खाजगी डेटामध्ये एलएलएम पदवी समाकलित करण्यासाठी कंपन्यांनी आरएजीचा अवलंब करण्यासाठी त्वरीत हालचाल केली आहे. तथापि, व्यवहारात, अनेक संस्था शोधत आहेत की पुनर्प्राप्ती हे यापुढे मॉडेल ह्युरिस्टिक्सचे एक सिद्ध वैशिष्ट्य नाही – उलट, ते सिस्टमचे मूलभूत अवलंबन बनले आहे.
एकदा निर्णय घेण्यास समर्थन देण्यासाठी, वर्कफ्लो स्वयंचलित करण्यासाठी किंवा अर्ध-स्वायत्तपणे ऑपरेट करण्यासाठी एआय प्रणाली तैनात केल्या गेल्या की, पुनर्प्राप्ती अपयश थेट व्यवसायाच्या जोखमीवर पसरतात. कालबाह्य संदर्भ, पर्यवेक्षण न केलेले प्रवेश मार्ग आणि खराब रेट केलेल्या लूपबॅक ओळी केवळ उत्तराची गुणवत्ता खराब करत नाहीत; ते विश्वास, अनुपालन आणि ऑपरेशनल विश्वसनीयता कमी करतात.
हा लेख ऍप्लिकेशन लॉजिक ऐवजी इन्फ्रास्ट्रक्चर म्हणून पुनर्प्राप्तीची पुनरावृत्ती करतो. हे पुनर्प्राप्ती प्लॅटफॉर्म डिझाइन करण्यासाठी सिस्टम-स्तरीय मॉडेल सादर करते जे प्रथम-ऑर्डर आर्किटेक्चरल चिंता म्हणून ताजेपणा, प्रशासन आणि मूल्यांकनास समर्थन देते. एंटरप्राइझ आर्किटेक्ट्स, AI प्लॅटफॉर्म लीडर्स आणि डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर टीमना ऐतिहासिकदृष्ट्या गणना, नेटवर्किंग आणि स्टोरेजवर लागू केलेल्या समान कठोरतेसह पुनर्प्राप्ती प्रणालींबद्दल विचार करण्यात मदत करणे हे ध्येय आहे.
पायाभूत सुविधा म्हणून लूपबॅक – एम्बेडेड ऍप्लिकेशन लॉजिक ऐवजी ताजेपणा, प्रशासन आणि मूल्यमापन प्रथम-श्रेणी प्रणाली स्तर म्हणून कसे कार्य करतात याचे वर्णन करणारे संदर्भ आर्किटेक्चर. लेखकाने तयार केलेला संकल्पनात्मक आकृती.
एंटरप्राइझ स्केलवर RAG का खंडित होतो
प्रारंभिक RAG अनुप्रयोग अरुंद वापराच्या प्रकरणांसाठी डिझाइन केले गेले होते: दस्तऐवज शोधणे, अंतर्गत प्रश्नोत्तरे, आणि सह-पायलट कठोरपणे परिभाषित कार्यक्षेत्रात काम करतात. या डिझाईन्समध्ये तुलनेने स्थिर गट, अंदाजे प्रवेश नमुने आणि लूपमध्ये मानवी पर्यवेक्षण गृहीत धरले गेले. या गृहीतके यापुढे धरून आहेत.
एंटरप्राइजेसमधील आधुनिक एआय सिस्टम यावर अधिकाधिक अवलंबून आहेत:
-
डेटा स्त्रोतांमध्ये सतत बदल
-
डोमेनवर बहु-चरण विचार
-
एजंट-चालित कार्यप्रवाह जे स्वतंत्रपणे संदर्भ पुनर्प्राप्त करतात
-
डेटाच्या वापराशी संबंधित नियामक आणि ऑडिट आवश्यकता
या वातावरणात, पुनर्प्राप्ती अपयश त्वरीत वाढतात. एक कालबाह्य अनुक्रमणिका किंवा चुकीच्या व्याप्तीसह प्रवेश धोरण अनेक डाउनस्ट्रीम निर्णयांद्वारे कॅस्केड करू शकते. ह्युरिस्टिक्सचे सौम्य परिष्करण म्हणून पुनर्प्राप्तीचा उपचार केल्याने प्रणालीगत जोखीम पृष्ठभाग म्हणून त्याची वाढती भूमिका अस्पष्ट होते.
