 1
      भाषा मॉडल के प्रदर्शन में सुधार के लिए पुनर्प्राप्तकर्ता और जनरेटर घटकों का एकीकरण
    • 2
      प्रश्न समझने को बढ़ाने वाली सेमांटिक सर्च क्षमताएँ

  • • व्यावहारिक अनुप्रयोग

    • लेख RAG सिस्टम को लागू करने के लिए क्रियाशील कदम प्रदान करता है, जिससे यह उन डेवलपर्स के लिए मूल्यवान है जो भाषा मॉडल अनुप्रयोगों को बढ़ाना चाहते हैं।

  • • प्रमुख विषय

    • 1
      रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG)
    • 2
      सेमांटिक सर्च
    • 3
      Hugging Face और Llama-2 के साथ RAG का कार्यान्वयन

  • • प्रमुख अंतर्दृष्टि

    • 1
      RAG संरचना का व्यापक अवलोकन
    • 2
      व्यावहारिक कार्यान्वयन के लिए हाथों-हाथ कोडिंग उदाहरण
    • 3
      LLM हैलुसिनेशन और उनके समाधानों का सूचनात्मक विश्लेषण

  • • लर्निंग परिणाम

    • 1
      RAG की संरचना और घटकों को समझें
    • 2
      Hugging Face और Llama-2 का उपयोग करके RAG सिस्टम लागू करें
    • 3
      भाषा मॉडलों में हैलुसिनेशन का निदान और निवारण करें
उदाहरण
ट्यूटोरियल
कोड नमूने
दृश्य
मूल सिद्धांत
उन्नत सामग्री
व्यावहारिक सुझाव
सर्वोत्तम प्रथाएँ

विषय सूची

     मूल लिंक: https://www.smashingmagazine.com/2024/01/guide-retrieval-augmented-generation-language-models/

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