अवधारणाएँ
FlexyAgents सामग्री अंतर्ग्रहण, खंडन, एम्बेड, प्रासंगिक अंश पुनर्प्राप्त, मॉडल को अनुमोदित सामग्री पर रखने का तरीका।
Retrieval Augmented Generation का अर्थ है कि मॉडल उत्तर देने से पहले आपके कॉर्पस के अंश प्राप्त करता है। FlexyAgents अंतर्ग्रहण, वेक्टर खोज और रैंकिंग प्रबंधित करता है ताकि ऑपरेटर सामग्री गुणवत्ता/दायरे पर ध्यान दें — निम्न-स्तरीय ML पाइपलाइन पर नहीं।
जब पुनर्प्राप्ति कुछ उपयोगी न पाए, अच्छी तरह समायोजित एजेंट अनिश्चितता स्वीकार करें और तथ्य गढ़ने के बजाय मानव पथ प्रस्तावित करें।
आयात PDF, Office, HTML निर्यात, चित्र, ऑडियो, वीडियो और अन्य समर्थित बाइनरी कवर करते हैं। पाठ निष्कर्षण पार्सर, OCR और वैकल्पिक Gemini Vision/ट्रांसक्रिप्शन मिला सकता है जब कॉन्फ़िगर हो। कनेक्टर SaaS स्रोत निर्धारित रूप से सिंक करते हैं। क्रॉलर सार्वजनिक URL गहराई/विनम्रता से निकालते हैं और वैकल्पिक रूप से लिंक किए चित्र/मीडिया संसाधित कर सकते हैं।
संरचित प्रश्न–उत्तर पंक्तियाँ लंबे दस्तावेज़ों का पूरक हैं शाब्दिक उत्तरों के लिए — नीतियाँ, कानूनी पाठ, SKU डेटा।
दस्तावेज़ एम्बेडिंग-उपयुक्त अंशों में विभाजित होते हैं; सीमाएँ शीर्षक/तालिकाओं का सम्मान करने का प्रयास करती हैं, लेकिन अपूर्ण स्रोत संपादन से सुधरते हैं।
प्रश्न उसी स्थान में एम्बेड होते हैं; शीर्ष अंश रैंक होकर प्रॉम्प्ट में उद्धृत/वफादार व्याख्या निर्देशों के साथ डाले जाते हैं।
उत्पाद ग्राहक-पहचान योग्य स्रोत (लेख शीर्षक, URL) उद्धृत करने को प्रोत्साहित करता है जब टेम्पलेट माँगे। मना करने के टेम्पलेट उच्च-जोखिम विषयों पर मतिभ्रम कम करते हैं।
"अज्ञात"/कम-आत्मविश्वास मोड़ एनालिटिक्स हर प्रतिलेख पढ़े बिना ज्ञान अंतराल प्राथमिकता में मदद करता है।
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