পুনরুদ্ধার-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) এবং ভেক্টর ডেটাবেস ইন্টিগ্রেশন সহ এলিভেটিং এন্টারপ্রাইজ এলএলএম

প্রসঙ্গ-সচেতন প্রযুক্তির সাথে এলএলএম অ্যাপ্লিকেশন উন্নত করা

লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিভিন্ন সেক্টর জুড়ে রূপান্তরকারী হয়েছে, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং বোঝার ক্ষেত্রে একটি নতুন সীমান্ত তৈরি করেছে। এলএলএম, মানুষের মতো পাঠ্য তৈরির জন্য বিখ্যাত, চ্যাটবট, বিষয়বস্তু তৈরি এবং এমনকি জটিল সমস্যা সমাধানের কাজে বিপ্লব ঘটিয়েছে।

যাইহোক, তাদের চিত্তাকর্ষক ক্ষমতা থাকা সত্ত্বেও, এলএলএমগুলি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হয়, বিশেষ করে প্রেক্ষাপট সচেতনতা এবং বর্ধিত মিথস্ক্রিয়ায় নির্ভুলতা বজায় রাখার ক্ষেত্রে। একটি সাধারণ সমস্যা হল " হ্যালুসিনেশন " এর প্রতি তাদের প্রবণতা, যেখানে উত্পন্ন বিষয়বস্তু, যদিও সাবলীল, ভুল বা অপ্রাসঙ্গিকতার দিকে প্রবাহিত হতে পারে।

এখানেই রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) এবং ভেক্টর ডাটাবেসের মতো প্রযুক্তিগুলি গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। এলএলএমগুলিকে RAG-এর সাথে একীভূত করে, যা গতিশীলভাবে বিশাল ডেটাসেট থেকে প্রাসঙ্গিক তথ্য পুনরুদ্ধার করে, আমরা উল্লেখযোগ্যভাবে এই সীমাবদ্ধতাগুলি প্রশমিত করতে পারি। LLM এবং ভেক্টর ডেটাবেসের মধ্যে সমন্বয়, দক্ষতার সাথে কাঠামোগত ভেক্টর ডেটা পরিচালনা এবং পুনরুদ্ধার করতে সক্ষম, LLM অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে গভীরতা, প্রসঙ্গ এবং নির্ভরযোগ্যতার একটি নতুন স্তর আনার প্রতিশ্রুতি দেয়।

এই ব্লগে, পাঠকরা আশা করতে পারেন:

• এলএলএম চ্যালেঞ্জের ব্যাপক অন্তর্দৃষ্টি : এলএলএম-এর সীমাবদ্ধতা বোঝা, যেমন প্রসঙ্গ সচেতনতা এবং নির্ভুলতা সমস্যা।
• RAG এবং ভেক্টর ডেটাবেসগুলির ভূমিকা : এই কৌশলগুলি কীভাবে ঐতিহ্যগত এলএলএমগুলির ত্রুটিগুলিকে সমাধান করে তা অন্বেষণ করা।
• ব্যবহারিক প্রদর্শন এবং টিউটোরিয়াল : এলএলএম অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে উন্নত করতে ভেক্টর ডাটাবেসের সাথে RAG-এর একীকরণ প্রদর্শন করে হ্যান্ডস-অন উদাহরণ।
• রিয়েল-ওয়ার্ল্ড অ্যাপ্লিকেশন : এন্টারপ্রাইজ সেটিংসে কীভাবে এই ইন্টিগ্রেশনগুলি কার্যকরভাবে প্রয়োগ করা যেতে পারে তা অন্বেষণ করা।
• বিভিন্ন শ্রোতাদের জন্য কর্মযোগ্য জ্ঞান : আপনি একজন প্রযুক্তি উত্সাহী, একজন এআই অনুশীলনকারী, বা একজন ব্যবসায়িক পেশাদার হোন না কেন, ব্লগটির লক্ষ্য মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি এবং ব্যবহারিক জ্ঞান প্রদান করা।

রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) বোঝা

Retrieval-Augmented Generation (RAG) হল AI এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের ক্ষেত্রে একটি উদ্ভাবনী দৃষ্টান্ত। এটি ভাষা তৈরির প্রক্রিয়ায় তথ্য পুনরুদ্ধারকে একীভূত করে প্রচলিত ভাষার মডেল থেকে একটি উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন চিহ্নিত করে। এই হাইব্রিড পদ্ধতিটি AI মডেলগুলির প্রতিক্রিয়া তৈরি করার ক্ষমতা বাড়ায় যা শুধুমাত্র প্রাসঙ্গিকভাবে সঠিক নয়, বহিরাগত ডেটা উত্স থেকে আপ-টু-ডেট জ্ঞানের সাথে যুক্ত।

GPT (জেনারেটিভ প্রি-ট্রেইনড ট্রান্সফরমার) এর মতো স্ট্যান্ডার্ড ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে ওঠার জন্য RAG-এর সূচনা খুঁজে পাওয়া যেতে পারে। ঐতিহ্যগত মডেলগুলি, সুসংগত পাঠ্য তৈরিতে দক্ষতা থাকা সত্ত্বেও, প্রায়শই সঠিক, তথ্য-ভিত্তিক প্রতিক্রিয়া প্রদানের সাথে লড়াই করে, বিশেষত নির্দিষ্ট, বাস্তব-সময়ের জ্ঞানের প্রয়োজন এমন প্রশ্নের জন্য।

একটি ভেক্টর ডাটাবেসের সাথে সংহত করে পুনরুদ্ধার-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) কীভাবে কাজ করে তার একটি বিবরণ এখানে রয়েছে:

1. ইনজেশন এবং ইনডেক্সিং : ওয়ার্কফ্লো একটি ব্যাপক জ্ঞানের ভিত্তি দিয়ে শুরু হয়, যা সিস্টেমের বুদ্ধিমত্তার ভিত্তি। এই নলেজ বেসটি সাধারণত ডকুমেন্টের একটি বৃহৎ কোর্পাস যা ব্যবহারকারীদের দ্বারা জিজ্ঞাসা করা হতে পারে এমন তথ্য রয়েছে। এই নথিগুলি প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নপত্র এবং নিবন্ধগুলি থেকে শুরু করে কাঠামোগত তথ্যের ডাটাবেস পর্যন্ত হতে পারে। এই নথিগুলি ব্যবহার করার আগে, তারা একটি ইনজেশন প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যায় যেখানে সেগুলি পূর্ব-প্রক্রিয়াজাত হয় এবং এম্বেডিংয়ে রূপান্তরিত হয়। একটি এমবেডিং মডেল —প্রায়শই একটি অত্যাধুনিক মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম—টেক্সচুয়াল তথ্যকে ভেক্টর এম্বেডিং-এ রূপান্তর করতে নিযুক্ত করা হয়। এই এমবেডিংগুলি সাংখ্যিকভাবে নথির শব্দার্থিক বিষয়বস্তুকে বহু-মাত্রিক স্থানে উপস্থাপন করে, যা সাদৃশ্য তুলনার জন্য সর্বোত্তম।

   
   

2. গ্রাহকের মিথস্ক্রিয়া : এটি সবই শুরু হয় একজন গ্রাহক একটি অ্যাপ্লিকেশনের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে এবং একটি প্রশ্ন তৈরি করে। এই ক্যোয়ারীটি হল তথ্যের জন্য একটি অনুরোধ বা একটি প্রশ্ন যার উত্তর গ্রাহক AI আশা করে।

   
   

3. ক্যোয়ারী এমবেডিং : কাঁচা গ্রাহকের ক্যোয়ারী তারপর একটি এমবেডিং মডেল দ্বারা প্রক্রিয়া করা হয়। এই মডেলটি টেক্সট ক্যোয়ারীটিকে একটি ভেক্টরে রূপান্তর করে, যা একটি সাংখ্যিক উপস্থাপনা যা একটি উচ্চ-মাত্রিক স্পেসে কোয়েরির শব্দার্থিক অর্থ ক্যাপচার করে।

   
   

4. ভেক্টর ডেটাবেস অনুসন্ধান : কোয়েরি ভেক্টর একটি ভেক্টর ডেটাবেসে পাঠানো হয়, একটি বিশেষ ডেটাবেস যা উচ্চ-মাত্রিক ভেক্টর ডেটা পরিচালনা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক নথি এমবেডিং পুনরুদ্ধার করতে ডাটাবেস একটি সাদৃশ্য অনুসন্ধান করে। এই এমবেডিংগুলি একটি নলেজ বেস থেকে প্রাক-প্রক্রিয়াকৃত জ্ঞানের প্রতিনিধিত্ব করে যা সিস্টেমে প্রবেশ করানো হয়েছে।

   
   

5. প্রসঙ্গ পুনরুদ্ধার : পুনরুদ্ধার করা নথি এমবেডিংগুলিকে মূল ক্যোয়ারীটির সাথে একত্রিত করে একটি প্রম্পট তৈরি করা হয় যাতে ক্যোয়ারী এবং প্রাসঙ্গিক প্রসঙ্গ উভয়ই অন্তর্ভুক্ত থাকে।

   
   

6. ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল রেসপন্স জেনারেশন : এই সমৃদ্ধ প্রম্পটটি তারপর একটি ল্যাঙ্গুয়েজ লার্নিং মডেলে (LLM) দেওয়া হয়। এলএলএম পুনরুদ্ধার করা নথি থেকে প্রসঙ্গ ব্যবহার করে এমন একটি প্রতিক্রিয়া তৈরি করে যা গ্রাহকের প্রশ্নের সাথে সঠিক, তথ্যপূর্ণ এবং প্রাসঙ্গিকভাবে প্রাসঙ্গিক।

   
   

7. জেনারেটিভ রেসপন্স : অবশেষে, এলএলএম একটি জেনারেটিভ রেসপন্স তৈরি করে, যা অ্যাপের মাধ্যমে গ্রাহকের কাছে ফেরত দেওয়া হয়। এই প্রতিক্রিয়াটি শুধুমাত্র মডেলের প্রাক-প্রশিক্ষিত জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে নয় বরং জ্ঞানের ভিত্তি থেকে পুনরুদ্ধার করা নির্দিষ্ট তথ্যের সাথে বর্ধিত করা হয়, এটি ব্যবহারকারীর অনুরোধের সাথে অত্যন্ত প্রাসঙ্গিক করে তোলে।
   

ভেক্টর ডাটাবেস

ভেক্টর ডেটাবেসগুলি প্রায়শই মেশিন লার্নিং-এ এমবেডিং মডেলের মতো প্রক্রিয়ার মাধ্যমে সংখ্যাসূচক ভেক্টর ফর্মে রূপান্তরিত ডেটা সঞ্চয় ও পরিচালনা করে। এমবেডিংগুলি হল ডেটার সংখ্যাসূচক উপস্থাপনা, প্রায়শই উচ্চ-মাত্রিক ভেক্টর, যা মূল ইনপুটের শব্দার্থগত বা প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলিকে ক্যাপচার করে। টেক্সট ডেটার ক্ষেত্রে, এম্বেডিং শব্দ, বাক্য বা সম্পূর্ণ নথিকে একটি ফর্মে রূপান্তর করে যা একটি কম্পিউটার প্রক্রিয়া করতে পারে। মেশিন লার্নিং মডেলগুলি, বিশেষ করে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি, এই এমবেডিংগুলি তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় যাতে ভেক্টর স্পেসে অনুরূপ অর্থগুলি কাছাকাছি থাকে। এই ডেটাবেসগুলিকে দক্ষতার সাথে সাদৃশ্য অনুসন্ধান করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা ভেক্টর স্পেসের মধ্যে একটি প্রদত্ত ক্যোয়ারী ভেক্টরের সবচেয়ে কাছের ডেটা পয়েন্টগুলি সনাক্ত করে।

এখানে প্রক্রিয়াটির একটি গভীর দৃষ্টিভঙ্গি রয়েছে:

1. ডেটা সঞ্চয়স্থান : যখন নথিগুলি ইনজেস্ট করা হয়, তখন একটি এমবেডিং মডেল (যেমন একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক) পাঠ্যটিকে একটি উচ্চ-মাত্রিক ভেক্টরে রূপান্তরিত করে। প্রতিটি ভেক্টর একটি সংখ্যাসূচক আকারে নথির শব্দার্থিক অর্থ উপস্থাপন করে। এই ভেক্টরগুলি তারপর ভেক্টর ডাটাবেসে সংরক্ষণ করা হয়।

   
   

2. ইনডেক্সিং : দ্রুত পুনরুদ্ধারের সুবিধার্থে, ডাটাবেস উচ্চ-মাত্রিক স্থানগুলির জন্য উপযুক্ত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে এই ভেক্টরগুলিতে একটি সূচক তৈরি করে, যেমন ইনভার্টেড ফাইল ইনডেক্স (আইভিএফ) বা হায়ারার্কিক্যাল নেভিগেবল স্মল ওয়ার্ল্ড (এইচএনএসডব্লিউ)। সূচকের প্রকারের পছন্দ অনুসন্ধানের গতি এবং নির্ভুলতার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখে।

   
   

3. সাদৃশ্য অনুসন্ধান : যখন একটি ক্যোয়ারী করা হয়, এটি একই এমবেডিং মডেল ব্যবহার করে একটি ভেক্টরে রূপান্তরিত হয়। ভেক্টর ডাটাবেস তারপর সূচী ব্যবহার করে দ্রুত কোয়েরি ভেক্টরের মতো ভেক্টর খুঁজে বের করে। ইউক্লিডীয় দূরত্ব বা কোসাইন সাদৃশ্যের মতো দূরত্বের মেট্রিক্স দ্বারা সাদৃশ্য নির্ধারণ করা হয়।

