प्रासंगिक संबंध निष्कर्षण पाठ में संस्थाओं के बीच सार्थक संबंधों की पहचान करने के बारे में है, न कि केवल उनकी सह-घटना के बारे में। बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) निम्नलिखित पेशकश करके इस प्रक्रिया में क्रांति ला रहे हैं:

• प्रासंगिक समझ: वे केवल शब्दों को जोड़ने के बजाय “Apple iPhone का निर्माण करता है” जैसे संबंधों की व्याख्या करते हैं।
• स्केलेबिलिटी: बड़े पैमाने पर डेटासेट से ज्ञान ग्राफ़ बनाने जैसे कार्यों को स्वचालित करना।
• फ्लेक्सिबिलिटी: बिना किसी प्रशिक्षण के शून्य- और कुछ शॉट सीखने के परिदृश्यों को संभालना।

मुख्य चरणों में स्वच्छ डेटासेट तैयार करना, स्कीमा को परिभाषित करना और स्थिरता के लिए JSON जैसे संरचित आउटपुट का उपयोग करना शामिल है। जैसे टूल मिस्ट्रल: इंस्ट्रक्ट 7 बी और लैंग चैन वर्कफ़्लो को कारगर बनाने में मदद करें, जबकि प्लेटफ़ॉर्म जैसे prompts.ai मल्टी-मॉडल एकीकरण और लागत प्रबंधन को सरल बनाएं।

एलएलएम स्वास्थ्य सेवा (जैसे, आनुवंशिक डेटा को जोड़ना) और वित्त (जैसे, धोखाधड़ी का पता लगाना) जैसे उद्योगों को बदल रहे हैं। डेटा अस्पष्टता, गोपनीयता संबंधी चिंताओं और स्केलेबिलिटी जैसी चुनौतियों का समाधान इकाई असंबद्धता, स्कीमा प्रवर्तन और शीघ्र परिशोधन जैसी तकनीकों के माध्यम से किया जाता है।

पाठ से डेटा निकालने के लिए LLM का उपयोग करें (विशेषज्ञ मोड)

प्रासंगिक संबंध निष्कर्षण के लिए सेट अप करना

निष्कर्षण प्रक्रिया में गोता लगाने से पहले, सही उपकरण इकट्ठा करना और अपना डेटा तैयार करना महत्वपूर्ण है। इन शुरुआती चरणों ने सुचारू और प्रभावी वर्कफ़्लो के लिए चरण निर्धारित किया है, जिसका विवरण निम्नलिखित अनुभाग में दिया जाएगा।

उपकरण और संसाधन जिनकी आपको आवश्यकता होगी

अपने एक्सट्रैक्शन वर्कफ़्लो के लिए एक मजबूत आधार बनाने के लिए, तीन आवश्यक चीज़ों पर ध्यान दें: एक उपयुक्त बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) तक पहुंच, प्रासंगिक डेटासेट, और ज्ञान ग्राफ़ सिद्धांतों की बुनियादी समझ। नॉलेज ग्राफ़ बनाने के लिए एलएलएम का लाभ उठाने के लिए ये घटक महत्वपूर्ण हैं।

सही एलएलएम चुनना

एक एलएलएम चुनें जो आपकी प्रदर्शन आवश्यकताओं और गोपनीयता मानकों के अनुरूप हो। सुनिश्चित करें कि किसी भी आवश्यक सुरक्षा शर्तों को पूरा करते समय मॉडल आपके विशिष्ट निष्कर्षण लक्ष्यों का समर्थन करता है।

डेटासेट तैयार करना

आपके डेटासेट को सीधे आपके निष्कर्षण उद्देश्यों का समर्थन करना चाहिए। छोटे से शुरू करें - 100-500 स्वच्छ टेक्स्ट पैसेज के नमूने का उपयोग करें। इससे आप बड़े डेटासेट तक स्केल करने से पहले अपने दृष्टिकोण को परिष्कृत कर सकते हैं।

नॉलेज ग्राफ की मूल बातें समझना

ज्ञान ग्राफ अवधारणाओं से परिचित होने से आपको अपनी निष्कर्षण प्रक्रिया को व्यवस्थित और संरचित करने में मदद मिलेगी। नॉलेज ग्राफ़ डेटा बिंदुओं के बीच संबंधों को मैप करते हैं, जिससे विभिन्न स्रोतों से जानकारी को एकीकृत करना और पैटर्न को उजागर करना आसान हो जाता है। इसे “संस्थाओं” (आइटम) को “रिश्तों” (उनके बीच के कनेक्शन) से जोड़ने के रूप में सोचें।

अपना डेटा तैयार करना और साफ़ करना

डेटा तैयार करना कच्चे, असंरचित पाठ को एक स्वच्छ, सुसंगत प्रारूप में बदलने के बारे में है जिसे कुशलता से संसाधित किया जा सकता है। सटीक और विश्वसनीय परिणाम सुनिश्चित करने के लिए यह कदम महत्वपूर्ण है।

पाठ को साफ करना और मानकीकृत करना

अनावश्यक रिक्त स्थान हटाने, विराम चिह्न को सामान्य करने और लगातार आवरण सुनिश्चित करने से शुरू करें। प्रोसेसिंग त्रुटियों को रोकने के लिए विशेष वर्णों जैसी समस्याओं का समाधान करें और टेक्स्ट को मानक एन्कोडिंग प्रारूप, जैसे कि UTF-8 में कनवर्ट करें।

टोकनाइजेशन और कॉन्टेक्स्ट प्रिजर्वेशन

एक बार जब आपका टेक्स्ट साफ हो जाए, तो बाइट पेयर एन्कोडिंग (BPE) जैसी विधियों का उपयोग करके इसे टोकन करें। लंबे दस्तावेज़ों के लिए, एक स्लाइडिंग विंडो दृष्टिकोण मददगार हो सकता है - यह ओवरलैपिंग टोकन सीक्वेंस बनाता है, संदर्भ को संरक्षित करता है और आपके प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता को बढ़ाता है। इसके अतिरिक्त, लगातार आउटपुट सुनिश्चित करने के लिए एक स्पष्ट ट्रिपल-आधारित स्कीमा को परिभाषित करें।

अपनी स्कीमा को परिभाषित करना

एक ग्राफ़ स्कीमा स्थापित करें जो उन नोड्स और रिश्तों की रूपरेखा तैयार करता है जिन्हें आप निकालने का लक्ष्य रखते हैं। ट्रिपल फ़ॉर्मेट का उपयोग करना - विषय, विधेय, और वस्तु - स्पष्टता और स्थिरता बनाए रखने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, स्कीमा “Apple” (विषय) “मैन्युफैक्चरर्स” (विधेय) “iPhone” (ऑब्जेक्ट) में, प्रत्येक तत्व की एक विशिष्ट भूमिका होती है, जिससे संबंध स्पष्ट और अनुमानित हो जाते हैं।