पुनर्प्राप्ती ताजेपणा ही सिस्टम समस्या आहे, ट्यूनिंग समस्या नाही
समावेशन मॉडेल्समध्ये अलीकडील अपयश क्वचितच उद्भवतात. ते सभोवतालच्या व्यवस्थेत उद्भवतात.
बहुतेक एंटरप्राइझ पुनर्प्राप्ती गट मूलभूत ऑपरेशनल प्रश्नांची उत्तरे देण्यासाठी संघर्ष करतात:
-
स्रोत बदल कॅटलॉगमध्ये किती लवकर प्रसारित होतात?
-
कोणते ग्राहक अजूनही जुन्या ऑफरबद्दल चौकशी करत आहेत?
-
जेव्हा डेटा सत्राच्या मध्यभागी बदलतो तेव्हा कोणते सुरक्षा उपाय असतात?
परिपक्व प्लॅटफॉर्ममध्ये, ताजेपणा नियतकालिक रिफॅक्टरिंगऐवजी स्पष्ट आर्किटेक्चरल यंत्रणेद्वारे लागू केला जातो. यामध्ये इव्हेंट-आधारित रीइंडेक्सिंग, आवृत्तीत समाविष्ट आणि डेटा टिकून राहण्याच्या वेळेची जाणीव समाविष्ट आहे.
संपूर्ण संस्थात्मक उपयोजनांमध्ये, एक आवर्ती नमुना असा आहे की नवीनतेचे अपयश गुणवत्तेच्या परिणामातून क्वचितच येतात; जेव्हा पाईपलाईन अद्ययावत केल्या जातात आणि असिंक्रोनसपणे समाविष्ट केल्या जातात तेव्हा स्त्रोत सिस्टम सतत बदलतात तेव्हा ते उद्भवतात, लूपबॅक ग्राहकांना नकळतपणे जुन्या संदर्भात कार्यरत राहतात. प्रणाली अजूनही गुळगुळीत, वाजवी उत्तरे निर्माण करत असल्यामुळे, स्वायत्त वर्कफ्लो सततच्या आधारावर पुनर्प्राप्तीवर अवलंबून राहेपर्यंत आणि व्यापक विश्वासार्हतेच्या समस्या दिसेपर्यंत या अंतरांकडे लक्ष दिले जात नाही.
शासन पुनर्प्राप्ती स्तरापर्यंत विस्तारित केले पाहिजे
बहुतेक एंटरप्राइझ गव्हर्नन्स मॉडेल्स डेटामध्ये प्रवेश करण्यासाठी आणि मॉडेलचा स्वतंत्रपणे वापर करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत. पुनर्प्राप्ती प्रणाली दोन्ही दरम्यान अस्वस्थपणे पडतात.
पर्यवेक्षण न केलेले पुनर्प्राप्ती अनेक जोखमींना कारणीभूत ठरते:
-
फॉर्म जे इच्छित कार्यक्षेत्राबाहेरील डेटामध्ये प्रवेश करतात
-
एम्बेडिंगद्वारे संवेदनशील फील्ड लीक होतात
-
एजंट माहिती पुनर्प्राप्त करतात ज्यावर ते कार्य करण्यास अधिकृत नाहीत
-
निर्णयावर परिणाम करणाऱ्या डेटाची पुनर्रचना करण्यात अक्षमता
पुनर्प्राप्ती-केंद्रित आर्किटेक्चर्समध्ये, प्रशासन केवळ स्टोरेज किंवा API स्तरांवर नव्हे तर शब्दार्थाच्या सीमांवर कार्य करणे आवश्यक आहे. यासाठी केवळ डेटासेटच नव्हे तर प्रश्न, समावेश आणि अंतिम ग्राहकांशी संबंधित धोरणाची अंमलबजावणी करणे आवश्यक आहे.