এমবেডিংয়ের সুবিধা :

1. শব্দার্থগত সাদৃশ্য : এম্বেডিংগুলি এমনভাবে ডিজাইন করা হয়েছে যাতে শব্দার্থগতভাবে অনুরূপ আইটেমগুলি ভেক্টর স্পেসের কাছাকাছি থাকে, সিস্টেমগুলিকে প্রসঙ্গ এবং অর্থ বুঝতে সক্ষম করে৷ উদাহরণ স্বরূপ, জিনোমিক্সের ক্ষেত্রে, জিন এক্সপ্রেশন ডেটাকে এম্বেডিং হিসাবে এনকোড করা যেতে পারে এমন প্যাটার্নগুলি প্রকাশ করার জন্য যা বিভিন্ন জিন এবং ফেনোটাইপের মধ্যে সম্পর্ক নির্দেশ করে। এটি এমন রোগের জন্য বায়োমার্কার সনাক্ত করতে সহায়তা করতে পারে যা ঐতিহ্যগত বিশ্লেষণের মাধ্যমে স্পষ্ট নাও হতে পারে।

   
   

2. জটিল সম্পর্ক : তারা ঐতিহ্যগত উপস্থাপনাগুলির সাথে মিস করা ডেটাতে জটিল সম্পর্ক এবং সূক্ষ্মতাগুলি ক্যাপচার করতে পারে। নেটফ্লিক্স বা স্পটিফাইয়ের মতো স্ট্রিমিং পরিষেবাগুলির দ্বারা ব্যবহৃত সুপারিশ সিস্টেমগুলিতে একটি ব্যবহারিক প্রয়োগ দেখা যায়। এই প্ল্যাটফর্মগুলি ব্যবহারকারীর পছন্দ এবং বিষয়বস্তু বৈশিষ্ট্যগুলি বোঝার জন্য এমবেডিং ব্যবহার করে, যার ফলে ব্যবহারকারীর পূর্ববর্তী পছন্দগুলির সাথে মিল রয়েছে এমন চলচ্চিত্র বা গানগুলি সুপারিশ করে৷ বিষয়বস্তুতে বৈচিত্র্য থাকা সত্ত্বেও, এম্বেডিংগুলি ব্যবহারকারীর ব্যবহারে গভীর নিদর্শন বিবেচনা করে শৈলী বা শিল্পীর বাইরে চলে যাওয়া সূক্ষ্ম সুপারিশগুলির অনুমতি দেয়।

   
   

3. অভিন্নতা : এম্বেডিং বিভিন্ন ধরনের ডেটা টাইপকে একটি অভিন্ন ভেক্টর ফরম্যাটে রূপান্তর করে, তুলনা এবং পুনরুদ্ধারের মতো ক্রিয়াকলাপগুলিকে সহজ করে।

ভেক্টর ডিবি দিয়ে শুরু করা

RAG এবং ভেক্টর DB ( Milvus ) এর জন্য একটি স্থানীয় উন্নয়ন পরিবেশ তৈরি করা বেশ কয়েকটি মূল পদক্ষেপের সাথে জড়িত।

এখানে একটি কাঠামোগত গাইড আছে:

1. পূর্বশর্ত :

   • আপনার সিস্টেমে পাইথন 3.6+ ইনস্টল করা আছে তা নিশ্চিত করুন।

   • মিলভাস চালানোর জন্য ডকার প্রয়োজন।

     
     

2. ভার্চুয়াল পরিবেশ :

   • একটি নতুন ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করুন এবং এটি ব্যবহার করুন:

      python3 -m venv rag-milvus-env source rag-milvus-env/bin/activate # Install supporting dependencies pip install transformers datasets faiss-cpu torch sentence-transformers pymilvus

   
   

3. মিলভাস ডকার ব্যবহার করে :

• মিলভাস ডকার চিত্রটি টানুন এবং চালান: (আপনি অন্যান্য ভেক্টর ডিবিও ব্যবহার করতে পারেন)

• আপনি নীচের পদক্ষেপগুলি ব্যবহার করতে পারেন বা এখানে দেওয়া শুরু করার নির্দেশিকা অনুসরণ করতে পারেন৷

  
  

   docker pull milvusdb/milvus:latest docker run -d --name milvus_cpu -p 19530:19530 -p 19121:19121 milvusdb/milvus:latest

  
  

• সেটআপ ডেটা :

