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सत्यनिष्ठ AI: RAG से आगे साक्ष्य-आधारित प्रणालियाँ

Towards Data Science •
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कई LLM प्रणालियों में एक श्रेणी त्रुटि है: दस्तावेज़ पुनर्प्राप्त करना, उन्हें संदर्भ में रखना, और उत्तर को "आधारित" कहना। पुनर्प्राप्ति साक्ष्य के लिए उम्मीदवारों तक पहुंच देती है, लेकिन यह साबित नहीं करती कि पुनर्प्राप्त मार्ग किसी दावे का समर्थन करता है। एक मार्ग पुराना, अधूरा, विषयगत रूप से समान लेकिन गैर-निहितार्थक, विरोधाभासी, अविश्वसनीय या दुर्भावनापूर्ण रूप से इंजेक्ट किया गया हो सकता है। मूल RAG पेपर ने प्रोवेनेंस को एक खुली समस्या के रूप में पहचाना।

पोस्ट-RAG उद्देश्य एक साक्ष्य-आधारित कथात्मक प्रणाली होना चाहिए जहां हर भौतिक प्रस्ताव को निरीक्षण योग्य समर्थन मिले, हर व्यावसायिक निर्णय पता लगाने योग्य हो, और अनिश्चितता का प्रथम श्रेणी प्रतिनिधित्व हो। साक्ष्य प्रणाली को अनुकूलित करने से एक कलाकृति बनती है जिसे डेवलपर निरीक्षण कर सकता है। नियंत्रण की नई इकाई परमाणु दावा है, दस्तावेज़ नहीं। एक दावा खाता सभी परमाणु दावों को साक्ष्य और नियंत्रण के साथ सूचीबद्ध करता है: एक स्थिर claim_id, सटीक स्पैन के साथ दावा पाठ, शब्दशः साक्ष्य स्पैन, सामग्री हैश के साथ विहित स्रोत, पुनर्प्राप्ति संदर्भ, और समर्थन निर्णय (सीधे समर्थित, अनुमत संश्लेषण, अपर्याप्त साक्ष्य, विरोधाभासी साक्ष्य, असमर्थित)।

अनिवार्य प्रकाशन द्वार: स्वीकार्य समर्थन के बिना एक भौतिक दावा संशोधन, परहेज़, अनुमान के रूप में लेबल, या एस्केलेशन के लिए अनुरोध है। यह असमर्थित प्रवाह और दृश्य अनिश्चितता के बीच उत्पाद निर्णय को मजबूर करता है।

प्रमुख संस्थाएं: कंपनियां: Towards Data Science