प्रभावी रिकॉल व्यवस्थापनामध्ये हे समाविष्ट आहे:
-
स्पष्ट मालकीसह डोमेन-व्यापी निर्देशांक
-
धोरण-जागरूक पुनर्प्राप्ती API
-
ऑडिट ट्रेल्स जे पुनर्प्राप्त केलेल्या आयटमशी क्वेरी लिंक करतात
-
स्वतंत्र एजंटद्वारे क्रॉस-डोमेन पुनर्प्राप्ती नियंत्रणे
या नियंत्रणांशिवाय, टेक-बॅक सिस्टीम शांतपणे संस्थांनी गृहीत धरलेल्या सुरक्षिततेला बायपास करतात.
मूल्यमापन उत्तराच्या गुणवत्तेवर थांबू शकत नाही
पारंपारिक RAG मूल्यांकन उत्तरे बरोबर आहेत की नाही यावर लक्ष केंद्रित करते. एंटरप्राइझ सिस्टमसाठी हे पुरेसे नाही.
पुनर्प्राप्ती अपयश अनेकदा अंतिम उत्तरापूर्वी दिसून येतात:
-
असंबद्ध पण वाजवी कागदपत्रे जप्त करण्यात आली
-
गंभीर संदर्भ गहाळ
-
कालबाह्य स्त्रोतांचे अति-प्रतिनिधित्व
-
विश्वसनीय डेटाचे मूक अपवर्जन
AI प्रणाली अधिक स्वायत्त झाल्यामुळे, संघांनी एक स्वतंत्र उपप्रणाली म्हणून पुनर्प्राप्तीचे मूल्यांकन केले पाहिजे. यामध्ये धोरणाच्या मर्यादांनुसार रिकॉलचे मोजमाप करणे, रीसेंसी बायसचे निरीक्षण करणे आणि रिकॉल मार्गांद्वारे सादर केलेले पूर्वाग्रह शोधणे समाविष्ट आहे.
उत्पादन वातावरणात, मूल्यमापन मानव-चालित करण्याऐवजी स्वायत्त झाले की ते खंडित होते. संघ नमुना प्रॉम्प्टच्या उत्तरांच्या गुणवत्तेचा स्कोअर करणे सुरू ठेवतात, परंतु काय पुनर्प्राप्त केले गेले, काय चुकले किंवा कालबाह्य किंवा अनधिकृत संदर्भ निर्णयांवर प्रभाव टाकत आहेत याबद्दल दृश्यमानतेचा अभाव आहे. उत्पादनात पुनर्प्राप्तीचे मार्ग गतिमानपणे विकसित होत असताना, मूक प्रवाह अपस्ट्रीम जमा होतो आणि ज्या वेळेस समस्या उद्भवतात, अपयशाचे श्रेय पुनर्प्राप्ती प्रणालीऐवजी मॉडेलच्या वर्तनाला चुकीच्या पद्धतीने दिले जाते.
पुनर्प्राप्ती वर्तनाकडे दुर्लक्ष करणारे मूल्यांकन संस्थांना सिस्टम अयशस्वी होण्याच्या वास्तविक कारणांकडे आंधळे ठेवते.
नियंत्रण विमाने जी पुनर्प्राप्ती वर्तन नियंत्रित करतात
सीएंटरप्राइझ रिकव्हरी सिस्टीमसाठी विमान नियंत्रण मॉडेल, जे धोरण अंमलबजावणी सक्षम करण्यासाठी आणि सतत ऑडिटिंग आणि मूल्यमापनाची शक्यता सक्षम करण्यासाठी शासनाकडून अंमलबजावणी दुप्पट करते. लेखकाने तयार केलेला संकल्पनात्मक आकृती.