  এখন কিছু নমুনা ডেটা ডাউনলোড করার চেষ্টা করা যাক, এম্বেডিং তৈরি করুন এবং একটি সংগ্রহে ঢোকান।

   import requests import csv url = "http://qim.fs.quoracdn.net/quora_duplicate_questions.tsv" # Download the file response = requests.get(url) response.raise_for_status() # This will raise an error if the download failed # Decode the content and split into lines lines = response.content.decode('utf-8').splitlines() questions = [] # Process the lines reader = csv.reader(lines, delimiter='\t') next(reader) # Skip the header row for row in reader: questions.extend([row[1], row[4]]) # Assuming the questions are in the 2nd and 3rd columns questions = questions[:10000]

  
  

• এমবেডিং তৈরি করুন

   from sentence_transformers import SentenceTransformer # transformer to create embeddings model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') embeddings = model.encode(questions)

  
  

• ভেক্টর ডিবিতে ঢোকান।

   # connect to db connections.connect() embedding_size = 384 # Prepare the collection schema fields = [ FieldSchema(name="id", dtype=DataType.INT64, is_primary=True, auto_id=True), FieldSchema(name="embedding", dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, dim=embedding_size) ] schema = CollectionSchema(fields, "questions") collection = Collection("questions", schema) # Insert the document embeddings mr = collection.insert([embeddings]) # to get document, in practice this would be some external DB. id_to_question = {str(mr.primary_keys[i]): questions[i] for i in range(len(questions))} # List all collections collections = list_collections() print(collections)

  
  

• সংগ্রহ সূচী.

   from pymilvus import Collection index_params = { "metric_type": "L2", "index_type": "HNSW", # Index of type HNSW, refer to docs for other types. "params": { "M": 16, # Example value, adjust as needed "efConstruction": 200 } } collection = Collection("questions") collection.create_index( field_name="embedding", index_params=index_params )

  
  

• প্রশ্ন নথি

   query = "What is artificial intelligence?" query_embedding = model.encode(query) collection.load() # Define search parameters search_params = {"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 10}} # Perform the search results = collection.search( data=[query_vector], anns_field="embedding", param=search_params, limit=10, expr=None, consistency_level="Strong" ) # Process results for result in results: milvus_id = str(result.id) # Convert ID to string for dictionary lookup original_question = id_to_question[milvus_id] print(f"Milvus ID: {milvus_id}, Similar Question: {original_question}")

আমরা ভেক্টর db থেকে শব্দার্থগতভাবে অনুরূপ নথি পেয়ে গেলে, আমরা এই প্রসঙ্গ + ইনপুট ক্যোয়ারীটি LLM-তে পাস করতে পারি যা অনেক ভাল ফলাফল পাবে কারণ LLM-এর এখন প্রসঙ্গ রয়েছে।

উপসংহার

উপসংহারে, মিলভাসের মতো ভেক্টর ডাটাবেসের সাথে RAG-এর সংহতকরণ LLM অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে সবচেয়ে চাপের কিছু চ্যালেঞ্জের একটি শক্তিশালী সমাধান প্রদান করে- বিশেষ করে যেগুলির জন্য গভীর প্রাসঙ্গিক বোঝাপড়া এবং গতিশীল তথ্য পুনরুদ্ধারের প্রয়োজন। ভেক্টর ডাটাবেসের নির্ভুলতা এবং দক্ষতার সাথে LLM-এর জেনারেটিভ দক্ষতাকে একত্রিত করে, এন্টারপ্রাইজগুলি AI-চালিত প্রতিক্রিয়াগুলির প্রাসঙ্গিকতা এবং নির্ভুলতা ব্যাপকভাবে উন্নত করতে পারে, ব্যবহারকারীদের মূল্যবান এবং প্রাসঙ্গিকভাবে সমৃদ্ধ মিথস্ক্রিয়া প্রদান করে।

AI যতই অগ্রসর হচ্ছে, এই প্রযুক্তিগুলির সংমিশ্রণ কেবলমাত্র একটি ধাপ নয়, বরং একটি লাফিয়ে সামনের দিকে এগিয়ে যাচ্ছে, যা একটি ভবিষ্যতের সূচনা করে যেখানে AI আরও পরিশীলিত, বৈচিত্র্যময়, এবং সমস্ত সেক্টরে সূক্ষ্ম অ্যাপ্লিকেশন সমর্থন করতে পারে। এই ব্লগটি উদ্ভাবক এবং অনুশীলনকারীদের জন্য এই সরঞ্জামগুলির সাথে পরীক্ষা শুরু করার মঞ্চ তৈরি করেছে, এন্টারপ্রাইজ AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির ক্ষেত্রে যা সম্ভব তার সীমানা ঠেলে দিয়েছে৷