आउटपुट स्वरूप की योजना बनाना

अपनी आउटपुट संरचना पर जल्दी निर्णय लें। आपके स्कीमा से मेल खाने वाली पूर्वनिर्धारित कुंजियों वाली JSON ऑब्जेक्ट एक सामान्य पसंद है। परिणामों को साफ़ रखने के लिए, गैर-अनुरूप डेटा को बाहर करने के लिए सख्त फ़िल्टरिंग का उपयोग करने पर विचार करें।

गुणवत्ता नियंत्रण सुनिश्चित करना

छोटे बैचों पर अपने आउटपुट का परीक्षण करें और सटीकता को सत्यापित करने के लिए मैन्युअल रूप से उनकी समीक्षा करें। इस चरण में गुणवत्ता नियंत्रण में समय लगाने से त्रुटियां कम हो जाती हैं और बाद में सुधार की आवश्यकता कम हो जाती है। एक अच्छी तरह से तैयार किया गया डेटासेट और स्कीमा आपको अगले भाग में उल्लिखित निष्कर्षण प्रक्रिया में सफलता के लिए तैयार करेगा।

प्रासंगिक संबंध निष्कर्षण के लिए चरण-दर-चरण वर्कफ़्लो

एक बार जब आपका डेटा तैयार हो जाता है और उपकरण सेट हो जाते हैं, तो निष्कर्षण प्रक्रिया में गोता लगाने का समय आ जाता है। अपने पहले से तैयार किए गए डेटा और परिभाषित स्कीमा का उपयोग करके, उन संबंधों की पहचान करने और उन्हें संरचित करने के लिए इन चरणों का पालन करें, जो आपके ज्ञान ग्राफ़ की रीढ़ के रूप में काम करेंगे।

उद्देश्य और स्कीमा सेट करना

संकेतों में कूदने से पहले, अपने लक्ष्यों को परिभाषित करने और अपने दृष्टिकोण को सावधानीपूर्वक संरचित करने के लिए कुछ समय निकालें। यह कदम एक सहज और प्रभावी निष्कर्षण प्रक्रिया के लिए आधार तैयार करता है।

अपने निष्कर्षण लक्ष्यों को परिभाषित करना

उन रिश्तों के प्रकारों को इंगित करें जो आपके विशिष्ट उपयोग के मामले के लिए सबसे महत्वपूर्ण हैं। यहां स्पष्टता यह सुनिश्चित करती है कि आप प्रासंगिक चीज़ों पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, जिससे समय और मेहनत दोनों की बचत होती है।

स्ट्रक्चर्ड स्कीमा बनाना

अपने स्कीमा को अपने निष्कर्षण के ब्लूप्रिंट के रूप में सोचें। शुरुआती बिंदु के रूप में ट्रिपलेट प्रारूप (विषय, विधेय, वस्तु) का उपयोग करें और अपने डोमेन के अनुरूप संबंध प्रकार और इकाई श्रेणियों को शामिल करने के लिए इसका विस्तार करें।

“एक उचित वैचारिक मॉडल महत्वपूर्ण है क्योंकि यह वास्तविक दुनिया की आवश्यकताओं को एक सुसंगत डेटाबेस संरचना में अनुवाद करने की नींव के रूप में कार्य करता है।” - एंड्रिया एविग्नोन, एलेसिया टिएर्नो, एलेसेंड्रो फियोरी, और सिल्विया चिउसानो

अपने स्कीमा में प्रासंगिक संकेत जोड़ना

मॉडल को आपके डेटा की बारीकियों को बेहतर ढंग से समझने में मदद करने के लिए अपने स्कीमा में प्रासंगिक संकेत शामिल करें, जिससे सटीकता में काफी सुधार हो सकता है।

आउटपुट स्वरूप मानक स्थापित करना

JSON संरचना की तरह एक सुसंगत आउटपुट स्वरूप पर टिके रहें, जो आपकी स्कीमा से मेल खाता हो। यह सुनिश्चित करने के लिए कि परिणाम डाउनस्ट्रीम सिस्टम के साथ सहजता से एकीकृत हो जाएं, प्रमुख फ़ील्ड जैसे कि एंटिटी प्रकार, रिलेशनशिप लेबल और कॉन्फिडेंस स्कोर शामिल करें।

प्रभावी प्रॉम्प्ट बनाना

आप अपने प्रॉम्प्ट कैसे डिज़ाइन करते हैं, यह निष्कर्षण प्रक्रिया को बना या बिगाड़ सकता है। स्पष्ट और सुविचारित संकेत सटीक, सार्थक परिणाम देने के लिए मॉडल का मार्गदर्शन करते हैं।

बिल्डिंग क्लियर एंड स्पेसिफिक इंस्ट्रक्शन

अपने निर्देशों में जितना संभव हो उतना विशिष्ट रहें। परिभाषित करें कि वैध संबंध के रूप में क्या योग्य है और भ्रम से बचने के लिए इसे कैसे स्वरूपित किया जाना चाहिए।

आउटपुट को गाइड करने के लिए उदाहरणों का उपयोग करना

2—3 उदाहरण प्रदान करें जो आपके द्वारा खोजे जा रहे संबंधों के प्रारूप और प्रकारों को स्पष्ट करते हैं। मॉडल को फ़ॉलो करने के लिए स्पष्ट पैटर्न सेट करने के लिए सकारात्मक उदाहरण (सही आउटपुट) और नकारात्मक उदाहरण (किन चीज़ों से बचना चाहिए) दोनों का उपयोग करें।

अपघटन के माध्यम से जटिलता का प्रबंधन करना

जटिल कार्यों को छोटे, प्रबंधनीय चरणों में विभाजित करें। उदाहरण के लिए, सभी प्रकार के संबंधों को एक ही बार में निकालने के बजाय, प्रत्येक श्रेणी के लिए अलग-अलग संकेत बनाएं। यह विधि त्रुटियों को कम करती है और एक्सट्रैक्शन की गुणवत्ता में सुधार करती है।

बाधाओं और संदर्भ को शामिल करना

कार्य के लिए स्पष्ट सीमाएँ निर्धारित करें। ध्यान केंद्रित करने के लिए इकाइयों, शामिल करने के लिए संबंधों की गहराई और किसी भी डोमेन-विशिष्ट नियमों को निर्दिष्ट करें। उदाहरण के लिए, आप एक्सट्रैक्शन को बड़े मौद्रिक मूल्यों या विशिष्ट संगठनात्मक संरचनाओं से जुड़े संबंधों तक सीमित कर सकते हैं।

प्रॉम्प्ट स्ट्रक्चर को ऑप्टिमाइज़ करना

आपके प्रॉम्प्ट में संदर्भ, स्पष्ट निर्देश, वांछित आउटपुट स्वरूप और उदाहरण शामिल होने चाहिए। अतिरिक्त सटीकता के लिए, मॉडल को एक भूमिका सौंपें, जैसे कि, “वित्तीय रिपोर्ट से संबंध निकालने वाले डेटा विश्लेषक के रूप में कार्य करें.”

परिणामों का परीक्षण और सुधार

एक बार आपके प्रॉम्प्ट तैयार हो जाने के बाद, आउटपुट का परीक्षण करें और सटीकता में सुधार करने के लिए उन्हें परिष्कृत करें। यह पुनरावृत्त प्रक्रिया सुनिश्चित करती है कि आपका वर्कफ़्लो विश्वसनीय परिणाम देता है।

स्ट्रक्चर्ड आउटपुट मूल्यांकन

आउटपुट के लिए एक मानक प्रारूप का उपयोग करना न केवल स्थिरता सुनिश्चित करता है बल्कि मूल्यांकन को भी सरल बनाता है। यह दृष्टिकोण 15% तक सटीकता में सुधार कर सकता है, जिससे गुणवत्ता का आकलन करना और परिणामों को आपके ज्ञान के ग्राफ में एकीकृत करना आसान हो जाता है।

इटरेटिव प्रॉम्प्ट रिफाइनमेंट और डोमेन अनुकूलन

फ़ीडबैक के आधार पर अपने प्रॉम्प्ट में नियमित रूप से बदलाव करें। प्रासंगिक शब्दावली और संबंध पैटर्न को शामिल करके उन्हें विशिष्ट डोमेन के अनुरूप बनाएं। यह चरण जटिल या विशिष्ट डेटासेट के लिए विशेष रूप से सहायक है।

स्केलिंग ट्रेनिंग के उदाहरण

प्रत्येक प्रकार के संबंध के लिए कुछ उदाहरणों के साथ शुरू करें और धीरे-धीरे आवश्यकतानुसार और जोड़ें। जब आप किनारे के मामलों या चुनौतीपूर्ण परिदृश्यों का सामना करते हैं, तो प्रदर्शन में वृद्धिशील रूप से सुधार करने के लिए उदाहरणों की संख्या बढ़ाएँ।

गुणवत्ता नियंत्रण और प्रदर्शन की निगरानी

सटीकता, पूर्णता और प्रसंस्करण गति जैसे मेट्रिक्स पर नज़र रखें। शुरुआती परीक्षणों के दौरान बेंचमार्क सेट करें और अपने वर्कफ़्लो स्केल के रूप में किसी भी समस्या को पकड़ने के लिए समय के साथ प्रदर्शन की निगरानी करें। नियमित गुणवत्ता जांच से स्थिरता और विश्वसनीयता बनाए रखने में मदद मिलेगी।

एक्सट्रैक्टेड रिलेशनशिप के साथ नॉलेज ग्राफ़ बनाना

एक बार जब आप अपने डेटा से संबंध निकाल लेते हैं, तो अगला चरण उन आउटपुट को संरचित ज्ञान ग्राफ़ में बदलना होता है। यह प्रक्रिया आपके डेटा फ़ाउंडेशन को मज़बूत करती है, जिससे एडवांस विश्लेषण सक्षम होता है। पहले से स्थापित स्कीमा और आउटपुट के आधार पर, आप कच्चे एलएलएम-जनरेट किए गए डेटा को पूरी तरह कार्यात्मक ज्ञान ग्राफ़ में बदल सकते हैं। इसमें डेटा को फ़ॉर्मेट करना, इसे ग्राफ़ डेटाबेस में एकीकृत करना और इसकी गुणवत्ता सुनिश्चित करना शामिल है।

एलएलएम आउटपुट को स्ट्रक्चर्ड ग्राफ़ में परिवर्तित करना

प्राकृतिक भाषा डेटा को संरचित सिस्टम से जोड़ने के लिए असंरचित एलएलएम आउटपुट को संरचित, मशीन-पठनीय प्रारूपों में बदलना महत्वपूर्ण है।

आउटपुट को मानकीकृत करना और स्कीमा लागू करना

स्थिरता बनाए रखने के लिए, JSON प्रारूपों का उपयोग करके आउटपुट को मानकीकृत करें ओपनएआई कार्य करता है। ऐसे किसी भी डेटा को फ़िल्टर करें जो आपकी स्कीमा के अनुरूप न हो। LangChain जैसे टूल आपको Pydantic वर्गों को परिभाषित करने की अनुमति देते हैं, जो सभी निकाले गए डेटा में एकरूपता सुनिश्चित करते हुए आवश्यक सटीक JSON संरचना को निर्दिष्ट करते हैं।

आधुनिक इंटीग्रेशन टूल का उपयोग करना

लैंगचैन का एलएलएम ग्राफ ट्रांसफॉर्मर असंरचित पाठ को संरचित प्रारूपों में परिवर्तित करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है। यह टूल-आधारित और प्रॉम्प्ट-आधारित दोनों दृष्टिकोणों का समर्थन करता है, जिससे यह विभिन्न उपयोग के मामलों के लिए बहुमुखी हो जाता है।

इकाई की स्थिरता सुनिश्चित करना

निरंतर नामकरण सम्मेलनों को बनाए रखने में इकाई असंबद्धता एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। यह मामूली नामकरण भिन्नताओं के कारण होने वाली डुप्लिकेट इकाइयों को खत्म करने में मदद करता है, जिससे आपके ग्राफ़ की अखंडता बनी रहती है।

ग्राफ़ डेटाबेस के साथ काम करना

ग्राफ़ डेटाबेस नॉलेज ग्राफ़ के लिए विशिष्ट रूप से अनुकूल होते हैं क्योंकि वे रिश्तों को प्राथमिकता देते हैं, उन्हें डेटा के साथ-साथ मूल तत्व मानते हैं।

सही डेटाबेस का चयन करना

ग्राफ़ डेटाबेस जटिल इंटरकनेक्शन को संभालने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। वे उन अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से मूल्यवान हैं जिन्हें जटिल संबंध मानचित्रण की आवश्यकता होती है। 2025 तक ग्राफ़ टेक्नोलॉजी की मांग 3.2 बिलियन डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है।

