MongoDB মনে করে যে শুধুমাত্র বড় AI মডেল নয়, উন্নত ডেটা পুনরুদ্ধারই নির্ভরযোগ্য এন্টারপ্রাইজ AI সিস্টেম তৈরির জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। যেহেতু এজেন্টিক সিস্টেম এবং Retrieval-Augmented Generation (RAG) প্রোডাকশন পরিবেশে জনপ্রিয়তা পাচ্ছে, তাই ডেটাবেস প্রদানকারী প্রতিষ্ঠানটি 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 সমস্যা সমাধানের জন্য, MongoDB সম্প্রতি এর এম্বেডিং এবং রির‍্যাঙ্কিং মডেলের চারটি নতুন সংস্করণ চালু করেছে, যা সম্মিলিতভাবে ভয়েজ ৪ নামে পরিচিত। এই মডেলগুলি AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ডেটা পুনরুদ্ধারের নির্ভুলতা এবং দক্ষতা বাড়ানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। ভয়েজ ৪ পরিবারে রয়েছে ভয়েজ-৪ এম্বেডিং, একটি সাধারণ-উদ্দেশ্যের মডেল; ভয়েজ-৪-লার্জ, যা ফ্ল্যাগশিপ মডেল হিসেবে বিবেচিত; ভয়েজ-৪-লাইট, যা কম-বিলম্বিতা এবং খরচ-সংবেদনশীল অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য অপ্টিমাইজ করা; এবং ভয়েজ-৪-ন্যানো, যা স্থানীয় উন্নয়ন, পরীক্ষা এবং অন-ডিভাইস ডেটা পুনরুদ্ধারের জন্য তৈরি করা হয়েছে। ভয়েজ-৪-ন্যানো MongoDB-এর ওপেন-ওয়েট মডেলের প্রথম প্রচেষ্টা।

সমস্ত ভয়েজ ৪ মডেল একটি API-এর মাধ্যমে এবং MongoDB-এর অ্যাটলাস প্ল্যাটফর্মে অ্যাক্সেসযোগ্য। MongoDB-এর মতে, এই মডেলগুলি পুনরুদ্ধারের গুণমানে তুলনামূলক মডেলগুলির চেয়ে ভাল পারফর্ম করে।

পুনরুদ্ধার গুণমানের উপর জোর দেওয়া AI সম্প্রদায়ের মধ্যে একটি ক্রমবর্ধমান ধারণাকে তুলে ধরে যে AI সিস্টেমের কার্যকারিতা শুধুমাত্র মডেলগুলির ক্ষমতার উপর নির্ভর করে না, বরং প্রাসঙ্গিক তথ্য দক্ষতার সাথে অ্যাক্সেস এবং প্রক্রিয়াকরণের ক্ষমতার উপরও নির্ভর করে। উদাহরণস্বরূপ, RAG সিস্টেমগুলি একটি বৃহৎ ভাষা মডেলের (LLM) জ্ঞান বৃদ্ধির জন্য প্রাসঙ্গিক ডকুমেন্ট বা ডেটা স্নিপেট পুনরুদ্ধারের উপর নির্ভর করে প্রতিক্রিয়া তৈরি করার আগে। যদি পুনরুদ্ধারের উপাদান দুর্বল হয়, তাহলে LLM ভুল বা অসম্পূর্ণ তথ্য পেতে পারে, যার ফলে অনুকূল ফলাফল নাও পাওয়া যেতে পারে।

এজেন্টিক সিস্টেম, যা স্বায়ত্তশাসিতভাবে কাজ সম্পাদনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, সেগুলিও সচেতন সিদ্ধান্ত নিতে এবং যথাযথ পদক্ষেপ নিতে নির্ভরযোগ্য ডেটা পুনরুদ্ধারের উপর নির্ভরশীল। এই সিস্টেমগুলিতে দুর্বল পুনরুদ্ধারের গুণমান ত্রুটি, অদক্ষতা এবং এমনকি সম্ভাব্য ক্ষতিকারক ফলাফলের দিকে পরিচালিত করতে পারে।

MongoDB-এর এম্বেডিং এবং রির‍্যাঙ্কিং মডেলগুলির উপর মনোযোগ ডেটা গ্রহণ থেকে শুরু করে মডেল স্থাপন পর্যন্ত পুরো AI পাইপলাইনকে অপ্টিমাইজ করার একটি প্রবণতাকে প্রতিফলিত করে। ডেটা পুনরুদ্ধারের নির্ভুলতা এবং দক্ষতা উন্নত করার মাধ্যমে, সংস্থাগুলি আরও নির্ভরযোগ্য এবং কার্যকর AI সিস্টেম তৈরি করতে পারে যা বাস্তব ব্যবসায়িক মূল্য প্রদান করে। একটি API-এর মাধ্যমে এবং অ্যাটলাস প্ল্যাটফর্মে এই মডেলগুলির সহজলভ্যতা ডেভেলপার এবং সংস্থাগুলির জন্য তাদের AI ক্ষমতা বাড়ানোর জন্য একত্রীকরণকে সহজ করে। কোম্পানিটি জানিয়েছে যে মডেলগুলো অনুরূপ মডেলের চেয়ে ভালো পারফর্ম করে।