هغه څه چې تاسو ورته اړتیا لرئ د ایمیزون بیډروک د RAG ارزونې او د مصنوعي ذهانت د پرمختګ لپاره د قاضي په توګه د LLM په اړه پوه شئ

څه به وي که چیرې مصنوعي ذهانت نه یوازې تاسو ته ځوابونه درکړي بلکه ځان هم وګوري ترڅو ډاډ ترلاسه کړي چې دا ځوابونه سم دي؟ یوازې تصور وکړئ که چیرې د مصنوعي ذهانت سیسټم خپل فعالیت ارزولی شي، خپل چلند بدل کړي، او زده کړې ته دوام ورکړي - دا ټول په چټکۍ سره.

داسې ښکاري لکه د ساینسي افسانې ناول څخه یو څه مستقیم؟ خو حقیقت دا دی - دا یو ریښتینی معامله ده. په حقیقت کې، ۸۵٪ سوداګرۍ د پریکړې کولو د ښه کولو لپاره په مصنوعي ذهانت پانګونه کوي، او تمه کیږي چې د مصنوعي ذهانت لخوا تولید شوي مینځپانګې کارول به تر ۲۰۳۰ پورې ۲۰ ځله وده وکړي، ډاډ ترلاسه کول چې دا سیسټمونه دقیق، باوري او ځان ښه کول خورا مهم دي.

دا اهداف د ایمیزون بیډراک او د Retrieval-Augmented Generation (RAG) ارزونې او LLM-as-a-judge چوکاټونو د نوښتګر کارولو له امله په واقعیت بدلیږي.

اوس، زه پوهیږم چې تاسو څه فکر کوئ: "دا اغیزمن ښکاري، مګر دا په حقیقت کې زما لپاره څه معنی لري؟ ښه، ځان خلاص کړئ ځکه چې موږ د دې په اړه ژوره غوطه اخلو چې دا نوښتونه څنګه د AI سکریپټ بدلوي او ډیر هوښیار، تطبیق وړ، او باوري سیسټمونه رامینځته کوي."

نو، که تاسو یو پراختیا ورکوونکی یاست، سوداګریز مشر یاست، یا یوازې د مصنوعي ذهانت لیوال یاست، دا یو سفر دی چې تاسو یې له لاسه ورکول نه غواړئ.

په دې بلاګ کې، موږ به وګورو چې ایمیزون بیډروک څنګه د پرمختللي RAG تخنیکونو په ژور تمرکز سره د مصنوعي ذهانت پراختیا ته بڼه ورکوي او څنګه د لویو ژبو ماډلونه اوس د خپلو فعالیت لپاره د قاضیانو په توګه د خدمت کولو واک لري.

راځئ چې د دې مصنوعي ذهانت نوښتونو ژوروالی وپلټو او د بیډراک ریښتیني ظرفیت کشف کړو.

ایمیزون بیډراک څه شی دی؟ یوه لنډه کتنه

مخکې لدې چې موږ تخنیکي برخو ته لاړ شو، راځئ چې د ځمکې لنډه برخه واخلو. ایمیزون بیډروک د تولیدي AI د سویس اردو چاقو په څیر دی. دا یو بشپړ مدیریت شوی خدمت دی چې پراختیا کونکو او سازمانونو سره مرسته کوي چې د انټروپیک، سټیبلټي AI، او AI21 لابراتوارونو په څیر د ځینو غوره AI لابراتوارونو ماډلونو په کارولو سره د AI غوښتنلیکونه جوړ کړي، اندازه کړي، او ښه تنظیم کړي. د څرخ بیا ایجاد کولو ته اړتیا نشته — بیډروک تاسو ته د پرمختللي AI ټیکنالوژیو سره د نښلولو لپاره یو پیاوړی، د کارولو اسانه پلیټ فارم درکوي، تاسو ته د پیل څخه د سر درد څخه ژغوري.

د ایمیزون بیډراک اصلي ځانګړتیاوې

1. مختلفو ماډلونو ته لاسرسی: پراختیا کونکي کولی شي د مختلفو روزل شویو بنسټیزو ماډلونو څخه غوره کړي چې د مختلفو کارولو قضیو سره سم جوړ شوي، پشمول د خبرو اترو مصنوعي ذهانت، د اسنادو لنډیز، او نور.
2. بې سروره معمارۍ: بیډراک د زیربناوو د مدیریت اړتیا له منځه وړي، پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې یوازې په نوښت تمرکز وکړي.
3. د تنظیم وړتیا: د خپل ملکیت معلوماتو په کارولو سره د ډومین ځانګړي اړتیاو پوره کولو لپاره ماډلونه ښه تنظیم کړئ.
4. خوندي او د اندازې وړ: د ایمیزون د قوي کلاوډ زیربنا سره، بیډراک د تشبث درجې امنیت او د مخ په زیاتیدونکو غوښتنو سره د اندازې کولو وړتیا تضمینوي.

خو دلته دا په زړه پورې کېږي: ایمیزون یوازې د مصنوعي ذهانت د لاسرسي وړ کولو پورې نه ودرېد - دوی دا د RAG ارزونې او LLM-as-a-Judge سره لوړ کړ. دا دوه ځانګړتیاوې یوازې زنګونه او سیستونه نه دي - دوی د لوبې بدلونکي دي چې تاسو به بیا فکر وکړئ چې مصنوعي ذهانت څه کولی شي.

راځئ چې دا تشریح کړو: د RAG ارزونه - ستاسو لپاره پدې کې څه دي؟

د ترلاسه کولو-اضافه شوي نسل (RAG) ټول د AI ماډلونو سره د هوښیار، ګړندي او ډیر دقیق کیدو کې مرسته کولو په اړه دي. د دې پرځای چې یوازې په مخکې روزل شوي پوهې تکیه وکړئ، RAG AI ته اجازه ورکوي چې د بهرنیو سرچینو لکه ډیټابیسونو، ویب پاڼو، یا حتی نورو AI سیسټمونو څخه په ریښتیني وخت کې معلومات راوباسي. دا ستاسو AI ته د لټون انجن ورکولو په څیر دی ترڅو د ډیرو باخبره پریکړو کولو کې مرسته وکړي او ډیر اړونده ځوابونه تولید کړي.

تصور وکړئ چې د کیفیت انجینرۍ حلونو کې د وروستي رجحاناتو په اړه له یو مصنوعي ذهانت څخه پوښتنه وکړئ. د RAG سره، دا یوازې تاسو ته عمومي ځواب نه درکوي - دا بهر ځي، وروستۍ څیړنه لټوي، د باوري سرچینو څخه معلومات راټولوي، او تاسو ته د اوسني حقایقو لخوا ملاتړ شوی ځواب درکوي.

د مثال په توګه**، اډا هیلت**، چې د مصنوعي ذهانت روغتیا پاملرنې کې مخکښه ده، د مشورې په جریان کې د وروستي څیړنې او طبي معلوماتو د راټولولو لپاره د بیډراک RAG چوکاټ کاروي. نو، کله چې تاسو پلیټ فارم کاروئ، دا د مصنوعي ذهانت ځواک لرونکي ډاکټر په څیر دی چې هر طبي کاغذ ته لاسرسی ولري - سمدلاسه.

ولې RAG مهم دی؟

دودیز تولیدي ماډلونه ډیری وختونه وهمي غبرګونونه رامینځته کوي - هغه ځوابونه چې د منلو وړ ښکاري مګر په حقیقت کې غلط دي. RAG دا د دې له لارې کموي:

1. د وهمونو کمول

د جنریټیو لخوا تولید شوي وهمونه کولی شي د مصنوعي ذهانت په غوښتنلیکونو باور کمزوری کړي، په ځانګړې توګه په مهمو برخو لکه روغتیا پاملرنې یا مالي چارو کې. د بهرنۍ پوهې سرچینو یوځای کولو سره، RAG ډاډ ورکوي چې د مصنوعي ذهانت ځوابونه په ریښتینې نړۍ، تازه معلوماتو کې ولاړ دي.

د مثال په ډول،

د RAG لخوا پرمخ وړل شوی طبي چیټ بوټ وروستي کلینیکي لارښوونې یا څیړنیزې مقالې ترلاسه کوي ترڅو دقیقې مشورې چمتو کړي پرځای یې چې یوازې په زاړه روزل شوي پوهې تکیه وکړي.

2. د متناسب دقت لوړول

دودیز تولیدي ماډلونه د هغو نمونو پر بنسټ محصولات تولیدوي چې دوی د روزنې په جریان کې زده کړي، کوم چې ممکن تل د پوښتنې ځانګړي شرایطو سره سمون ونلري. د شرایطو سره سم اړونده معلوماتو په ترلاسه کولو سره، RAG تولید شوي محصولات د ان پټ پوښتنې ځانګړي اړتیاو سره سمون لري.

د مثال په ډول،

په قانوني غوښتنلیکونو کې، د RAG لخوا پرمخ وړل شوی AI کولی شي د قضاوت ځانګړي قوانین بیرته ترلاسه کړي او په خپل تولید شوي ځواب کې یې په سمه توګه پلي کړي.

3. د تعقیب وړتیا چمتو کول

د معیاري تولیدي ماډلونو یو له مهمو محدودیتونو څخه د دوی په محصولاتو کې د شفافیت نشتوالی دی. کاروونکي ډیری وختونه د چمتو شوي معلوماتو اصلیت پوښتنه کوي. څرنګه چې RAG معلومات د بهرنیو سرچینو څخه ترلاسه کوي، دا کولی شي د معلوماتو اصلیت حواله کړي، چې په ځوابونو کې د تعقیب وړتیا او شفافیت وړاندې کوي.

د مثال په ډول،

د ای کامرس سپارښتنې انجن چې د RAG لخوا پرمخ وړل کیږي کولی شي د پیرودونکو بیاکتنو یا وروستیو پیرودونو حواله کولو سره د محصول وړاندیزونه تشریح کړي.

4. د ریښتیني وخت تازه معلوماتو ملاتړ کول

جامد مخکې روزل شوي ماډلونه نشي کولی په حقیقي نړۍ کې بدلونونو سره تطابق وکړي، لکه تازه خبرونه، د پالیسۍ تازه معلومات، یا راڅرګندیدونکي رجحانات. د RAG سیسټمونه بهرني ډیټابیسونو او APIs ته لاسرسی لري، ډاډ ترلاسه کوي چې کارول شوي معلومات اوسني او اړونده دي.

د مثال په ډول،

د RAG لخوا پرمخ وړل شوی مالي مصنوعي ذهانت وسیله کولی شي د ریښتیني وخت سټاک فعالیت او خبرونو تازه معلوماتو پراساس د بازار بصیرت چمتو کړي.

5. ځانګړي او ډومین ځانګړي غوښتنلیکونه

مختلف صنعتونه د مصنوعي ذهانت سیسټمونو ته اړتیا لري ترڅو خورا متخصص او دقیق ځوابونه چمتو کړي. عمومي تولیدي ماډلونه ممکن تل دا اړتیاوې پوره نه کړي. د ډومین ځانګړي پوهې په ترلاسه کولو سره، RAG ډاډ ورکوي چې ځوابونه د صنعت اړتیاو سره سمون لري.

د مثال په ډول،

د پیرودونکو په ملاتړ کې، د RAG فعال شوي چیټ بوټونه کولی شي د محصول ځانګړي پوهې اساساتو څخه ځوابونه ترلاسه کړي، دقیق او شخصي ځوابونه ډاډمن کړي.

6. د ځنډ اندیښنو ته رسیدګي

پداسې حال کې چې د بهرنیو سرچینو یوځای کول د ورو غبرګون وختونو خطر معرفي کوي، د RAG سیسټمونه د بیرته ترلاسه کولو میکانیزمونو غوره کولو، دقت او موثریت متوازن کولو لپاره رامینځته شوي. پرمختللي RAG چوکاټونه، لکه په ایمیزون بیډروک کې، د بې ثباته کاروونکي تجربې ساتلو لپاره د ځنډ اصلاح کولو تخنیکونه شاملوي.

د مثال په ډول،

د ژبې د ژباړې یو ریښتینی وخت سیسټم د RAG څخه کار اخلي ترڅو اړونده جملې او کلتوري باریکۍ ترلاسه کړي پرته له دې چې سرعت سره جوړجاړی وکړي.