अपना ग्राफ़ मॉडल डिज़ाइन करना

प्रमुख संस्थाओं और उनके संबंधों की पहचान करके शुरू करें। दोहराव और विसंगतियों से बचने के लिए अपने डेटा को सामान्य करें। प्रश्नों को सरल बनाने के लिए नोड्स और किनारों के लिए स्पष्ट, डोमेन-विशिष्ट नामों का उपयोग करें। क्वेरी परफ़ॉर्मेंस को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए अपनी इंडेक्सिंग रणनीति को जल्दी प्लान करें। अपने ग्राफ़ को सबसे अधिक प्रासंगिक इकाइयों और कनेक्शनों पर फ़ोकस करें, ताकि इसे प्रबंधित और कुशल बनाया जा सके।

स्केलिंग और प्रदर्शन अनुकूलन

बड़े पैमाने पर ग्राफ़ डेटा का प्रबंधन करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। क्राउडस्ट्राइक उनके डेटा स्कीमा को सरल बनाकर इस समस्या से निपटा। जैसा कि मार्कस किंग और राल्फ कारवेओ से क्राउडस्ट्राइक समझाया:

“इस परियोजना की शुरुआत में, जिस मुख्य मुद्दे को हमें संबोधित करना था, वह था अत्यधिक अप्रत्याशित लेखन दर के साथ डेटा की एक बहुत बड़ी मात्रा का प्रबंधन करना... हमने पीछे हटने का फैसला किया और यह सोचने का फैसला किया कि कैसे स्केल किया जाए, बल्कि कैसे सरल बनाया जाए... एक डेटा स्कीमा बनाकर जो असाधारण रूप से सरल था, हम एक मजबूत और बहुमुखी प्लेटफ़ॉर्म बनाने में सक्षम होंगे जिससे निर्माण किया जा सके।”

सुरक्षा और रख-रखाव

अपने डेटा की सुरक्षा के लिए मजबूत एक्सेस नियंत्रण स्थापित करें। डेटाबेस प्रदर्शन को नियमित रूप से मॉनिटर और ऑप्टिमाइज़ करें, और अपनी जानकारी को सुरक्षित रखने के लिए बैकअप और पुनर्स्थापना प्रक्रियाओं को लागू करें।

अपना ग्राफ़ डेटाबेस सेट करने के बाद, डेटा की सटीकता को सत्यापित करना और इसकी गुणवत्ता में लगातार सुधार करना आवश्यक है।

गुणवत्ता नियंत्रण और डेटा संवर्धन

आपके नॉलेज ग्राफ की उपयोगिता उसके डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करती है। कठोर गुणवत्ता नियंत्रण और संवर्धन प्रक्रियाओं को लागू करने से यह सुनिश्चित होता है कि ग्राफ़ विश्वसनीय अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

डेटा सटीकता की पुष्टि करना

एलएलएम द्वारा जेनरेट की गई जानकारी को क्रॉस-चेक और परिष्कृत करने के लिए नॉलेज ग्राफ का उपयोग करें। री-प्रॉम्प्टिंग तकनीकें विकृत आउटपुट को ठीक कर सकती हैं, जबकि पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (RAG) विधियाँ निष्कर्षण सटीकता को बढ़ाती हैं।

बूस्टिंग एक्यूरेसी मेट्रिक्स

उचित प्रासंगिक संवर्धन के साथ, इकाई निष्कर्षण सटीकता 92% तक पहुंच सकती है, और संबंध निष्कर्षण 89% प्राप्त कर सकता है। बुनियादी निष्कर्षण विधियों की तुलना में कार्य संरेखण में 15% सुधार होता है।

डोमेन-विशिष्ट फ़ाइन-ट्यूनिंग

जैसे फ्रेमवर्क का उपयोग करके छोटे एलएलएम को फाइन-ट्यून करें NVIDIA निमो और लोरा सटीकता में सुधार करने, विलंबता को कम करने और लागत कम करने के लिए। उदाहरण के लिए, Llama-3-8B मॉडल के साथ NVIDIA के काम ने पूर्णता दर और सटीकता में महत्वपूर्ण लाभ दिखाया, जिसमें ट्रिपल को टेक्स्ट संदर्भ से बेहतर तरीके से जोड़ा गया।

चल रही निगरानी और अपडेट

अपने सिस्टम का नियमित मूल्यांकन करें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि यह व्यवसाय की ज़रूरतों को पूरा करता है। नई इकाइयां और संबंध बनते ही उन्हें जोड़कर ग्राफ़ को चालू रखें। डेटा की सटीकता को सत्यापित करने के लिए टीम के सदस्यों को प्रशिक्षित करें, जिससे ग्राफ़ की विश्वसनीयता और बढ़े।

उन्नत कार्यक्षमता को सक्षम करने के लिए, निकाली गई इकाइयों और संबंधों को वेक्टर एम्बेडिंग में रूपांतरित करें। ये एम्बेडिंग सिमेंटिक सर्च और समानता मिलान का समर्थन करते हैं, जिससे यूज़र अनुभव और विश्लेषणात्मक क्षमताओं दोनों में सुधार होता है।

“नॉलेज ग्राफ़ एलएलएम आउटपुट को तर्क से समर्थित होने की अनुमति देते हैं। संरचित डोमेन प्रतिनिधित्व के साथ, GenAI को संदर्भ प्रदान करके बढ़ाया जाता है, जो समझ को और बढ़ाता है।” - Ontotext

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इंटरऑपरेबल प्लेटफ़ॉर्म के साथ वर्कफ़्लो में सुधार करना

डेटा निष्कर्षण और ग्राफ़ निर्माण के लिए पहले की तकनीकों के आधार पर, इंटरऑपरेबल प्लेटफ़ॉर्म वर्कफ़्लो दक्षता को अगले स्तर तक ले जाते हैं। प्रभावी ज्ञान ग्राफ़ के लिए AI मॉडल, स्वचालित वर्कफ़्लो और लागत नियंत्रण के सहज एकीकरण की आवश्यकता होती है। इंटरऑपरेबल प्लेटफ़ॉर्म कच्चे डेटा और उत्पादन के लिए तैयार ज्ञान ग्राफ़, सिस्टम को जोड़ने और संपूर्ण निष्कर्षण प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने के बीच सेतु का काम करते हैं। इससे हमें पता चलता है कि कैसे prompts.ai वर्कफ़्लो को सरल बनाता है और सुधारता है।

