RAG ఏ సమస్యను పరిష్కరిస్తుంది?

AI మోడల్‌కు మీ సంస్థ పత్రాల గురించి తెలియకపోవడం లేదా ప్రపంచం గురించి పాత సమాచారం మాత్రమే తెలియడం అనే సమస్యను RAG పరిష్కరిస్తుంది. మోడల్‌కు మళ్లీ శిక్షణ ఇచ్చే బదులు, అది సమాధానం ఇచ్చే సమయంలో సరైన పాఠ్య భాగాలను అందిస్తారు.

టైడ్‌వాటర్ ట్రావెల్ అనే కల్పిత 50-మంది పర్యటనల నిర్వాహక సంస్థను ఊహించుకోండి. దాని బుకింగ్ బృందం 90-పేజీల నిబంధనలు, విధానాల పుస్తకం గురించి అవే ప్రశ్నలను పదేపదే అడుగుతోంది. బృంద నాయకుడు లియోన్ ఒక సాధారణ చాట్‌బాట్‌ను ఇలా అడిగి చూశాడు: 'ప్రయాణానికి 10 రోజుల ముందు కస్టమర్ ప్రధాన ప్రయాణికుడి పేరును మార్చవచ్చా, దానికి రుసుము ఉందా?' ఆ చాట్‌బాట్ విమానయాన సంస్థల నిబంధనల గురించి, టైడ్‌వాటర్ వసూలు చేయని ఒక రుసుము గురించి ధీమాగా సాధారణ జవాబు ఇచ్చింది. అసలు జవాబు ఆ పుస్తకంలోని 4.2 విభాగంలో ఉంది. ఆ పుస్తకాన్ని చాట్‌బాట్ ఎప్పుడూ చూడలేదు.

సమాచారాన్ని వెలికితీసి, దాని ఆధారంగా సమాధానాలు రూపొందించే ప్రక్రియ ఎలా పనిచేస్తుంది?

సమాచార సేకరణతో కూడిన ఉత్పత్తి మూడు దశల్లో పనిచేస్తుంది: ప్రశ్నకు అత్యంత సంబంధిత పాఠ్య భాగాలను వెతికి తీసుకోవడం, వాటిని ప్రాంప్ట్‌కు జోడించడం, ఆ తర్వాత వాటి ఆధారంగా నమూనా సమాధానాన్ని రూపొందించడం. Anthropic పదకోశం కూడా ఇదే భావనను వివరిస్తుంది: ప్రశ్న అడిగిన సమయంలో జ్ఞాన భాండాగారం నుంచి సంబంధిత సమాచారాన్ని సేకరించి, అసలు ప్రశ్నతో పాటు నమూనాకు అందిస్తారు.

ఈ పదం పాట్రిక్ లూయిస్, ఆయన సహచరులు రాసిన 2020 పరిశోధనా పత్రం నుంచి వచ్చింది. వారు భాషా నమూనాను శోధించగల పత్రాల సూచికతో కలిపారు. భాషా నమూనా ఒక్కటే ఇచ్చిన సమాధానాలతో పోలిస్తే, ఈ విధానంలో సమాధానాలు మరింత నిర్దిష్టంగా, వాస్తవాలకు దగ్గరగా ఉన్నాయని గుర్తించారు.

1. పత్రాలను సిద్ధం చేయండి

చేతిపుస్తకాన్ని ఒక్కో విభాగం లేదా కొన్ని పేరాల చొప్పున భాగాలుగా విభజిస్తారు. దాంతో శోధన మొత్తం పుస్తకానికి బదులు అవసరమైన నిర్దిష్ట భాగాన్ని ఇవ్వగలదు.

2. అర్థం ఆధారంగా వాటికి సూచిక రూపొందించండి

ప్రతి భాగాన్ని దాని అర్థాన్ని సూచించే సంఖ్యల జాబితా అయిన ఎంబెడింగ్‌గా మార్చి, వెక్టర్ డేటాబేస్‌లో నిల్వ చేస్తారు. ప్రశ్నలతో సరిపోల్చగలిగేలా సమాచారాన్ని సంఖ్యారూప ప్రాతినిధ్యాలుగా మార్చడమే ఈ దశ అని AWS వివరిస్తుంది.

