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गूगल क्लाउड पर RAG-सक्षम जनरेटिव AI एप्लिकेशन डिजाइन करना

गहन चर्चा
तकनीकी
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यह दस्तावेज़ गूगल क्लाउड पर रिक्ति-वृद्धि जनरेशन (RAG) के साथ जनरेटिव AI एप्लिकेशनों को चलाने के लिए अवसंरचना डिजाइन करने के लिए एक संदर्भ आर्किटेक्चर का विवरण देता है। इसमें शामिल घटकों का विवरण है, जिसमें डेटा इनजेशन, सर्विंग, और गुणवत्ता मूल्यांकन उपप्रणालियाँ शामिल हैं, और विभिन्न गूगल क्लाउड उत्पादों जैसे Vertex AI, Cloud Run, और BigQuery के उपयोग को उजागर करता है। यह दस्तावेज़ डेवलपर्स और क्लाउड आर्किटेक्ट्स के लिए है जिनके पास AI और मशीन लर्निंग की बुनियादी समझ है।
  • मुख्य बिंदु
  • अनूठी अंतर्दृष्टि
  • व्यावहारिक अनुप्रयोग
  • प्रमुख विषय
  • प्रमुख अंतर्दृष्टि
  • लर्निंग परिणाम

  • • मुख्य बिंदु

    • 1
      RAG आर्किटेक्चर घटकों का व्यापक विश्लेषण
    • 2
      सिस्टम इंटरैक्शन को स्पष्ट रूप से दर्शाने वाले चित्र
    • 3
      वास्तविक अनुप्रयोगों को प्रदर्शित करने वाले व्यावहारिक उपयोग के मामले

  • • अनूठी अंतर्दृष्टि

    • 1
      अनुकूलित प्रदर्शन के लिए विभिन्न गूगल क्लाउड उत्पादों का एकीकरण
    • 2
      डेटा इनजेशन और प्रोसेसिंग वर्कफ़्लो के लिए विस्तृत कदम

  • • व्यावहारिक अनुप्रयोग

    • यह लेख डेवलपर्स के लिए RAG-सक्षम जनरेटिव AI एप्लिकेशनों को लागू करने के लिए एक व्यावहारिक ढांचा प्रदान करता है, जिससे उनके क्लाउड आर्किटेक्चर और AI एकीकरण की समझ में वृद्धि होती है।

  • • प्रमुख विषय

    • 1
      RAG आर्किटेक्चर घटक
    • 2
      गूगल क्लाउड उत्पाद एकीकरण
    • 3
      AI एप्लिकेशनों में गुणवत्ता मूल्यांकन

  • • प्रमुख अंतर्दृष्टि

    • 1
      RAG क्षमताओं की गहन खोज
    • 2
      अवधारणाओं को स्पष्ट करने के लिए वास्तविक दुनिया के उदाहरणों का उपयोग
    • 3
      क्लाउड आर्किटेक्चर में सुरक्षा, विश्वसनीयता, और लागत अनुकूलन पर ध्यान केंद्रित करना

  • • लर्निंग परिणाम

    • 1
      RAG-सक्षम जनरेटिव AI एप्लिकेशन के घटकों को समझें
    • 2
      AI एप्लिकेशनों के लिए विभिन्न गूगल क्लाउड उत्पादों को एकीकृत करना सीखें
    • 3
      RAG के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों और उपयोग के मामलों में अंतर्दृष्टि प्राप्त करें
उदाहरण
ट्यूटोरियल
कोड नमूने
दृश्य
मूल सिद्धांत
उन्नत सामग्री
व्यावहारिक सुझाव
सर्वोत्तम प्रथाएँ

“ RAG-सक्षम जनरेटिव AI का परिचय

रिक्ति-वृद्धि जनरेशन (RAG) जनरेटिव AI एप्लिकेशनों की क्षमताओं को बाहरी डेटा को प्रतिक्रिया जनरेशन प्रक्रिया में एकीकृत करके बढ़ाता है। यह दस्तावेज़ डेवलपर्स और क्लाउड आर्किटेक्ट्स के लिए गूगल क्लाउड का उपयोग करके RAG-सक्षम एप्लिकेशन डिजाइन करने के लिए एक मार्गदर्शिका के रूप में कार्य करता है।