उपयोग करना prompts.ai बेहतर वर्कफ़्लो के लिए

प्रासंगिक संबंधों को निकालने के लिए अक्सर मल्टी-मोडल वर्कफ़्लो और रीयल-टाइम सहयोग की आवश्यकता होती है। prompts.ai एक ही मंच के भीतर 35 से अधिक AI भाषा मॉडल तक पहुंच प्रदान करके इन चुनौतियों का समाधान करता है। यह कई सिस्टम को जॉगल करने की परेशानी को दूर करता है और वर्कफ़्लो को सरल बनाता है।

एक स्टैंडआउट फीचर प्लेटफॉर्म का है प्रमुख एलएलएम के साथ इंटरऑपरेबिलिटी। इस क्षमता से आप विशिष्ट एक्सट्रैक्शन कार्यों के लिए सबसे उपयुक्त भाषा मॉडल खोजने के लिए कई भाषा मॉडल की तुलना कर सकते हैं। यह लचीलापन डोमेन-विशिष्ट शब्दावली या जटिल संबंधों को संभालने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है, क्योंकि अलग-अलग मॉडल अलग-अलग क्षेत्रों में उत्कृष्ट हैं।

सहयोग एक अन्य प्रमुख फोकस है। कोलैबोरेटिव डॉक्स और व्हाइटबोर्ड जैसे टूल टीमों को एक साथ लाते हैं, भले ही वे शारीरिक रूप से अलग हों। ये उपकरण संचार और विचार-मंथन को केंद्रीकृत करते हैं, जैसा कि UI डिज़ाइन से हेनरी डोकानई ने हाइलाइट किया है:

“अपनी टीमों को एक साथ मिलकर काम करने के लिए कहें, भले ही वे बहुत दूर हों। प्रोजेक्ट से संबंधित संचार को एक ही स्थान पर केंद्रीकृत करें, व्हाइटबोर्ड के साथ विचारों पर विचार-मंथन करें, और सहयोगी दस्तावेज़ों के साथ मिलकर योजनाओं का मसौदा तैयार करें.”

मंच भी एकीकृत करता है मल्टी-मोडल डेटा - पाठ और समय-आधारित डेटा से लेकर व्यवहारिक इनपुट तक। ईमेल, दस्तावेज़, चैट लॉग और डेटाबेस जैसे विविध स्रोतों को जोड़ने वाले ज्ञान ग्राफ़ बनाने के लिए यह व्यापक डेटा एकीकरण महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, Althire AI ने इस दृष्टिकोण का उपयोग एक ऐसा ढांचा बनाने के लिए किया, जो विभिन्न डेटा प्रकारों को एक गतिविधि-केंद्रित ज्ञान ग्राफ में एकीकृत करता है। एंटिटी एक्सट्रैक्शन, रिलेशनशिप इंट्रेंस और सिमेंटिक एनरिचमेंट जैसी प्रक्रियाओं को स्वचालित करके, उन्होंने दिखाया कि एकीकरण कितना प्रभावी हो सकता है।

एक अन्य उपयोगकर्ता-अनुकूल विशेषता यह है प्राकृतिक भाषा इंटरफ़ेस, जो गैर-तकनीकी टीम के सदस्यों के लिए प्लेटफ़ॉर्म को सुलभ बनाता है। यह डिज़ाइन सभी विभागों को अपनाने को प्रोत्साहित करता है, जैसा कि छह महीने के पायलट कार्यक्रम में दिखाया गया है, जहाँ कई विभागों के 78% यूज़र ने प्लेटफ़ॉर्म को अपनाया।

स्वचालन और लागत प्रबंधन

बड़ी मात्रा में टेक्स्ट को प्रोसेस करते समय लागत का प्रबंधन करना एक महत्वपूर्ण विचार है। prompts.ai इसके साथ इसका सामना करता है टोकनाइजेशन ट्रैकिंग, उपयोग लागतों में स्पष्ट दृश्यता प्रदान करना। इसके बाद टीमें फिक्स्ड सब्सक्रिप्शन फीस में लॉक होने के बजाय वास्तविक खपत के आधार पर वर्कफ़्लो को ऑप्टिमाइज़ कर सकती हैं।

प्लेटफ़ॉर्म का पे-एज़-यू-गो मॉडल प्रत्येक उपयोग के मामले के लिए कार्यों को सबसे अधिक लागत प्रभावी मॉडल में रूट करने की अनुमति देकर इसे एक कदम आगे ले जाता है। इससे महत्वपूर्ण बचत हो सकती है - सब्सक्रिप्शन पर 98% तक।

ऑटोमेशन एक और गेम-चेंजर है। साथ में स्वचालित रिपोर्टिंग, टीमें मैन्युअल प्रयास के बिना निष्कर्षण गुणवत्ता और प्रदर्शन मेट्रिक्स की निगरानी कर सकती हैं। इसमें एंटिटी एक्सट्रैक्शन सटीकता (92% तक) और रिलेशनशिप एक्सट्रैक्शन परफॉरमेंस (उचित प्रासंगिक संवर्द्धन के साथ 89% तक) जैसे प्रमुख मेट्रिक्स को ट्रैक करना शामिल है। प्रदर्शन में गिरावट आने पर अलर्ट टीमों को सूचित करते हैं, जिससे लगातार गुणवत्ता सुनिश्चित होती है।

जैसे फीचर्स टाइम सेवर्स दोहराए जाने वाले कार्यों को कम करें, जबकि प्लेटफ़ॉर्म की क्षमता स्वचालित रूप से संबंध निकालें नए कनेक्शनों को उजागर करके ज्ञान रेखांकन को समृद्ध करता है। इससे न केवल समय की बचत होती है बल्कि डेटा की गहराई भी बढ़ती है।

इसके अतिरिक्त, कस्टम माइक्रो वर्कफ़्लोज़ टीमों को विशिष्ट डोमेन या संबंधों के अनुरूप पुन: प्रयोज्य पैटर्न डिज़ाइन करने की अनुमति दें। एक बार सेट हो जाने पर, ये वर्कफ़्लो स्वचालित रूप से चलते हैं, आने वाले डेटा को प्रोसेस करते हैं और निरंतर मैन्युअल इनपुट के बिना नॉलेज ग्राफ़ को अद्यतित रखते हैं।

चुनौतियां, उपयोग के मामले, और व्यावहारिक सुझाव

एलएलएम-आधारित निष्कर्षण कई प्रकार के लाभ प्रदान करता है, लेकिन चुनौतियों के अपने उचित हिस्से के साथ आता है। इन बाधाओं को समझना और सबसे अच्छे उपयोग के मामलों की पहचान करने से आपको सामान्य गलतियों से बचते हुए अधिक प्रभावी ज्ञान ग्राफ़ बनाने में मदद मिल सकती है।