د ایمیزون بیډروک د RAG ارزونې چوکاټ

د ایمیزون بیډروک د RAG ارزونې چوکاټ د RAG فعال شوي غوښتنلیکونو د لوړولو لپاره د سیستماتیک، میټریک پرمختللې طریقې سره مختلف ننګونې حل کوي. دلته څنګه ده:

1. له پای څخه تر پایه میټریکونه: چوکاټ د ترلاسه کولو او تولید دواړه برخې ارزوي، د ان پټ پوښتنې څخه تر محصول ځواب پورې بې ساري پایپ لاین ډاډمن کوي.
2. د تنظیم وړ معیارونه : پراختیا کونکي کولی شي د ارزونې ځانګړي معیارونه تعریف کړي ترڅو د ځانګړي صنعت یا غوښتنلیک اړتیاو سره سم وي، لکه تنظیمي اطاعت یا د پیرودونکو رضایت.
3. اتومات تحلیل: د بیډراک وسایل د لږترلږه لاسي مداخلې سره د ترلاسه کولو دقت، د معلوماتو اړونده والی، او د تولید شوي ځوابونو همغږي ارزوي.
4. د فیډبیک حلقې: د فیډبیک دوامداره میکانیزمونه د وخت په تیریدو سره د ترلاسه کولو ستراتیژیو اصلاح کولو او د ماډل محصولاتو په متحرک ډول ښه کولو کې مرسته کوي.

د قاضي په توګه LLM - د مصنوعي ذهانت د ځان معاینه کوونکی نابغه

اوس، راځئ چې یو څه نور هم په زړه پورې وګورو: د قاضي په توګه LLM. په دې ډول فکر وکړئ: تصور وکړئ چې تاسو یوازې د ریاضي ازموینه کې بریالي شوي یاست. مګر د لمانځلو پرځای، تاسو ژر تر ژره بیرته ځئ او خپل ځوابونه وګورئ، یوازې د ډاډ ترلاسه کولو لپاره. دا په اصل کې هغه څه دي چې د ځان ارزونې ځانګړتیا د AI لپاره کوي.

اوس LLMs د دې وړتیا لري چې خپل محصول وارزوي او د اړتیا سره سم تعدیلات راولي. نور د غلطیو یا ناانډولۍ د موندلو لپاره د بشري مداخلې انتظار نه کوي. دا ځان اصلاح کوونکی AI کولی شي خپل ځوابونه په ریښتیني وخت کې تنظیم کړي، په ځای کې دقت او تړاو ښه کړي.

د ۲۰۲۴ کال یوې څېړنې وموندله چې هغه ماډلونه چې د ځان ارزونې کاروي (لکه LLM-as-a-Judge) د خپلو سیالانو په پرتله د اړونده ځوابونو په رامینځته کولو کې ۴۰٪ ډیر دقیق وو. هغه شرکتونه چې د دې ځان ارزونې ټیکنالوژۍ څخه ګټه پورته کوي د پریکړې کولو پروسې ۳۰٪ ګړندۍ راپور ورکړی. دا پدې مانا ده چې ریښتیني وخت حلونه، ګړندي پایلې، او په نهایت کې، لږ انتظار.

څومره چې ډېر معلومات پروسس کوي، هومره یې د داخلي معیارونو پر بنسټ خپل غبرګونونه ښه تنظیمولی شي.

د قاضي په توګه د LLM کلیدي ځانګړتیاوې

۱. د اندازې وړتیا

د قاضي په توګه د LLM یو له خورا مهمو اړخونو څخه د دې وړتیا ده چې په ورته وخت کې د معلوماتو لوی مقدار پروسس او ارزونه وکړي. دودیز ارزونې میتودونه ډیری وختونه د وخت ضایع کونکي انساني تشریح پروسې لري، چې د دوی د اندازه کولو وړتیا محدودوي. د قاضي په توګه LLM دا محدودیت د دې له لارې لرې کوي:

• اتومات ارزونه: دا په موازي ډول د زرګونو مصنوعي ذهانت محصولاتو ارزونه کوي، چې د کیفیت ارزونې لپاره مصرف شوي وخت په ډراماتیک ډول کموي.
• د لویو پیمانه ګمارنو ملاتړ: دا د ای کامرس او مالي چارو په څیر صنعتونو لپاره مثالی دی، چیرې چې ماډلونه هره ورځ په ملیونونو محصولات تولیدوي، لکه شخصي سپارښتنې یا د بازار تحلیلونه.

د مثال په ډول،

د پیرودونکو په خدمت کې، یو مصنوعي ذهانت ممکن په ورځ کې ۱۰۰،۰۰۰ پوښتنو ته ځوابونه تولید کړي. د قاضي په توګه LLM کولی شي د دې ځوابونو اړوندتیا، غږ او دقت په څو ساعتونو کې په مؤثره توګه ارزونه وکړي، ټیمونو سره مرسته کوي چې خپل ماډلونه په پیمانه اصلاح کړي.

۲. تسلسل

د انساني ارزونکو برعکس، څوک چې ممکن د ارزونې پروسې ته موضوعي یا تغیر راولي، LLM-as-a-Judge په ټولو محصولاتو کې یو شان معیارونه پلي کوي. دا ډاډ ورکوي چې د هر ماډل ارزونه ورته روبریک ته غاړه کیږدي، تعصبونه او ناانډولۍ له منځه یوسي.

• د موخې نمرې ورکول: د مخکې ټاکل شویو معیارونو لکه د واقعیت دقت، د ژبې روانی، یا د غږ مناسبیت پر بنسټ بې طرفه ارزونې چمتو کوي.
• د تکرار وړ پایلې: حتی په مختلفو ډیټاسیټونو کې دوامداره ارزونې وړاندې کوي، چې تکراري ازموینې ډیرې باوري کوي.

د مثال په ډول،

په تعلیم کې، د مناسبیت او وضاحت لپاره د مصنوعي ذهانت لخوا رامینځته شوي پوښتنو یا تدریسي موادو ارزونه د انسانانو ټولګي زده کونکو سره توپیر کولی شي. د قاضي په توګه LLM د هر ټولګي کچې او مضمون لپاره د داسې پایلو ارزولو کې یووالي تضمینوي.

۳. چټک تکرار

د ماډل محصولاتو په اړه د نږدې فوري فیډبیک چمتو کولو سره، LLM-as-a-Judge پراختیا کونکو ته دا توان ورکوي چې په چټکۍ سره مسلې وپیژني او اړین اصلاحات وکړي. دا تکراري چلند د پراختیا دوره ګړندۍ کوي او د AI سیسټمونو عمومي فعالیت ښه کوي.

• سمدستي بصیرتونه: د غلطیو یا غیر مطلوب فعالیت په اړه د عمل وړ فیډبیک وړاندې کوي، د ډیبګ کولو وخت کموي.
• بازار ته د رسیدو لنډ وخت: د فعالیت تشو د چټک حل کولو په فعالولو سره د مصنوعي ذهانت د غوښتنلیک پلي کول ګړندي کوي.

د مثال په ډول،

د هغه چیټ بوټ لپاره چې د قانوني مشورې چمتو کولو لپاره ټاکل شوی، LLM-as-a-Judge کولی شي سمدلاسه په ځوابونو کې غلطۍ په ګوته کړي یا هغه وخت کشف کړي کله چې محصولات د قضاوت ځانګړي لارښوونو څخه تیریږي، چې ګړندي سمونونه فعالوي.

۴. د ډومین تطابق

د قاضي په توګه LLM یوازې د عمومي استعمال قضیو پورې محدود نه دی؛ دا د ځانګړو ډومینونو، صنعتونو، یا تنظیمي چاپیریالونو کې د محصولاتو ارزولو لپاره تنظیم کیدی شي. دا انعطاف دا د ځانګړو غوښتنلیکونو لپاره ارزښتناکه کوي چیرې چې د ډومین تخصص اړین دی.