संदर्भ आर्किटेक्चर: पायाभूत सुविधा म्हणून पुनर्प्राप्ती
एंटरप्राइझ AI साठी डिझाइन केलेल्या पुनर्प्राप्ती प्रणालीमध्ये सामान्यत: पाच परस्पर जोडलेले स्तर असतात:
-
स्रोत आकलन स्तर: हे स्त्रोत ट्रेसिंगद्वारे संरचित, असंरचित आणि प्रवाहित डेटाशी संबंधित आहे.
-
एम्बेडिंग आणि इंडेक्सिंग लेयर: व्हर्जनिंग, डोमेन आयसोलेशन आणि नियंत्रित अपडेट तैनातीला समर्थन देते.
-
राजकारण आणि शासन स्तर: हे पुनर्प्राप्ती वेळी प्रवेश नियंत्रणे, अर्थपूर्ण सीमा आणि ऑडिटिबिलिटी लादते.
-
मूल्यांकन आणि देखरेख स्तर: हे मॉडेल आउटपुटपासून स्वतंत्रपणे ताजेपणा, रिकॉल आणि धोरणाचे पालन करते.
-
उपभोग स्तर: संदर्भातील मर्यादांसह मानव, अनुप्रयोग आणि स्वायत्त एजंटना सेवा देते.
हे आर्किटेक्चर ऍप्लिकेशन-विशिष्ट तर्काऐवजी सामायिक इन्फ्रास्ट्रक्चर म्हणून पुनर्प्राप्ती मानते, वापर प्रकरणांमध्ये सुसंगत वर्तनास अनुमती देते.
रिकॉल AI ची विश्वासार्हता का ठरवते?
संस्था एजंटिक प्रणाली आणि दीर्घकालीन एआय वर्कफ्लोकडे जात असताना, रिकॉल हा विचारांचा पाया बनतो. मॉडेल्स त्यांना प्रदान केलेल्या संदर्भाप्रमाणेच विश्वसनीय असू शकतात.
ज्या संस्था पुनर्प्राप्तीला दुय्यम चिंता मानतात त्यांना याचा त्रास होईल:
-
अस्पष्टीकृत मॉडेल वर्तन
-
अनुपालन अंतर
-
विसंगत प्रणाली कार्यप्रदर्शन
-
भागधारकांच्या आत्मविश्वासाची झीज
जे रिकव्हरी पायाभूत सुविधांच्या पातळीवर वाढवतात—व्यवस्थापित, मूल्यमापन आणि बदलासाठी अभियंता — त्यांना असा पाया मिळतो जो स्वायत्तता आणि जोखीम दोन्हीसह विस्तारतो.
निष्कर्ष
पुनर्प्राप्ती हे यापुढे एंटरप्राइझ एआय सिस्टमचे समर्थन करणारे वैशिष्ट्य नाही. ती आहे पायाभूत सुविधा.
आधुनिकता, शासन आणि मूल्यमापन या ऐच्छिक सुधारणा नाहीत; वास्तविक-जागतिक वातावरणात विश्वसनीयरित्या कार्य करणाऱ्या AI प्रणाली तैनात करण्यासाठी त्या आवश्यक आवश्यकता आहेत. संस्था प्रायोगिक RAG उपयोजनांच्या पलीकडे स्वतंत्र आणि निर्णय समर्थन प्रणालींकडे जात असताना, पुनर्प्राप्तीची आर्किटेक्चरल प्रक्रिया वाढत्या प्रमाणात यश किंवा अपयश निश्चित करेल.
ज्या कंपन्या या शिफ्टला लवकर ओळखतात ते AI जबाबदारीने मोजण्यासाठी, नियामक छाननीला तोंड देण्यासाठी आणि प्रणाली अधिक सक्षम झाल्यामुळे विश्वास राखण्यासाठी अधिक चांगल्या स्थितीत असतील – आणि अधिक महत्त्वाचे.
वरुण राज हे क्लाउड आणि एआय अभियांत्रिकी एक्झिक्युटिव्ह आहेत जे एंटरप्राइझ-क्लास क्लाउड मॉडर्नायझेशन, नेटिव्ह एआय आर्किटेक्चर्स आणि मोठ्या प्रमाणात वितरित प्रणालींमध्ये विशेषज्ञ आहेत.