सामान्य समस्याएं और उन्हें कैसे ठीक करें

डेटा की अस्पष्टता पाठ से संबंध निकालते समय एक प्रमुख मुद्दा है। वास्तविक दुनिया का डेटा अक्सर गड़बड़ होता है, जिससे एलएलएम के लिए अस्पष्ट संदर्भों या परस्पर विरोधी जानकारी को संभालना मुश्किल हो जाता है। उदाहरण के लिए, चिकित्सा अनुसंधान में, एक ही दवा को सभी अध्ययनों में अलग-अलग तरीके से संदर्भित किया जा सकता है।

इसका समाधान करने के लिए, इकाई असंबद्धता तकनीकों को लागू करें और औपचारिक स्कीमा परिभाषाओं का उपयोग करें। ये एक ही इकाई के लिए अलग-अलग शब्दों को वापस एक नोड में मैप कर सकते हैं और ग्राफ़ को संरचित करने के लिए स्पष्ट नियम स्थापित कर सकते हैं।

गोपनीयता संबंधी चिंताएं संवेदनशील डेटा को प्रोसेस करते समय उत्पन्न होता है, जैसे कि हेल्थकेयर रिकॉर्ड या वित्तीय दस्तावेज़। चूंकि एलएलएम अनजाने में गोपनीय जानकारी को उजागर कर सकते हैं, इसलिए गोपनीयता की सुरक्षा के लिए गुमनामी और स्थानीय तैनाती आवश्यक है।

ग्राफ़ की गुणवत्ता बनाए रखना एक और चुनौती है। एलएलएम कभी-कभी मतिभ्रम या अशुद्धियाँ उत्पन्न कर सकते हैं, विशेषकर विशेष डोमेन में। इससे निपटने के लिए, विश्वसनीय स्रोतों के विरुद्ध आउटपुट की पुष्टि करें। मॉडल को अधिक स्थिर और सटीक परिणामों की ओर मार्गदर्शन करने के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का उपयोग करें और संदर्भ में उदाहरण दें।

स्केलेबिलिटी चुनौतियां जैसे-जैसे ज्ञान रेखांकन बड़े होते जाते हैं, स्पष्ट होते जाते हैं। उदाहरण के लिए, Google के नॉलेज ग्राफ़ में मई 2020 तक 5 बिलियन इकाइयों पर 500 बिलियन तथ्य शामिल थे, जबकि विकिडेटा 2024 के मध्य तक 1.5 बिलियन सिमेंटिक ट्रिपल को पार कर गया। इस पैमाने को प्रबंधित करने के लिए मॉडल के आकार को कम करने के लिए एलएलएम डिस्टिलेशन और क्वांटाइजेशन जैसी तकनीकों की आवश्यकता होती है, साथ ही क्वेरी प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए कैशिंग, इंडेक्सिंग और लोड बैलेंसिंग जैसी रणनीतियों की आवश्यकता होती है।

एलएलएम आउटपुट और ग्राफ़ संरचना के बीच स्थिरता महत्वपूर्ण है। आप पोस्ट-प्रोसेसिंग, JSON फ़ॉर्मेटिंग या फ़ंक्शन कॉलिंग के माध्यम से स्ट्रक्चर्ड आउटपुट लागू करके यह सुनिश्चित कर सकते हैं। मौजूदा ग्राफ़ गुणों के साथ निकाले गए गुणों का मिलान करने से विसंगतियों को कम करने में भी मदद मिलती है।

इस तरह के व्यावहारिक समाधान एलएलएम-आधारित निष्कर्षण विधियों की विश्वसनीयता को मजबूत करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।

एलएलएम-आधारित एक्सट्रैक्शन के लिए आवेदन

इन चुनौतियों के बावजूद, एलएलएम-आधारित निष्कर्षण ने कई उद्योगों में सफलता दिखाई है।

इन स्वास्थ्य देखभाल, एलएलएम ने महत्वपूर्ण प्रगति की है। उदाहरण के लिए, बायोजीपीटी, बायोमेडिकल साहित्य पर प्रशिक्षित, संबंध निष्कर्षण, प्रश्न उत्तर और दस्तावेज़ वर्गीकरण जैसे कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, जो अक्सर पारंपरिक तरीकों से बेहतर प्रदर्शन करता है। रेडियोलॉजी-Llama2 रेडियोलॉजिस्ट को छवियों की व्याख्या करने और नैदानिक रूप से प्रासंगिक रिपोर्ट तैयार करने में मदद करता है, जिससे दक्षता और सटीकता दोनों में सुधार होता है। इसी तरह, Google का HeAR मॉडल सांस की बीमारियों का पता लगाने के लिए खांसी की आवाज़ का विश्लेषण करता है, जिससे शीघ्र निदान किया जा सकता है।

इन वित्तीय सेवाएँ, एलएलएम निर्णय लेने में बदलाव कर रहे हैं। TradingGPT जैसे उपकरण स्टॉक और फंड ट्रेडिंग का मार्गदर्शन करने के लिए मानव व्यापारियों की निर्णय लेने की प्रक्रियाओं का अनुकरण करते हैं। FLANG प्रबंधकीय विवरणों और वित्तीय समाचारों के भावुकता विश्लेषण में माहिर है, जबकि DISC-FinLLM मल्टी-टर्न क्वेश्चन आंसरिंग और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन के साथ सामान्य LLM क्षमताओं को बढ़ाता है।

ग्राहक सहायता स्वचालन एलएलएम से लाभान्वित होने वाला एक अन्य क्षेत्र है। इन मॉडलों द्वारा संचालित चैटबॉट नियमित पूछताछ करते हैं, ग्राहकों की भावनाओं को समझते हैं, और जटिल मुद्दों को बढ़ाते हैं। यह दृष्टिकोण दक्षता को बढ़ाता है, लागत में कटौती करता है और ग्राहकों की संतुष्टि को बढ़ाता है।

कॉन्टेंट बनाने के वर्कफ़्लो एलएलएम के साथ और अधिक सुव्यवस्थित भी हो जाते हैं। वे प्रारंभिक ड्राफ्ट तैयार करते हैं और संशोधन सुझाते हैं, जिससे टीमों को उच्च मानकों को बनाए रखते हुए रणनीतिक कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।

एलएलएम मेथड्स बनाम अन्य दृष्टिकोण

पारंपरिक तरीकों के साथ एलएलएम-आधारित तरीकों की तुलना करना उनकी ताकत और सीमाओं को उजागर करता है:

आस्पेक्ट एलएलएम-आधारित तरीके नियम-आधारित तरीके परम्परागत एनएलपी स्केलेबिलिटी हाई — विविध टेक्स्ट प्रकारों को संभालता है निम्न — के लिए व्यापक मैनुअल नियमों की आवश्यकता होती है मीडियम — फ़ीचर इंजीनियरिंग की ज़रूरत है सटीकता प्रभावी प्रासंगिक इनपुट के साथ उच्च स्पष्ट पैटर्न के लिए उच्च, अस्पष्टता से जूझता परिवर्तनशील, विशेषताओं पर निर्भर करता है अनुकूलनशीलता उत्कृष्ट — उदाहरणों से सीखता है खराब — मैन्युअल अपडेट की ज़रूरत है मध्यम — फिर से प्रशिक्षित करना आवश्यक है सेटअप का समय फास्ट — प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और फाइन-ट्यूनिंग धीमा — व्यापक नियम-निर्माण माध्यम — इसमें प्रशिक्षण और सुविधाएँ शामिल हैं डोमेन ट्रांसफ़र आसान — डोमेन डेटा के साथ फाइन-ट्यूनिंग मुश्किल — हर डोमेन के लिए फिर से बनाए गए नियम मध्यम — फिर से प्रशिक्षित करना ज़रूरी है रख-रखाव निम्न — आवधिक अपडेट उच्च — निरंतर नियम अपडेट आवश्यक हैं मध्यम — आवश्यकतानुसार फिर से प्रशिक्षित करना

एलएलएम-आधारित विधियां संदर्भ को समझने और अस्पष्ट भाषा को संभालने की उनकी क्षमता में चमकती हैं, जिससे वे उन कार्यों के लिए आदर्श बन जाते हैं जिन्हें सूक्ष्म समझ की आवश्यकता होती है। हालांकि नियम-आधारित प्रणालियां स्पष्ट पैटर्न के लिए सटीकता में उत्कृष्ट होती हैं, लेकिन वे अक्सर प्राकृतिक भाषा की जटिलताओं से जूझती हैं। एलएलएम इस अंतर को पाटते हैं, और जब इन्हें ज्ञान रेखांकन के साथ जोड़ा जाता है, तो वे तथ्यात्मक सटीकता में सुधार करते हैं।

विशिष्ट क्षेत्रों के लिए एलएलएम को अनुकूलित करने के लिए, उन्हें डोमेन-विशिष्ट डेटा के साथ फाइन-ट्यून करें। उदाहरण के लिए, ओपन रिसर्च नॉलेज ग्राफ प्रोजेक्ट ने संपत्ति की निकासी को बेहतर बनाने के लिए एडवांस प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग का इस्तेमाल किया। एक एपीआई के माध्यम से मौजूदा संपत्तियों के साथ एलएलएम-जनरेट की गई संपत्तियों को संरेखित करके और अद्वितीय यूआरआई असाइन करके, शोधकर्ताओं ने स्थिरता और कार्यक्षमता दोनों को बढ़ाया।

नियमित रूप से नई जानकारी शामिल करके ज्ञान के ग्राफ़ को अद्यतित रखें। समय-समय पर एलएलएम के प्रदर्शन का मूल्यांकन करें और समय के साथ सटीकता बनाए रखने के लिए अपडेट किए गए डेटासेट के साथ मॉडल को फाइन-ट्यून करें। यह सुनिश्चित करता है कि आपका सिस्टम हमेशा बदलते परिदृश्य में विश्वसनीय और प्रासंगिक बना रहे।

सारांश और मुख्य बिंदु

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के साथ प्रासंगिक संबंध निष्कर्षण के माध्यम से प्रभावी ज्ञान ग्राफ बनाने में एक संरचित प्रक्रिया शामिल होती है जो असंरचित पाठ को संगठित, सुलभ डेटा में परिवर्तित करती है। यह दृष्टिकोण जानकारी को संरचित और पुनर्प्राप्त करने के तरीके को बढ़ाता है।

मुख्य चरणों का अवलोकन

प्रासंगिक संबंध निष्कर्षण के वर्कफ़्लो में चार प्रमुख चरण शामिल हैं: टेक्स्ट चंकिंग, ज्ञान की निकासी, इकाई मानकीकरण, और संबंध का अनुमान। साथ में, ये चरण कच्चे टेक्स्ट को संरचित ज्ञान ग्राफ़ में बदल देते हैं।

• टेक्स्ट चंकिंग एलएलएम की संदर्भ विंडो सीमाओं को संबोधित करने के लिए बड़े इनपुट टेक्स्ट को छोटे, प्रबंधनीय अनुभागों में विभाजित करता है।
• ज्ञान की निकासी एलएलएम को टेक्स्ट से सब्जेक्ट-प्रेडिकेट-ऑब्जेक्ट ट्रिपल की पहचान करने के लिए प्रेरित करता है। उदाहरण के लिए, “कनाडा के एक प्रतिभाशाली संगीतकार हेनरी” को प्रोसेस करना, रिश्तों को निकालेगा और उन्हें एक इंटरैक्टिव ग्राफ़ में प्रदर्शित करेगा।
• इकाई मानकीकरण यह सुनिश्चित करता है कि निकाली गई इकाइयां मौजूदा ज्ञान आधार के साथ संरेखित हों, डुप्लिकेट से बचें और स्थिरता बनाए रखें।
• संबंध का अनुमान इकाइयों को सार्थक रूप से जोड़ता है, उन्नत प्रश्नों और बहु-चरणीय तर्क को सक्षम करता है।

परिणामों को अनुकूलित करने के लिए, जटिल कार्यों को छोटे उप-कार्यों में विभाजित करना, स्पष्ट और विशिष्ट संकेतों का उपयोग करना और विभिन्न चंक आकारों और मॉडलों के साथ प्रयोग करना मददगार होता है। ये प्रथाएं ज्ञान ग्राफ़ बनाने और उन्हें परिष्कृत करने के लिए एक ठोस ढांचा प्रदान करती हैं।

prompts.ai के साथ अधिक मूल्य प्राप्त करना

प्लेटफ़ॉर्म जैसे prompts.ai एलएलएम द्वारा संचालित ज्ञान ग्राफ परियोजनाओं की दक्षता और लागत-प्रभावशीलता को बढ़ाना। इंटरऑपरेबल वर्कफ़्लोज़ और पे-एज़-यू-गो टोकन सिस्टम की पेशकश करके, prompts.ai जटिल प्रक्रियाओं को सरल बनाता है और लागतों को प्रबंधित करने में मदद करता है। यह संरचित दृष्टिकोण सुव्यवस्थित परिचालनों की रीढ़ है।

