MongoDB মনে করে যে শুধুমাত্র AI মডেলের আকার বৃদ্ধি না করে ডেটা পুনরুদ্ধারের উন্নতি, নির্ভরযোগ্য এন্টারপ্রাইজ AI সিস্টেম তৈরির জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। যেহেতু এজেন্টিক সিস্টেম এবং Retrieval-Augmented Generation (RAG) প্রোডাকশন পরিবেশে আকর্ষণ লাভ করছে, তাই ডেটাবেস প্রদানকারী পুনরুদ্ধার গুণমানকে একটি গুরুত্বপূর্ণ বাধা হিসেবে চিহ্নিত করেছে যা নির্ভুলতা, খরচ-সাশ্রয়ীতা এবং ব্যবহারকারীর আত্মবিশ্বাসের উপর নেতিবাচক প্রভাব ফেলতে পারে, এমনকি অন্তর্নিহিত AI মডেলগুলি শক্তিশালী হলেও।

এই চ্যালেঞ্জ মোকাবেলার জন্য, MongoDB সম্প্রতি এর এম্বেডিং এবং রির‍্যাঙ্কিং মডেলের চারটি নতুন সংস্করণ চালু করেছে, যা সম্মিলিতভাবে Voyage 4 নামে পরিচিত। এই মডেলগুলি AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে ডেটা পুনরুদ্ধার প্রক্রিয়ার যথার্থতা এবং কার্যকারিতা বাড়ানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। Voyage 4 পরিবারে voyage-4 এম্বেডিং রয়েছে, যা একটি সাধারণ-উদ্দেশ্যের মডেল; voyage-4-large, যা MongoDB-এর প্রধান মডেল হিসেবে বিবেচিত; voyage-4-lite, যা কম-বিলম্বিতা এবং খরচ-সংবেদনশীল অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে; এবং voyage-4-nano, যা স্থানীয় উন্নয়ন, পরীক্ষা এবং অন-ডিভাইস ডেটা পুনরুদ্ধারের জন্য তৈরি করা হয়েছে। Voyage-4-nano হল MongoDB-এর ওপেন-ওয়েট মডেলের প্রথম প্রচেষ্টা।

সমস্ত Voyage 4 মডেল একটি API-এর মাধ্যমে এবং MongoDB-এর Atlas প্ল্যাটফর্মে অ্যাক্সেসযোগ্য। কোম্পানির মতে, এই মডেলগুলি বাজারের অন্যান্য অনুরূপ মডেলের চেয়ে ভালো পারফর্ম করে।

পুনরুদ্ধার গুণমানের উপর জোর দেওয়া AI সম্প্রদায়ের মধ্যে একটি ক্রমবর্ধমান সচেতনতাকে তুলে ধরে যে এজেন্টিক এবং RAG সিস্টেমের কর্মক্ষমতা প্রাসঙ্গিক তথ্য দক্ষতার সাথে এবং নির্ভুলভাবে অ্যাক্সেস করার ক্ষমতার উপর ব্যাপকভাবে নির্ভরশীল। RAG সিস্টেমগুলি, বিশেষ করে, বৃহৎ ভাষা মডেলগুলিতে (LLM) দেওয়া প্রম্পটগুলিকে বাড়ানোর জন্য একটি জ্ঞান ভাণ্ডার থেকে তথ্য পুনরুদ্ধারের উপর নির্ভর করে, যার ফলে উৎপাদিত প্রতিক্রিয়াগুলির নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা উন্নত হয়। দুর্বল পুনরুদ্ধারের কারণে LLM-এ ভুল বা অসম্পূর্ণ তথ্য প্রবেশ করানো হতে পারে, যার ফলে ত্রুটিপূর্ণ আউটপুট এবং ব্যবহারকারীর আস্থা হ্রাস হতে পারে।

এম্বেডিং এবং রির‍্যাঙ্কিং মডেলগুলিকে অপ্টিমাইজ করার উপর মনোযোগ দেওয়ার মাধ্যমে, MongoDB AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির সামগ্রিক কর্মক্ষমতা এবং বিশ্বাসযোগ্যতা উন্নত করতে চায় যা দক্ষ ডেটা পুনরুদ্ধারের উপর নির্ভর করে। বিভিন্ন Voyage 4 মডেলের সহজলভ্যতা সাধারণ-উদ্দেশ্যের অ্যাপ্লিকেশন থেকে শুরু করে সীমিত সম্পদের পরিবেশ পর্যন্ত বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে পূরণ করে। Voyage-4-nano-এর ওপেন-ওয়েট প্রকৃতি AI-এর জন্য ডেটা পুনরুদ্ধারের ক্ষেত্রে কমিউনিটির সহযোগিতা এবং উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করে।

এই উন্নয়ন AI ল্যান্ডস্কেপের মধ্যে একটি মনোযোগের পরিবর্তনকে চিহ্নিত করে, যেখানে স্বীকার করা হয়েছে যে শুধুমাত্র মডেলের আকার বৃদ্ধি নির্ভরযোগ্য এবং নির্ভুল AI সিস্টেমের নিশ্চয়তা দেওয়ার জন্য যথেষ্ট নয়। পরিবর্তে, একটি সামগ্রিক পদ্ধতি যা ডেটা পুনরুদ্ধার সহ সমগ্র AI পাইপলাইন বিবেচনা করে, নির্ভরযোগ্য এবং কার্যকর এন্টারপ্রাইজ AI সমাধান তৈরির জন্য অপরিহার্য। কোম্পানিটি জানিয়েছে, মডেলগুলো এখন পাওয়া যাচ্ছে।