দলগুলি কীভাবে পুনরুদ্ধার করে তা দ্রুত পরিবর্তিত হচ্ছে। Cursor সম্প্রতি এম্বেডিংয়ের মাধ্যমে আপনার কোড অনুসন্ধান বন্ধ করে দিয়েছে এবং শুধুমাত্র grep এবং সূচীকৃত অনুসন্ধানের উপর নির্ভর করতে শুরু করেছে। অন্যরা তাদের ঐতিহ্যবাহী রির্যাঙ্কারদের Jev-এর মতো নতুন মডেল দিয়ে প্রতিস্থাপন করছে। এজেন্টরা যে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ জ্ঞানের উপর নির্ভর করে তা হল কোম্পানির জ্ঞান: ডকুমেন্টেশন, টিকিট, চ্যাট বার্তা, অভ্যন্তরীণ উইকি এবং কোড। তবুও বেশিরভাগ দল বলতে পারে না কোন পুনরুদ্ধার সবচেয়ে ভালো কাজ করে।
Kapa হল আপনার কোম্পানির জ্ঞান সূচীকরণ এবং আপনার এজেন্টদের প্রসঙ্গের জন্য এটি অনুসন্ধান করার অনুমতি দেওয়ার একটি প্ল্যাটফর্ম। Company Knowledge Bench আমরা আমাদের নিজস্ব সিস্টেম উন্নত করার জন্য নিজেদের জন্য তৈরি করেছি: 1,000 মূল্যায়ন কেস বাস্তব উৎপাদন ডেটা থেকে টীকাযুক্ত। ফিক্সড রিট্রিভাল (ঐতিহ্যবাহী RAG), এজেন্টিক grep এবং Kapa: 1,000 মূল্যায়ন কেসে 7 পুনরুদ্ধারকারী। মূল কথা: শুধুমাত্র grep সহ একটি ফ্রন্টিয়ার মডেল 0.61-এ একটি টিউন করা আধুনিক পুনরুদ্ধার পাইপলাইনের সাথে মেলে, কিন্তু পাঁচ গুণ বেশি সময় নেয়। একটি অপ্টিমাইজড এজেন্টিক পুনরুদ্ধারকারী (Kapa Deep) আরও ভাল করে: প্রায় পাঁচ সেকেন্ডে 0.65।
পাবলিক বেঞ্চমার্ক আমাদের জন্য কাজ করে না কারণ তাদের কেউই আমাদের দেখা সমস্ত ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং ক্যোয়ারী প্রকারগুলি কভার করে না। ব্যবহারের ক্ষেত্রে ডেভেলপাররা ডক্স, API স্পেক, কোড এবং GitHub ইস্যুগুলির মাধ্যমে একটি পণ্য সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করে; বিক্রয় এবং কর্মচারীরা Slack, Confluence, Notion-এর মাধ্যমে পণ্য সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করে; সহায়তা দলগুলি পুরানো টিকিট থেকে উত্তর খসড়া করে। ক্যোয়ারীগুলি দীর্ঘ বার্তা থেকে "webhook retry backoff config"-এর মতো সুনির্দিষ্ট অনুসন্ধান পর্যন্ত পরিবর্তিত হয়। Company Knowledge Bench সম্পূর্ণতা, ন্যূনতমতা এবং উৎসের গুণমানের উপর পুনরুদ্ধার স্কোর করে।
উৎস: Hacker News · সারাংশ: HeadlinesBriefing