ज्ञान आधार (RAG) के लिए आंतरिक AI सहायक जिसमें उद्धरण शामिल हैं

हमारी टीम हर सप्ताह घंटों बर्बाद करती है उत्तर खोजने में जो पहले से कहीं मौजूद हैं लेकिन दस्तावेज़ों, विकियों और PDF फ़ाइलों में बिखरे हुए हैं। मैं एक विशेषज्ञ को नियुक्त करना चाहता हूँ जो ज्ञान आधार के लिए एक आंतरिक AI सहायक बनाए, जो पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी का उपयोग करे। सिस्टम को कंपनी के दस्तावेज़ों को लोड करना चाहिए, उन्हें टुकड़ों में विभाजित करना चाहिए, एम्बेडिंग बनानी चाहिए, और सब कुछ एक वेक्टर डेटाबेस में संग्रहीत करना चाहिए। जब एक कर्मचारी चैट इंटरफ़ेस में प्रश्न पूछता है, तो सहायक सबसे प्रासंगिक टुकड़ों को खोजता है और स्रोत दस्तावेज़ और अनुभाग के स्पष्ट लिंक के साथ एक सुविचारित उत्तर तैयार करता है। यह विशेष रूप से दस्तावेज़ों के लिए एक आंतरिक प्रश्न-उत्तर उपकरण है, ग्राहक सहायता चैटबॉट नहीं। सटीकता और ट्रेसबिलिटी चattiness से अधिक महत्वपूर्ण हैं। प्रत्येक उत्तर को यह दिखाना चाहिए कि जानकारी कहाँ से आई है ताकि एक कर्मचारी इसे सत्यापित कर सके, और यदि डेटा गायब है, तो सहायक को ईमानदारी से कहना चाहिए कि उसे नहीं पता, न कि कुछ गढ़ना चाहिए। मैं दस्तावेज़ अपडेट के सावधानीपूर्वक प्रबंधन की परवाह करता हूँ ताकि अनुक्रमणिका ताज़ा रहे, उचित प्रतिक्रिया विलंब हो, और पहुँच नियंत्रण हो ताकि केवल अधिकृत कर्मचारी संवेदनशील सामग्री तक पहुँच सकें। आप कौन सा एम्बेडिंग मॉडल, वेक्टर स्टोर, और ऑर्केस्ट्रेशन दृष्टिकोण सुझाएंगे और क्यों, इसका वर्णन करें। परिणाम में, मैं एक कार्यशील चैट इंटरफ़ेस, एक दोहराने योग्य दस्तावेज़ लोडिंग पाइपलाइन, और संक्षिप्त दस्तावेज़ीकरण की अपेक्षा करता हूँ ताकि हमारी टीम स्वयं सिस्टम को बनाए रख सके। आपके उत्तर में, समान RAG परियोजनाएँ और अनुमानित समयसीमा दिखाएँ। — लोडिंग पाइपलाइन: दस्तावेज़ों को पार्स करना, टुकड़ों में विभाजित करना, और वेक्टर स्टोरेज में एम्बेड करना — चैट इंटरफ़ेस जहाँ कर्मचारी प्रश्न पूछते हैं और स्रोत लिंक के साथ उत्तर प्राप्त करते हैं — गुणवत्ता ट्यूनिंग और दस्तावेज़ों के बदलने पर अनुक्रमणिका को अपडेट करने का एक तरीका — पहुँच नियंत्रण, लॉगिंग, और हमारी टीम के लिए संक्षिप्त रखरखाव गाइड