• دودیز روبریکونه: پراختیا کونکي کولی شي د ارزونې معیارونه د صنعت ځانګړو اړتیاو سره سم تنظیم کړي، لکه د روغتیا پاملرنې یا مالي مقرراتو کې د اطاعت معیارونه.
• د ښه تنظیم کولو اختیارونه: د لوړ تخنیکي مینځپانګې لکه ساینسي مقالې یا مالي راپورونه ارزولو لپاره د تطبیق وړ.
  

د مثال په ډول،

د روغتیا پاملرنې صنعت کې، LLM-as-a-Judge کولی شي د تازه کلینیکي لارښوونو په مقابل کې د AI لخوا رامینځته شوي تشخیصي وړاندیزونه ارزونه وکړي، د طبي معیارونو اطاعت ډاډمن کړي پداسې حال کې چې خطرونه کموي.

د دودیزې ارزونې په پرتله ګټې

1. د انسان تکیه کمه شوې: په انساني تخصص باندې تکیه د پام وړ کموي، لګښتونه او وخت کموي.
2. لوړ شوی دقت: پرمختللي LLMs کولی شي هغه فرعي مسلې یا ناانډولۍ وپیژني چې ممکن د انساني بیاکتونکو څخه وتښتي.
3. تکراري زده کړه: دوامداره فیډبیک ماډلونو ته دا توان ورکوي چې په متحرک ډول وده وکړي، د مطلوب پایلو سره نږدې سمون ولري.

ولې دا نوښتونه مهم دي؟

۱. د مصنوعي ذهانت اعتبار لوړول

د RAG ارزونه او د قاضي په توګه LLM دواړه په مستقیم ډول د مصنوعي ذهانت د اعتبار ننګونې ته رسیدګي کوي. په حقیقي دقت، تړاو او شفافیت تمرکز کولو سره، دا وسایل ډاډ ورکوي چې د مصنوعي ذهانت پر بنسټ پریکړې نه یوازې هوښیارې دي بلکې د باور وړ هم دي.

۲. د مصنوعي ذهانت پراختیا ډیموکراتیک کول

د ایمیزون بیډراک د لاسرسي وړ پلیټ فارم، د دې قوي ارزونې چوکاټونو سره یوځای، د ټولو تخصصي کچو پراختیا کونکو ته ځواک ورکوي چې د پیچلي زیربناوو مدیریت له بار پرته د عصري مصنوعي ذهانت حلونه رامینځته کړي.

۳. د مصنوعي ذهانت د ځای پرځای کولو چټکتیا

د اتوماتیک او پیمانه وړ ارزونې میکانیزمونو سره، پراختیا کونکي کولی شي د مصنوعي ذهانت غوښتنلیکونه په بې ساري سرعت سره تکرار او ځای په ځای کړي، چې د بازار ته د وخت کمښت راولي.

۴. د ډومین ځانګړي غوښتنلیکونو پیاوړتیا

د ځانګړو طبي تشخیصاتو څخه نیولې تر شخصي ای-کامرس سپارښتنو پورې، دا وسایل پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې د مصنوعي ذهانت ماډلونه د ځانګړو کارونې قضیو سره سم تنظیم کړي، چې په ټولو صنعتونو کې اغیز رامینځته کوي.

نړۍ څنګه دا نوښتونه غوره کوي؟

راځئ چې د دې ټولې تیوري د واقعیت سره د مخامخ کیدو په اړه وغږیږو. د ټیکنالوژۍ او روغتیا پاملرنې په برخه کې ځینې لوی نومونه دمخه دا نوښتونه مني او اجازه راکړئ تاسو ته ووایم - دا ګټور دي.

#۱ د ایمیزون خپل د ای کامرس لوی شرکتونه

ایمیزون، د مصنوعي ذهانت پر بنسټ د ای-کامرس مخکښ، د خپل شخصي پیرود مرستیال د دقت د ښه کولو لپاره د بیډراک LLM-as-a-Judge څخه کار اخلي. د خپلو محصولاتو سپارښتنو په دوامداره توګه ارزولو او د پیرودونکو نظرونو پراساس تطبیق کولو سره، د ایمیزون مصنوعي ذهانت کولی شي خپلو وړاندیزونو ته په ریښتیني وخت کې سمون ورکړي، د پیرودونکو رضایت ښه کړي.

