ভেন্টারবিট অনুসারে, পেজইনডেক্স নামের একটি নতুন ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) সিস্টেমের জন্য দীর্ঘ ডকুমেন্টগুলি পরিচালনা করার ক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জগুলির একটি সমাধান দিচ্ছে, যা ভেক্টর সার্চ সাধারণত ব্যর্থ হয় এমন ডকুমেন্টগুলিতে ৯৮.৭% নির্ভুলতার হার অর্জন করেছে। এদিকে, অন্যান্য খবরে, গবেষণা বলছে যে হিমবাহ নয়, মানুষই ওয়েলস এবং উত্তর স্কটল্যান্ড থেকে স্টোনহেঞ্জে পাথর পরিবহন করেছিল, আর্স টেকনিকা জানিয়েছে।
ভেন্টারবিট উল্লেখ করেছে, পেজইনডেক্স ক্লাসিক RAG ওয়ার্কফ্লোতে ব্যবহৃত স্ট্যান্ডার্ড "চাঙ্ক-অ্যান্ড-এম্বেড" পদ্ধতি পরিত্যাগ করে, যার মধ্যে ডকুমেন্টগুলিকে চাঙ্কিং করা, এম্বেডিং গণনা করা, একটি ভেক্টর ডেটাবেসে সংরক্ষণ করা এবং শব্দার্থিক মিলের ভিত্তিতে শীর্ষ মিলগুলি পুনরুদ্ধার করা জড়িত। পরিবর্তে, এটি ডকুমেন্ট পুনরুদ্ধারকে একটি নেভিগেশন সমস্যা হিসাবে দেখে। এই পদ্ধতিটি বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক কারণ সংস্থাগুলি আর্থিক বিবরণী নিরীক্ষণ, আইনি চুক্তি বিশ্লেষণ এবং ফার্মাসিউটিক্যাল প্রোটোকল নেভিগেট করার মতো উচ্চ-ঝুঁকির ওয়ার্কফ্লোতে RAG সংহত করার চেষ্টা করছে, যেখানে তারা নির্ভুলতার বাধার সম্মুখীন হচ্ছে।
ভেন্টারবিট আরও জানায়, স্ট্যান্ডার্ড RAG পাইপলাইনগুলির সীমাবদ্ধতা, যা ডকুমেন্টগুলিকে টেক্সটের ফ্ল্যাট স্ট্রিং হিসাবে বিবেচনা করে এবং ফিক্সড-সাইজ চাঙ্কিং ব্যবহার করে। এই পদ্ধতিটি গদ্যের জন্য উপযুক্ত হলেও, টেবিলগুলিকে স্লাইস করে, চিত্র থেকে ক্যাপশন বিচ্ছিন্ন করে এবং পৃষ্ঠার ভিজ্যুয়াল শ্রেণিবিন্যাসকে উপেক্ষা করে প্রযুক্তিগত ম্যানুয়ালগুলির যুক্তিকে ব্যাহত করতে পারে। ভেন্টারবিট বলেছে, "ব্যর্থতা LLM-এর মধ্যে নয়। ব্যর্থতা প্রিপ୍ରসেসিংয়ে।"
আলাদা একটি খবরে, আর্স টেকনিকা জানিয়েছে যে নতুন প্রমাণ পাওয়া গেছে যাতে সমর্থন করা হচ্ছে যে মানুষই ওয়েলস এবং উত্তর স্কটল্যান্ড থেকে স্টোনহেঞ্জে পাথর পরিবহন করেছিল। গবেষণা বলছে যে হিমবাহের পরিবর্তে মানুষই এই বিখ্যাত পাথর সরানোর জন্য দায়ী ছিল।
এছাড়াও, ওয়্যার্ড ভ্যালেন্টাইনস ডে-র উপহারের জন্য লোগো সেট, ডেট বক্স, ফুল এবং পোশাক সহ বিভিন্ন পরামর্শ দিয়েছে। প্রকাশনাটি ডেট-নাইট বক্সগুলিও পর্যালোচনা করেছে, যেখানে একজন লেখক ডেট খুঁজে বের করার জন্য হিঞ্জ ডাউনলোড করার পরে ১০টি জনপ্রিয় বিকল্প পরীক্ষা করেছেন।
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment