MongoDB का मानना है कि भरोसेमंद एंटरप्राइज़ AI सिस्टम बनाने के लिए, केवल बड़े AI मॉडल ही नहीं, बल्कि बेहतर डेटा पुनर्प्राप्ति महत्वपूर्ण है। जैसे-जैसे एजेंटिक सिस्टम और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) उत्पादन वातावरण में लोकप्रियता प्राप्त कर रहे हैं, डेटाबेस प्रदाता ने पुनर्प्राप्ति गुणवत्ता को एक महत्वपूर्ण, अक्सर अनदेखी की जाने वाली, कमजोरी के रूप में पहचाना है। MongoDB के अनुसार, यह कमजोरी सटीकता, लागत-प्रभावशीलता और उपयोगकर्ता के आत्मविश्वास पर नकारात्मक प्रभाव डाल सकती है, भले ही अंतर्निहित AI मॉडल बेहतर प्रदर्शन कर रहे हों।

इस समस्या को हल करने के लिए, MongoDB ने हाल ही में अपने एम्बेडिंग और रीरैंकिंग मॉडल के चार नए संस्करण लॉन्च किए हैं, जिन्हें सामूहिक रूप से Voyage 4 के नाम से जाना जाता है। ये मॉडल AI अनुप्रयोगों में डेटा पुनर्प्राप्ति की दक्षता और परिशुद्धता को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। Voyage 4 परिवार में voyage-4 एम्बेडिंग, एक सामान्य-उद्देश्य मॉडल; voyage-4-large, जिसे प्रमुख मॉडल माना जाता है; voyage-4-lite, जो कम-विलंबता और लागत-संवेदनशील कार्यों के लिए अनुकूलित है; और voyage-4-nano, जिसका उद्देश्य स्थानीय विकास, परीक्षण और ऑन-डिवाइस डेटा पुनर्प्राप्ति है, शामिल हैं। विशेष रूप से, voyage-4-nano MongoDB का पहला ओपन-वेट मॉडल है।

सभी Voyage 4 मॉडल एक API के माध्यम से और MongoDB के Atlas प्लेटफॉर्म पर उपलब्ध हैं। कंपनी का दावा है कि ये मॉडल बाजार में मौजूद तुलनीय मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

पुनर्प्राप्ति गुणवत्ता पर जोर AI समुदाय के भीतर बढ़ती चिंता को उजागर करता है। जबकि अधिक से अधिक बड़े और जटिल AI मॉडल विकसित करने पर बहुत ध्यान दिया जा रहा है, प्रासंगिक डेटा को कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से पुनर्प्राप्त करने की क्षमता अक्सर एक बाधा होती है। उदाहरण के लिए, RAG सिस्टम, एक बड़े भाषा मॉडल (LLM) द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं को बढ़ाने के लिए एक ज्ञान आधार से जानकारी प्राप्त करने पर निर्भर करते हैं। यदि पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया त्रुटिपूर्ण है, तो LLM को गलत या अधूरी जानकारी दी जा सकती है, जिससे खराब परिणाम मिल सकते हैं।

एजेंटिक सिस्टम, जिन्हें स्वायत्त रूप से कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, वे भी सूचित निर्णय लेने के लिए विश्वसनीय डेटा पुनर्प्राप्ति पर निर्भर करते हैं। खराब पुनर्प्राप्ति गुणवत्ता के कारण एजेंट गलत विकल्प चुन सकते हैं या अपने उद्देश्यों को प्रभावी ढंग से पूरा करने में विफल हो सकते हैं।

MongoDB का एम्बेडिंग और रीरैंकिंग मॉडल पर ध्यान पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया की सटीकता और दक्षता में सुधार करना है। एम्बेडिंग मॉडल टेक्स्ट या अन्य डेटा को संख्यात्मक प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करते हैं जो अर्थ संबंधी अर्थ को कैप्चर करते हैं। इन अभ्यावेदनों का उपयोग समानता के आधार पर प्रासंगिक डेटा को तुरंत पहचानने के लिए किया जा सकता है। रीरैंकिंग मॉडल सबसे प्रासंगिक वस्तुओं को प्राथमिकता देकर परिणामों को और परिष्कृत करते हैं।

एक API के माध्यम से और Atlas प्लेटफॉर्म पर इन मॉडलों की उपलब्धता उन्हें डेवलपर्स और संगठनों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सुलभ बनाती है। voyage-4-nano की ओपन-वेट प्रकृति अधिक लचीलेपन और अनुकूलन की भी अनुमति देती है।

यह विकास AI उद्योग के भीतर ध्यान केंद्रित करने में बदलाव का प्रतीक है, यह मानते हुए कि भरोसेमंद AI के लिए न केवल शक्तिशाली मॉडल बल्कि मजबूत डेटा पुनर्प्राप्ति तंत्र भी आवश्यक हैं। MongoDB के Voyage 4 मॉडल की सफलता का एंटरप्राइज़ AI के भविष्य के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ हो सकता है, जिससे संभावित रूप से अधिक सटीक, लागत प्रभावी और विश्वसनीय AI अनुप्रयोग हो सकते हैं।