MongoDB का मानना है कि भरोसेमंद एंटरप्राइज़ AI सिस्टम बनाने के लिए, केवल बड़े AI मॉडल ही नहीं, बल्कि बेहतर डेटा रिट्रीवल भी महत्वपूर्ण है। जैसे-जैसे एजेंटिक सिस्टम और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) प्रोडक्शन वातावरण में जा रहे हैं, डेटाबेस प्रदाता ने रिट्रीवल क्वालिटी को एक महत्वपूर्ण कमजोरी के रूप में पहचाना है जो सटीकता, लागत-दक्षता और उपयोगकर्ता के विश्वास 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 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 एप्लिकेशन में डेटा रिट्रीवल की दक्षता और सटीकता को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। Voyage 4 परिवार में voyage-4 एम्बेडिंग, एक सामान्य-उद्देश्य मॉडल; voyage-4-large, जिसे MongoDB का प्रमुख मॉडल माना जाता है; voyage-4-lite, जो कम-विलंबता और लागत-संवेदनशील अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित है; और voyage-4-nano, जो स्थानीय विकास, परीक्षण और ऑन-डिवाइस डेटा रिट्रीवल के लिए अभिप्रेत है, शामिल हैं। Voyage-4-nano MongoDB का पहला ओपन-वेट मॉडल भी है।

सभी Voyage 4 मॉडल एक API के माध्यम से और MongoDB के Atlas प्लेटफॉर्म पर उपलब्ध हैं। MongoDB के अनुसार, ये मॉडल बाजार में मौजूद तुलनीय मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

रिट्रीवल क्वालिटी पर जोर AI समुदाय के भीतर बढ़ती चिंता को उजागर करता है। जबकि अधिकांश ध्यान बड़े भाषा मॉडल (LLM) की क्षमताओं पर केंद्रित है, इन मॉडलों की प्रभावशीलता काफी हद तक उस डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करती है जो उन्हें प्राप्त होता है। उदाहरण के लिए, RAG सिस्टम, LLM की प्रतिक्रियाओं को बढ़ाने के लिए डेटाबेस या नॉलेज बेस से प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करने पर निर्भर करते हैं। यदि रिट्रीवल प्रक्रिया त्रुटिपूर्ण है, तो LLM गलत या अप्रासंगिक आउटपुट उत्पन्न कर सकता है, जिससे पूरे सिस्टम की विश्वसनीयता कम हो सकती है।

एजेंटिक सिस्टम, जिन्हें स्वायत्त रूप से कार्य करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, वे भी सूचित निर्णय लेने के लिए सटीक डेटा रिट्रीवल पर निर्भर करते हैं। खराब रिट्रीवल क्वालिटी से त्रुटियां, अक्षमताएं और सिस्टम की क्षमताओं में विश्वास की कमी हो सकती है।

एम्बेडिंग और रीरैंकिंग मॉडल पर MongoDB का ध्यान डेटा रिट्रीवल की सटीकता और दक्षता में सुधार करने की रणनीति को दर्शाता है। एम्बेडिंग मॉडल डेटा को संख्यात्मक प्रतिनिधित्व में बदलते हैं जो सिमेंटिक संबंधों को कैप्चर करते हैं, जिससे अधिक सटीक समानता खोज की जा सकती है। रीरैंकिंग मॉडल सबसे प्रासंगिक जानकारी को प्राथमिकता देकर खोज परिणामों को और परिष्कृत करते हैं।

विभिन्न Voyage 4 मॉडलों की उपलब्धता सामान्य-उद्देश्य अनुप्रयोगों से लेकर कम विलंबता या ऑन-डिवाइस प्रोसेसिंग की आवश्यकता वाले विशिष्ट कार्यों तक, उपयोग के मामलों की एक विस्तृत श्रृंखला को पूरा करती है। ओपन-वेट मॉडल, Voyage-4-nano का रिलीज पारदर्शिता और सामुदायिक सहयोग के प्रति प्रतिबद्धता का भी संकेत देता है।

यह विकास AI के युग में मजबूत डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर के महत्व को रेखांकित करता है। जैसे-जैसे AI सिस्टम एंटरप्राइज़ वर्कफ़्लो में अधिक एकीकृत होते जाते हैं, विश्वसनीय और कुशल डेटा रिट्रीवल की आवश्यकता बढ़ती ही जाएगी। MongoDB के नवीनतम ऑफरिंग का उद्देश्य इस महत्वपूर्ण आवश्यकता को पूरा करना और अधिक भरोसेमंद और प्रभावी AI एप्लिकेशन के विकास में योगदान करना है।