भाषा मॉडल, स्वचालन, मशीन लर्निंग, पाठ, चित्र और ऑडियो: व्याख्याएँ, मार्गदर्शिकाएँ और व्यावहारिक सुझाव।
विभिन्न तरीकों को समझें, मॉडल चुनें और परिणामों का मूल्यांकन करें। इस अनुभाग में संदर्भ, उत्तरों की विश्वसनीयता, स्वचालन और अलग प्रकार के डेटा पर चर्चा है। खोज और RAG इसका एक विषय हैं। समय श्रृंखला और पूर्वानुमान गणित और मॉडल के अनुभाग में हैं।
एज़्यूर एआई सर्च में मल्टीमोडल सर्च सेट अप करने की गाइड, पाठ और छवियों के वेक्टराइज़ेशन का उपयोग करके. इंडेक्स बनाना, मॉडल का चयन (उदाहरण के लिए CLIP), एम्बेडिंग्स के लिए विधि का चयन और हाइब्रिड क्वेरीज़ का उपयोग करके रिलेवेंस को सुधारने के कदमों का वर्णन करता है.
सिमेंटिक सर्च के सिद्धांतों, एम्बेडिंग पर इसकी निर्भरता और उन कारणों का अन्वेषण करें जिनकी वजह से समान दिखने वाला टेक्स्ट वांछित उत्तर प्रदान नहीं कर सकता है। वेक्टर सर्च, हाइब्रिड सर्च और सूचना पुनर्प्राप्ति में उनके अनुप्रयोगों के बारे में जानें।
जानें कि एआई मॉडल की सटीकता और रिकॉल का प्रभावी ढंग से मूल्यांकन कैसे करें, खासकर जब छोटे प्रश्न डेटासेट के साथ काम कर रहे हों। यह गाइड scikit-learn का उपयोग करके अवधारणाओं, गणना विधियों और व्यावहारिक विचारों को शामिल करती है।
एज़ुर AI सर्च में इंडेक्स बनाना, एम्बेडिंग्स उत्पन्न करना, और पूर्ण पाठ और वेक्टर सर्च के संयोजन के साथ हाइब्रिड क्वेरी के निष्पादन के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका।
यह लेख बताता है कि रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) सिस्टम में प्रभावी चंक सीमाएं और ओवरलैप कैसे चुनें, फिक्स्ड-साइज़ और डॉक्यूमेंट-अवेयर रणनीतियों की तुलना करता है। एक काल्पनिक सपोर्ट नोट उदाहरण का उपयोग करके, यह सिमेंटिक इकाइयों में विभाजित होने के जोखिमों को प्रदर्शित करता है और दिखाता है कि मेटाडेटा और ओवरलैप संदर्भ को कैसे संरक्षित कर सकते हैं। यह मार्गदर्शन वेक्टर सर्च और RAG वर्कफ़्लो में चंकिंग के लिए Microsoft Azure दस्तावेज़ीकरण पर आधारित है।
एक साइटेशन आइडेंटिफायर केवल यह साबित करता है कि स्रोत प्राप्त किया गया था, न कि यह कि वह दावे का समर्थन करता है। यह लेख बताता है कि कैसे उत्तरों को विभाजित करें, सहायक अंश खोजें और एक काल्पनिक नीति उदाहरण का उपयोग करके रिट्रीवल चेक को ग्राउंडेडनेस चेक से अलग करें।
छोटे वेक्टरों पर तीन समानता गणनाओं की तुलना करें और देखें कि सामान्यीकरण रैंकिंग को कब बदलता है।
एक तकनीकी मार्गदर्शिका जो बताती है कि बड़े भाषा मॉडल (LLMs) से प्राप्त केवल सिंटैक्स के रूप में सही JSON उत्पादन प्रणालियों के लिए अपर्याप्त क्यों है और JSON स्कीमा कैसे आवश्यक संरचनात्मक और प्रकार संबंधी गारंटी प्रदान करता है।
जानकारी की खोज भाषा मॉडल को दस्तावेज़ों से कैसे जोड़ती है और स्रोत का संदर्भ होने से सही उत्तर की गारंटी क्यों नहीं मिलती।