नॉलेज और RAG

सहायता और ग्राहक सफलता टीमों के लिए RAG की व्याख्या

Retrieval Augmented Generation: उत्तर लिखने से पहले अपने ज्ञान को कैसे खोजें, और प्रयोगशाला शब्दावली के बिना गुणवत्ता कैसे आँकें।

4 फ़रवरी 202510 मिनट पढ़ें
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RAG का अर्थ है पहले प्रासंगिक अंश प्राप्त करना, फिर उस संदर्भ पर मॉडल को लिखने देना — केवल पैरामीट्रिक "स्मृति" पर निर्भर न रहना।

सहायता का लक्ष्य वास्तविक नीतियों और लेखों से उद्धरण करते हुए उपयोगी और एस्केलेट करने योग्य स्वर बनाए रखना है।

प्राप्ति चरण: सही अनुच्छेद ढूँढना

वेक्टर खोज और फ़िल्टरिंग तय करते हैं कि उत्तर से पहले मॉडल क्या देखता है।

अच्छी प्राप्ति के बिना UI में "AI" लिखा हो तो भी मॉडल अनुमान लगाता है।

अर्थ तोड़े बिना दस्तावेज़ विभाजन

खंड सीमाएँ प्रभावित करती हैं कि बहु-चरण प्रवाह पूरा संदर्भ में आता है या नहीं।

सामग्री प्रकार (FAQ बनाम लंबे गाइड) के अनुसार खंड आकार और ओवरलैप समायोजित करें।

सहायता टीम समझ सके ऐसे जनरेशन गार्डरेल

टेम्पलेट उद्धरण, सुरक्षित अस्वीकृति और कम विश्वास पर लिंक की माँग कर सकते हैं।

टीम एक वाक्य में बता सके कि अच्छा मिलान न होने पर सिस्टम क्या करता है।

वास्तविक परिस्थितियों में RAG गुणवत्ता माप

कोई उत्तर न मिलने वाली क्वेरी, नीति विरोधाभास और विषय-वार संतुष्टि मापें।

सामग्री और प्राप्ति पुनरावृत्ति एक साथ करें — केवल मॉडल ट्यूनिंग से ज्ञान अंतराल शायद ही भरते हैं।

प्लेटफ़ॉर्म एक्सप्लोर करें

प्लेटफ़ॉर्म फ़ीचर्स देखें, टेम्पलेट ब्राउज़ करें, मूल्य निर्धारण तुलना करें, या सेल्स से संपर्क करें।

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