मोंगोडीबी का मानना है कि भरोसेमंद एंटरप्राइज़ एआई सिस्टम बनाने के लिए, केवल बड़े एआई मॉडल ही नहीं, बल्कि बेहतर डेटा पुनर्प्राप्ति भी महत्वपूर्ण है। जैसे-जैसे एजेंटिक सिस्टम और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) उत्पादन में आ रहे हैं, डेटाबेस प्रदाता ने पुनर्प्राप्ति गुणवत्ता को एक महत्वपूर्ण कमजोरी के रूप में पहचाना है जो सटीकता, लागत और उपयोगकर्ता के विश्वास पर नकारात्मक प्रभाव डाल सकती है, भले ही अंतर्निहित मॉडल मजबूत हों।

इसे संबोधित करने के लिए, मोंगोडीबी ने अपने एम्बेडिंग और रीरैंकिंग मॉडल के चार नए संस्करण लॉन्च किए हैं, जो सभी "Voyage 4" के अंतर्गत हैं। ये मॉडल एआई सिस्टम में डेटा पुनर्प्राप्ति की दक्षता और सटीकता में सुधार करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। Voyage 4 चार मोड में उपलब्ध है: voyage-4 embedding, voyage-4-large, voyage-4-lite, और voyage-4-nano।

मोंगोडीबी के अनुसार, voyage-4 embedding इसके सामान्य-उद्देश्य मॉडल के रूप में कार्य करता है, जबकि Voyage-4-large को इसका प्रमुख मॉडल माना जाता है। Voyage-4-lite को कम विलंबता और कम लागत की आवश्यकता वाले कार्यों के लिए अनुकूलित किया गया है। Voyage-4-nano स्थानीय विकास और परीक्षण वातावरण के साथ-साथ ऑन-डिवाइस डेटा पुनर्प्राप्ति के लिए अभिप्रेत है। विशेष रूप से, voyage-4-nano मोंगोडीबी का पहला ओपन-वेट मॉडल है।

सभी चार मॉडल एक एपीआई के माध्यम से और मोंगोडीबी के एटलस प्लेटफॉर्म पर उपलब्ध हैं। कंपनी का दावा है कि ये मॉडल वर्तमान में उपलब्ध समान मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

पुनर्प्राप्ति गुणवत्ता पर ध्यान एआई उद्योग में बढ़ती चिंता को उजागर करता है। जबकि बड़े भाषा मॉडल (LLM) ने महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित किया है, डेटाबेस और ज्ञान के आधार से प्रासंगिक जानकारी को प्रभावी ढंग से पुनर्प्राप्त करने की क्षमता विश्वसनीय और सटीक एआई एप्लिकेशन बनाने के लिए आवश्यक है। विशेष रूप से, RAG सिस्टम, LLM के ज्ञान को बाहरी डेटा के साथ बढ़ाने के लिए सटीक पुनर्प्राप्ति पर निर्भर करते हैं।

खराब पुनर्प्राप्ति गुणवत्ता के निहितार्थ केवल गलतियों से परे हैं। गलत या अक्षम पुनर्प्राप्ति से बर्बाद कम्प्यूटेशनल संसाधनों के कारण लागत बढ़ सकती है और एआई सिस्टम में उपयोगकर्ता का विश्वास कम हो सकता है। जैसे-जैसे एआई महत्वपूर्ण व्यावसायिक प्रक्रियाओं में अधिक एकीकृत होता जा रहा है, डेटा पुनर्प्राप्ति की विश्वसनीयता सुनिश्चित करना सर्वोपरि है।

मोंगोडीबी का पुनर्प्राप्ति गुणवत्ता पर जोर एआई समुदाय के भीतर ध्यान केंद्रित करने में बदलाव का सुझाव देता है। केवल बड़े और अधिक जटिल मॉडल का पीछा करने के बजाय, कंपनियां डेटा पुनर्प्राप्ति सहित पूरे एआई पाइपलाइन को अनुकूलित करने के महत्व को पहचानने लगी हैं। यह समग्र दृष्टिकोण एआई सिस्टम बनाने के लिए आवश्यक है जो न केवल शक्तिशाली हैं बल्कि भरोसेमंद और लागत प्रभावी भी हैं।

मोंगोडीबी के Voyage 4 मॉडल की उपलब्धता एंटरप्राइज़ एआई में पुनर्प्राप्ति गुणवत्ता की चुनौतियों का समाधान करने की दिशा में एक कदम का प्रतिनिधित्व करती है। कंपनी एआई उद्योग की विकसित हो रही जरूरतों को पूरा करने के लिए अपने मॉडल को विकसित और परिष्कृत करना जारी रखने की योजना बना रही है।