के मुताबिक मैकिन्से, जनरेटिव एआई 60-70% दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित कर सकता है, जिसमें 74% कंपनियां पहले वर्ष के भीतर निवेश पर रिटर्न देखती हैं। इसके अतिरिक्त, वैश्विक वर्कफ़्लो ऑटोमेशन बाज़ार के 2025 तक 23.77 बिलियन डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है।

prompts.ai वर्कफ़्लो को बेहतर बनाने के लिए कई सुविधाएँ प्रदान करता है:

• मल्टी-मोडल AI वर्कफ़्लोज़ और सहयोग उपकरण निष्कर्षण प्रक्रिया को सरल बनाते हैं।
• एक इंटीग्रेटेड वेक्टर डेटाबेस कुशल भंडारण, पुनर्प्राप्ति, और शब्दार्थ से संबंधित संस्थाओं को जोड़ने का समर्थन करता है।
• टोकनाइजेशन ट्रैकिंग लागत नियंत्रण सुनिश्चित करता है, टीमों को केवल उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले संसाधनों के लिए भुगतान करने देता है - चाहे जटिल कार्यों के लिए बड़े मॉडल या नियमित कार्य के लिए छोटे मॉडल को नियोजित करना हो।
• स्वचालित रिपोर्टिंग और एन्क्रिप्शन परिचालन पारदर्शिता को बढ़ाते हैं, 91% संगठनों ने AI वर्कफ़्लो ऑटोमेशन को अपनाने के बाद बेहतर निगरानी की रिपोर्ट की है।

शुरू करने वाली टीमों के लिए, मापने योग्य परिणाम देने वाले विशिष्ट उपयोग के मामले पर ध्यान केंद्रित करना एक स्मार्ट पहला कदम है। prompts.ai के कस्टम माइक्रो वर्कफ़्लो से बड़े डेटासेट में एक्सट्रैक्शन पाइपलाइन को विकसित करना, परीक्षण करना और स्केल करना आसान हो जाता है।

शोध से पता चलता है कि एलएलएम को नॉलेज ग्राफ़ के साथ मिलाने से प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और संरचित डेटा की ताकत बढ़ती है, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सीमाओं को धक्का मिलता है।

पूछे जाने वाले प्रश्न

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) प्रासंगिक संबंध निष्कर्षण को सरल और बेहतर कैसे बनाते हैं?

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) ने प्राकृतिक भाषा की बारीकियों को समझकर प्रासंगिक संबंधों को निकालने के तरीके को बदल दिया है। पुराने तरीकों के विपरीत, जो निश्चित नियमों या पूर्वनिर्धारित पैटर्न पर निर्भर करते हैं, एलएलएम जटिल भाषा की व्याख्या करने, सूक्ष्म कनेक्शनों की पहचान करने और तेज अंतर्दृष्टि प्रदान करने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं।

इस लचीलेपन के कारण, एलएलएम बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा को प्रभावी ढंग से संभाल सकते हैं, जिससे वे समय के साथ विकसित होने वाले विस्तृत ज्ञान ग्राफ़ बनाने के लिए एकदम उपयुक्त हो जाते हैं। संदर्भ-जागरूक परिणाम तैयार करने की उनकी आदत डेटा बिंदुओं के बीच बेहतर संबंध बनाने, प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने और सटीकता में सुधार करने में सक्षम बनाती है।

प्रासंगिक संबंधों को निकालने के लिए बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग करते समय क्या चुनौतियां आती हैं, और उन्हें कैसे हल किया जा सकता है?

उपयोग करना बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) प्रासंगिक संबंधों को निकालना इसकी बाधाओं के बिना नहीं है। चुनौतियों में अलग-अलग भाषा पैटर्न वाले असंरचित डेटा से निपटना, सूक्ष्म या अंतर्निहित कनेक्शनों की पहचान करना और डेटा दोहराव या निजी जानकारी को उजागर करने के जोखिम जैसी समस्याओं से निपटना शामिल है। एक और आम समस्या है लंबी अवधि के संदर्भ को बनाए रखने में उनकी कठिनाई, जो सटीकता को प्रभावित कर सकती है।

इन बाधाओं को दूर करने के लिए, कई रणनीतियों को नियोजित किया जा सकता है। टास्क-विशिष्ट डेटासेट के साथ मॉडल को फ़ाइन-ट्यून करना एक तरीका है, क्योंकि यह विशिष्ट कार्यों को बेहतर ढंग से संभालने के लिए मॉडल को तैयार करता है। पुनर्प्राप्ति-संवर्धित जनरेशन विधियों को शामिल करने से मॉडल को आवश्यकतानुसार बाहरी जानकारी खींचने की अनुमति देकर उनके प्रदर्शन को भी बढ़ाया जा सकता है। अंत में, प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता में सुधार करने से पूर्वाग्रह और त्रुटियों को कम करने में मदद मिलती है, जिससे संबंध बनाने की सटीकता और विश्वसनीयता बढ़ती है। ये तकनीकें मजबूत ज्ञान ग्राफ बनाने के लिए एलएलएम को अधिक प्रभावी उपकरण बनाती हैं।

prompts.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म बड़े भाषा मॉडल (LLM) के साथ नॉलेज ग्राफ़ बनाने की प्रक्रिया को कैसे बेहतर बना सकते हैं?

प्लेटफ़ॉर्म जैसे prompts.ai डेटा निकालने, कनेक्शन की पहचान करने और स्कीमा सेट करने जैसे प्रमुख कार्यों को स्वचालित करके ज्ञान ग्राफ़ बनाने की प्रक्रिया को सरल बनाएं। यह ऑटोमेशन मैन्युअल काम में कटौती करता है, समय बचाता है और संपूर्ण वर्कफ़्लो को गति देता है।

ये प्लेटफॉर्म भी सपोर्ट करते हैं जीरो-शॉट और कुछ-शॉट प्रॉम्प्टिंग तकनीकें, जो मॉडलों की व्यापक फाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता को कम करती हैं। यह दृष्टिकोण न केवल लागत को कम करने में मदद करता है, बल्कि परिणामी ज्ञान रेखांकन की सटीकता और स्थिरता में भी सुधार करता है। सटीकता और दक्षता के लिए बनाए गए टूल के साथ, prompts.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म विश्वसनीय ज्ञान ग्राफ़ बनाने के लिए LLM की क्षमताओं का लाभ उठाना आसान बनाते हैं।

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