3. సమాచారాన్ని వెలికితీయండి

ప్రశ్ననూ అదే విధంగా మార్చి, అత్యంత దగ్గరగా సరిపోలే పాఠ్య ఖండాలను కనుగొనడానికి సూచికతో పోలుస్తారు. అనేక వ్యవస్థలు దీనితో పాటు సాధారణ కీలకపద శోధననూ ఉపయోగిస్తాయి.

4. సూచనకు అదనపు సమాచారం జోడించండి

అత్యంత సంబంధిత భాగాలను ప్రాంప్ట్‌లో ఉంచి, 'ఈ భాగాల ఆధారంగానే సమాధానం ఇవ్వండి, సంబంధిత విభాగాన్ని ఉదహరించండి' వంటి సూచనను జోడిస్తారు.

5. రూపొందించండి

అందించిన పాఠ్యం నుంచి మోడల్ సమాధానం రాస్తుంది. తాను ఉపయోగించిన భాగాలను యథాతథంగా ఇవ్వడం లేదా వాటికి మూల సూచనలు ఇవ్వడం ఉత్తమ పద్ధతి.

RAGతో ఇచ్చిన సమాధానం, RAG లేకుండా ఇచ్చిన సమాధానం ఎలా ఉంటాయి?

RAG లేకుండా: 'చాలా ప్రయాణ సంస్థలు విమానయాన సంస్థ విధానానికి లోబడి, ఒక్కొక్కరికి సుమారు 50 నుంచి 100 వరకు రుసుముతో పేరు మార్పులను అనుమతిస్తాయి.' ఇది ఉపయోగకరంగా అనిపిస్తుంది, కానీ ఇది టైడ్‌వాటర్ విధానం కాదు. ఈ సమాచారం ఎక్కడి నుంచి వచ్చిందో ఎవరూ తనిఖీ చేయలేరు.

RAGతో: వ్యవస్థ మార్గదర్శక పుస్తకంలోని 4.2, 4.5 విభాగాలను తీసుకొస్తుంది. మోడల్ ఇలా సమాధానమిస్తుంది: 'అవును. బయలుదేరడానికి 7 రోజుల ముందు వరకు ప్రధాన ప్రయాణికుడి పేరును ఉచితంగా మార్చడానికి 4.2 విభాగం అనుమతిస్తుంది. విమాన ప్రయాణం కలిగిన ప్యాకేజీలకు విమానయాన సంస్థ విధించే మార్పు రుసుము వర్తించవచ్చని, దాన్ని బుకింగ్ వ్యవస్థ చూపిస్తుందని 4.5 విభాగం చెబుతోంది. మూలం: మార్గదర్శక పుస్తకంలోని 4.2, 4.5 విభాగాలు.' లియోన్ రెండు విభాగాలనూ తెరిచి, కొన్ని సెకన్లలో సమాధానాన్ని నిర్ధారించుకోవచ్చు. మార్గదర్శక పుస్తకం మారితే, కొత్త సంస్కరణ సూచికలో చేరిన వెంటనే సమాధానం కూడా మారుతుంది.

RAGని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలి, ఎప్పుడు ఉపయోగించకూడదు?

సమాధానాలు నిర్దిష్టమైన, మారుతూ ఉండే పత్రాల సమాహారం నుంచి రావాల్సి ఉన్నప్పుడు, ప్రజలు మూలాన్ని చూడాల్సిన అవసరం ఉన్నప్పుడు RAG ఉపయోగించండి. ఇది విధానాల చేతిపుస్తకాలు, ఉత్పత్తి పత్రాలు, సహాయ సమాచార భాండాగారాలు, ఒప్పందాల భాండాగారాలకు అనుకూలం. తాజా సమాచారం, నిర్దిష్ట రంగానికి సంబంధించిన జ్ఞానం, మూలాలను స్పష్టంగా పేర్కొనడం కోసం ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుందని Anthropic పదకోశం పేర్కొంటుంది.

పత్రాలను నేరుగా ప్రాంప్ట్‌లో అతికించగలిగేంత చిన్నవిగా ఉన్నప్పుడు, పని వాస్తవాల కంటే శైలి లేదా ఆకృతికి సంబంధించినప్పుడు, లేదా మూల పత్రాలే నమ్మదగినవి కానప్పుడు RAG సరైన పరిష్కారం కాదు. ఇది అనుమతులకు ప్రత్యామ్నాయం కూడా కాదు: ఒక భాగాన్ని వెలికితీస్తే, మోడల్ దాన్ని తిరిగి చెప్పగలదు. కాబట్టి సమాచారాన్ని వెలికితీయడానికి ముందే యాక్సెస్ నియంత్రణలు అమలులో ఉండాలి.