د RAG چوکاټ ایمیزون ته اجازه ورکوي چې د محصول وروستي بیاکتنې، رجحانات، او د قیمتونو معلومات بیرته ترلاسه کړي، ډاډ ترلاسه کړي چې کاروونکي خورا اړونده او تازه سپارښتنې ترلاسه کوي.

#2 ګولډمن سیکس او ریښتیني وخت مالي استخبارات

ګولډمن ساکس، چې د امریکا د مالي خدماتو شرکت دی، د بیډراک د RAG ارزونه د خپل AI لخوا پرمخ وړل شوي خطر ارزونې وسیلې سره مدغم کړې ده. د RAG په کارولو سره، دا وسیله کولی شي وروستي مالي معلومات او د بازار رجحانات راوباسي ترڅو د ریښتیني وخت خطر ارزونې چمتو کړي. د LLM-as-a-Judge سره، د ګولډمن ساکس د AI ماډلونه په دوامداره توګه د دوی د وړاندوینو دقت او تړاو ارزونه کوي، ډاډ ترلاسه کوي چې پیرودونکو ته چمتو شوي پانګوونې ستراتیژۍ تل د معلوماتو ملاتړ کیږي او د اوسني بازار شرایطو لخوا خبر شوي.

د بیډراک د RAG او LLM-as-a-judge لپاره ننګونې او ملاحظات

که څه هم د دې پرمختګونو لپاره امکانات خورا لوی دي، خو بیا هم ننګونې شتون لري چې باید حل شي:

1. د معلوماتو محرمیت: څرنګه چې RAG په بهرنیو معلوماتو سرچینو تکیه کوي، نو دا اړینه ده چې ډاډ ترلاسه شي چې دا معلومات پاک، باوري، او د محرمیت مقرراتو سره سم دي.
2. د ماډل تعصب: د ټولو مصنوعي ذهانت ماډلونو په څیر، د بیډراک سیسټمونه باید په دوامداره توګه د تعصب لپاره وڅارل شي، په ځانګړي توګه کله چې د ځان ارزونې میکانیزمونه کولی شي د ماډل دمخه موجود نیمګړتیاوې پراخه کړي.
3. د اندازې وړتیا او لګښت: پداسې حال کې چې بیډروک د AI ادغام ساده کوي، سوداګرۍ باید په ډیری ماډلونو او صنعتونو کې د RAG ارزونې او LLM-as-a-Judge اندازه کولو لګښت اغیزې په پام کې ونیسي.

راتلونکی: ځان وتړئ، ځکه چې موږ یوازې پیل کوو

نو، موږ له دې ځایه چیرته روان یو؟ لکه څنګه چې ایمیزون بیډروک اوس مهال پیاوړی دی، راتلونکې لاره نوره هم په زړه پورې ده. د نورو پیچلو ځان ارزونې سیسټمونو، ګړندي او ډیر دقیق معلوماتو بیرته ترلاسه کولو تخنیکونو، او په صنعتونو کې د دې وسیلو پراخه تطبیق تمه وکړئ. که تاسو په روغتیا پاملرنې، مالي چارو، ای کامرس، یا ټیکنالوژۍ کې یاست، بیډروک د AI سیسټمونو لپاره مرحله تنظیموي چې یوازې فعالیت نه کوي - دوی ستاسو سره وده کوي.

خو راځئ چې ورسره مخ شو: LLMs په خپله کامل نه دي. دوی د ریښتیني ځلیدو لپاره سمې ازموینې، سم اصلاح او سم انجینرۍ ته اړتیا لري. د LLMs ازموینه یوازې د بکسونو د ټکولو په اړه نه ده - دا د دوی د ریښتیني ظرفیت د خلاصولو په اړه ده. په انډیم کې، موږ یوازې د فعال ماډلونو لپاره بسنه نه کوو؛ موږ د سطحې لاندې ژور ډوب کوو، د فعالیت د ښه کولو او اغیزې اعظمي کولو لپاره هره طبقه تحلیل کوو. د 25+ کلونو څخه زیاتو انجینرۍ غوره والي سره، موږ دا خپل ماموریت ګرځولی دی چې AI له "کافي ښه" څخه په ریښتیا سره انقلابي ته واړوو.