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एज़्योर एआई सर्च के साथ रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन का उपयोग करके एआई प्रतिक्रियाओं में सुधार

गहन चर्चा
तकनीकी
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यह लेख एज़्योर एआई सर्च का उपयोग करके रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) की आर्किटेक्चर का अन्वेषण करता है, यह बताते हुए कि यह जानकारी पुनर्प्राप्ति प्रणालियों के साथ मिलकर बड़े भाषा मॉडल (LLMs) को कैसे सुधारता है। यह RAG समाधानों के निर्माण के लिए महत्वपूर्ण घटकों, दृष्टिकोणों और व्यावहारिक कार्यान्वयन पर चर्चा करता है, साथ ही खोज क्वेरी में प्रासंगिकता और पुनः प्राप्ति को अधिकतम करने के लिए कोड उदाहरण और सर्वोत्तम प्रथाओं को भी शामिल करता है।
  • मुख्य बिंदु
  • अनूठी अंतर्दृष्टि
  • व्यावहारिक अनुप्रयोग
  • प्रमुख विषय
  • प्रमुख अंतर्दृष्टि
  • लर्निंग परिणाम

  • • मुख्य बिंदु

    • 1
      RAG आर्किटेक्चर और एज़्योर एआई सर्च के साथ इसके एकीकरण का व्यापक अवलोकन
    • 2
      RAG समाधानों को लागू करने के लिए कोड उदाहरणों के साथ विस्तृत व्यावहारिक मार्गदर्शन
    • 3
      खोज परिणामों को अनुकूलित करने के लिए इंडेक्सिंग रणनीतियों और क्वेरी क्षमताओं पर गहन चर्चा

  • • अनूठी अंतर्दृष्टि

    • 1
      सुधारित प्रासंगिकता के लिए कीवर्ड और वेक्टर खोजों को मिलाने वाले हाइब्रिड क्वेरी का महत्व
    • 2
      जटिल डेटा पुनर्प्राप्ति परिदृश्यों में पुनः प्राप्ति और प्रासंगिकता ट्यूनिंग को अधिकतम करने की रणनीतियाँ

  • • व्यावहारिक अनुप्रयोग

    • लेख में कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टियाँ और कोड उदाहरण प्रदान किए गए हैं जिन्हें एज़्योर में प्रभावी RAG समाधानों के निर्माण के लिए सीधे लागू किया जा सकता है, जिससे यह डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों के लिए अत्यधिक मूल्यवान बनता है।

  • • प्रमुख विषय

    • 1
      रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG)
    • 2
      एज़्योर एआई सर्च क्षमताएँ
    • 3
      हाइब्रिड खोज तकनीकें

  • • प्रमुख अंतर्दृष्टि

    • 1
      जनरेटिव एआई अनुप्रयोगों के लिए एज़्योर एआई सर्च के साथ LLMs का एकीकरण
    • 2
      कस्टम RAG पैटर्न और उनके कार्यान्वयन की विस्तृत खोज
    • 3
      RAG समाधानों के त्वरित विकास के लिए व्यावहारिक उदाहरण और टेम्पलेट

  • • लर्निंग परिणाम

    • 1
      RAG समाधानों की आर्किटेक्चर और घटकों को समझना
    • 2
      RAG संदर्भ में एज़्योर एआई सर्च को लागू करने की क्षमता
    • 3
      खोज प्रासंगिकता और पुनः प्राप्ति को अधिकतम करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं का ज्ञान
उदाहरण
ट्यूटोरियल
कोड नमूने
दृश्य
मूल सिद्धांत
उन्नत सामग्री
व्यावहारिक सुझाव
सर्वोत्तम प्रथाएँ

“ रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन का परिचय

एज़्योर एआई सर्च RAG आर्किटेक्चर को लागू करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। यह मजबूत इंडेक्सिंग और क्वेरीिंग क्षमताएँ प्रदान करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि जानकारी पुनर्प्राप्ति प्रणाली बड़े डेटा वॉल्यूम को कुशलतापूर्वक संभाल सके। एज़्योर के क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर का लाभ उठाकर, संगठन अपने डेटा संचालन की सुरक्षा और विश्वसनीयता सुनिश्चित कर सकते हैं जबकि LLMs के साथ सहजता से एकीकृत कर सकते हैं ताकि जनरेटिव एआई अनुप्रयोगों में सुधार हो सके।

“ एज़्योर एआई सर्च की प्रमुख विशेषताएँ

एज़्योर एआई सर्च के साथ एक कस्टम RAG समाधान बनाने में कई चरण शामिल हैं: 1. उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट या प्रश्न को परिभाषित करें। 2. प्रासंगिक जानकारी पुनर्प्राप्त करने के लिए एज़्योर एआई सर्च का उपयोग करें। 3. प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए शीर्ष रैंक वाले परिणामों को LLM में फीड करें। यह आर्किटेक्चर उद्यम की विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर लचीले और अनुकूलित उत्तरों की अनुमति देता है।

“ जानकारी पुनर्प्राप्ति का अनुकूलन

एज़्योर एआई सर्च के साथ RAG लागू करने के लिए एक उदाहरण कार्यप्रवाह में शामिल हैं: 1. एज़्योर एआई सर्च और ओपनएआई क्लाइंट सेट करना। 2. एक ग्राउंडेड प्रॉम्प्ट परिभाषित करना जो LLM को पुनर्प्राप्त डेटा का उपयोग करने के लिए निर्देशित करता है। 3. एक खोज क्वेरी निष्पादित करना और LLM के लिए परिणामों को प्रारूपित करना। 4. पुनर्प्राप्त जानकारी के आधार पर एक प्रतिक्रिया उत्पन्न करना।

“ एज़्योर एआई सर्च के साथ शुरुआत करना

रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन LLMs की क्षमताओं में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है, विशेष रूप से जब इसे एज़्योर एआई सर्च जैसे मजबूत जानकारी पुनर्प्राप्ति प्रणालियों के साथ जोड़ा जाता है। इन तकनीकों का लाभ उठाकर, उद्यम अपने एआई अनुप्रयोगों को सुधार सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि अधिक सटीक और संदर्भानुकूल प्रतिक्रियाएँ मिलें जो उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करती हैं।

 मूल लिंक: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview

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