సమాచారాన్ని వెలికితీసి, దాని ఆధారంగా సమాధానాలు రూపొందించే ప్రక్రియలో తప్పులు ఎలా జరుగుతాయి?

RAGలో సాధారణంగా సమాధానం రూపొందించే దశలో కంటే సమాచారాన్ని వెలికితీసే దశలోనే తప్పు జరుగుతుంది: తప్పుడు పాఠ్య భాగం దొరికితే, మోడల్ దాని ఆధారంగా నమ్మకంగా సమాధానం రాస్తుంది. RAG ప్రభావం జ్ఞాన భాండాగారం నాణ్యత, సంబంధితత, అలాగే వెలికితీసిన సమాచారం మీద ఆధారపడి ఉంటుందని Anthropic పేర్కొంటుంది.

తప్పు లేదా అసంపూర్ణ భాగం

మినహాయింపు ఉన్న భాగం నియమం ఉన్న భాగానికి వేరే పాఠ్య ఖండంలో ఉంది. అందుకే సమాధానంలో అది తప్పిపోతుంది.

పాతబడిన లేదా నకలు సంచికలు

ఈ సంవత్సరం చేతిపుస్తకంతో పాటు గత సంవత్సరం చేతిపుస్తకం కూడా ఇంకా సూచికలో ఉంది; పాతదే తిరిగి తీసుకురాబడుతోంది.

నమూనా మూల పాఠ్యం నుంచి పక్కదారి పడుతుంది

మోడల్ వెతికి తెచ్చిన పాఠ్యాన్ని తన సాధారణ పరిజ్ఞానంతో కలిపేస్తుంది. మూలాల్లో ఉన్న సమాచారం ఆధారంగానే సమాధానం ఇవ్వాలనే సూచనలు, కనిపించే మూల సూచనలు ఉంటే దీన్ని గుర్తించడం సులభమవుతుంది.

మంచి సమాధానం ఏదీ లేదు

వ్యవస్థ ఊహించి చెప్పకుండా, ఆ ప్రశ్నకు సంబంధించిన సమాచారం పత్రాల్లో లేదని చెప్పాలి.

Tosheo.ai కోర్సుల జాబితాలో RAG ఏ విభాగంలో ఉంటుంది?

సమాచార వెలికితీతతో మెరుగుపరిచిన కంటెంట్ సృష్టి పాఠం, AI యాప్‌లను రూపొందించే కోర్సులోని AI యాప్‌ల రూపకల్పన విభాగంలో ఉంటుంది. సంస్థ పత్రాల ఆధారంగా రూపొందించిన AI సహాయకాలతో పనిచేసే ఎవరికైనా భావనను వివరించే పాఠం ఇది. సైన్ అప్ చేసిన తర్వాత అందుబాటులో ఉండే కోడ్ అభ్యసన మార్గంలో చిన్న RAG యాప్‌ను స్వయంగా రూపొందిస్తారు. పత్రాలను విభజించడం, ఎంబెడ్డింగ్‌లను సృష్టించడం నుంచి సమాచారాన్ని వెలికితీయడం, మూలాలను పేర్కొంటూ సమాధానాలు ఇవ్వడం వరకు ప్రతి దశలో మూల్యాంకన ప్రమాణాల ఆధారంగా అభిప్రాయం అందుతుంది.

మూలాలు, పరిధి

లూయిస్ తదితరులు, జ్ఞానాధారిత సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ పనుల కోసం సమాచార పునరుద్ధరణతో మెరుగుపరిచిన కంటెంట్ సృష్టి, arXiv 2020 (19 అక్టోబర్ 2026న తనిఖీ చేయబడింది) ↗

Anthropic Claude పత్రాలు, పదకోశంలో RAG వివరణ (తనిఖీ చేసిన తేదీ 19 October 2026) ↗

AWS, సమాచార పునరుద్ధరణతో మెరుగుపరిచిన ఉత్పత్తి, ఎంబెడ్డింగ్‌లు, వెక్టర్ డేటాబేస్‌లు అంటే ఏమిటి (19 అక్టోబర్ 2026న తనిఖీ చేయబడింది) ↗

Anthropic Claude పత్రాలు, మూలాధారాలను పేర్కొనే సదుపాయం (తనిఖీ చేసిన తేదీ 19 October 2026) ↗