“ आर्किटेक्चर का अवलोकन

गूगल क्लाउड पर RAG-सक्षम जनरेटिव AI एप्लिकेशन के लिए आर्किटेक्चर में आपस में जुड़े घटक होते हैं जो डेटा इनजेशन, प्रोसेसिंग और प्रतिक्रिया जनरेशन को सुविधाजनक बनाते हैं। मुख्य घटकों में डेटा इनजेशन उपप्रणाली, सर्विंग उपप्रणाली, और गुणवत्ता मूल्यांकन उपप्रणाली शामिल हैं।

“ डेटा इनजेशन उपप्रणाली

डेटा इनजेशन उपप्रणाली बाहरी डेटा को तैयार करने और प्रोसेस करने के लिए जिम्मेदार होती है ताकि RAG क्षमताओं को सक्षम किया जा सके। यह विभिन्न स्रोतों से डेटा को इनजेस्ट करती है, जिसमें फ़ाइलें और डेटाबेस शामिल हैं, और इसे आगे की प्रोसेसिंग के लिए Document AI और Vertex AI जैसे उपकरणों का उपयोग करके तैयार करती है।

“ सर्विंग उपप्रणाली

सर्विंग उपप्रणाली उपयोगकर्ताओं और जनरेटिव AI एप्लिकेशन के बीच इंटरैक्शन का प्रबंधन करती है। यह उपयोगकर्ता अनुरोधों को एम्बेडिंग में परिवर्तित करती है, सेमांटिक सर्च करती है, और LLM इनफेरेंस स्टैक के लिए संदर्भित प्रॉम्प्ट्स उत्पन्न करती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रतिक्रियाएँ प्रासंगिक हों।

“ गुणवत्ता मूल्यांकन उपप्रणाली

यह उपप्रणाली सर्विंग उपप्रणाली द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं की गुणवत्ता का मूल्यांकन करती है। यह पूर्वनिर्धारित मैट्रिक्स के आधार पर प्रतिक्रियाओं का आकलन करने के लिए Cloud Run नौकरियों का उपयोग करती है, भविष्य के विश्लेषण के लिए मूल्यांकन परिणामों को संग्रहीत करती है।

“ उपयोग किए गए गूगल क्लाउड उत्पाद

यह आर्किटेक्चर कई गूगल क्लाउड उत्पादों का लाभ उठाता है, जिसमें मॉडल प्रशिक्षण और तैनाती के लिए Vertex AI, सर्वरलेस कंप्यूटिंग के लिए Cloud Run, डेटा एनालिटिक्स के लिए BigQuery, और डेटा प्रबंधन के लिए PostgreSQL के लिए AlloyDB शामिल हैं।

“ RAG एप्लिकेशनों के लिए उपयोग के मामले

RAG-सक्षम जनरेटिव AI एप्लिकेशन विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग किए जा सकते हैं, जैसे व्यक्तिगत उत्पाद सिफारिशें, स्वास्थ्य सेवा के लिए नैदानिक सहायता प्रणाली, और प्रभावी कानूनी अनुसंधान, जो उत्पन्न आउटपुट की प्रासंगिकता और सटीकता को बढ़ाते हैं।

“ डिजाइन विचार

RAG-सक्षम आर्किटेक्चर विकसित करते समय सुरक्षा, अनुपालन, विश्वसनीयता, और प्रदर्शन जैसे कारकों पर विचार करें ताकि विशिष्ट एप्लिकेशन आवश्यकताओं को पूरा किया जा सके।

“ सुरक्षा और अनुपालन

गूगल क्लाउड उत्पादों में सुरक्षा उपायों को लागू करें ताकि डेटा सुरक्षा और नियमों के अनुपालन को सुनिश्चित किया जा सके। इसमें एन्क्रिप्शन, एक्सेस नियंत्रण, और ऑडिट लॉगिंग का उपयोग करना शामिल है।

“ लागत अनुकूलन रणनीतियाँ

लागत को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए, Cloud Run नौकरियों के लिए न्यूनतम संसाधन आवंटन से शुरू करें और प्रदर्शन आवश्यकताओं के आधार पर अनुकूलित करें। उपयोग की निगरानी करें और आवश्यकतानुसार संसाधनों को समायोजित करें।

 मूल लिंक: https://cloud.google.com/architecture/rag-capable-gen-ai-app-using-vertex-ai

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