यह पोस्ट नॉर्थ अमेरिका आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के सॉल्यूशंस इंजीनियरिंग और आर्किटेक्चर के मैनेजर एंथनी मेडेइरोस और श्नाइडर इलेक्ट्रिक के बिजनेस इंटेलिजेंस मैनेजर ब्लेक सैंट्ची के साथ मिलकर लिखी गई थी। अतिरिक्त श्नाइडर इलेक्ट्रिक विशेषज्ञों में जेसी मिलर, सोमिक चौधरी, शास्वत बाभुलगांवकर, डेविड वॉटकिंस, मार्क कार्लसन और बारबरा स्लेक्ज़कोव्स्की शामिल हैं।
एंटरप्राइज़ रिसोर्स प्लानिंग (ईआरपी) सिस्टम का उपयोग कंपनियों द्वारा एक सिस्टम में लेखांकन, बिक्री या ऑर्डर प्रबंधन जैसे कई व्यावसायिक कार्यों को प्रबंधित करने के लिए किया जाता है। विशेष रूप से, इनका उपयोग नियमित रूप से ग्राहक खातों से संबंधित जानकारी संग्रहीत करने के लिए किया जाता है। एक कंपनी के भीतर विभिन्न संगठन अलग-अलग ईआरपी सिस्टम का उपयोग कर सकते हैं और उन्हें विलय करना बड़े पैमाने पर एक जटिल तकनीकी चुनौती है जिसके लिए डोमेन-विशिष्ट ज्ञान की आवश्यकता होती है।
श्नाइडर इलेक्ट्रिक ऊर्जा प्रबंधन और औद्योगिक स्वचालन के डिजिटल परिवर्तन में अग्रणी है। अपने ग्राहकों की ज़रूरतों को सर्वोत्तम ढंग से पूरा करने के लिए, श्नाइडर इलेक्ट्रिक को अपने ईआरपी सिस्टम में संबंधित ग्राहकों के खातों के बीच लिंक का ट्रैक रखने की आवश्यकता है। जैसे-जैसे उनका ग्राहक आधार बढ़ता है, नए ग्राहक प्रतिदिन जुड़ते जाते हैं, और उनकी खाता टीमों को इन नए ग्राहकों को मैन्युअल रूप से क्रमबद्ध करना होता है और उन्हें उचित मूल इकाई से जोड़ना होता है।
लिंकिंग का निर्णय इंटरनेट या मीडिया में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नवीनतम जानकारी पर आधारित है, और हाल के अधिग्रहणों, बाजार समाचार या प्रभागीय पुनर्गठन से प्रभावित हो सकता है। अकाउंट लिंकिंग का एक उदाहरण अमेज़ॅन और उसकी सहायक कंपनी, होल फूड्स मार्केट के बीच संबंधों की पहचान करना होगा [स्रोत].
श्नाइडर इलेक्ट्रिक विभिन्न ज्ञान विशिष्ट डोमेन में सवालों के जवाब देने में अपनी क्षमताओं के लिए बड़े भाषा मॉडल तैनात कर रहा है, जिस तारीख को मॉडल को प्रशिक्षित किया गया है वह उसके ज्ञान को सीमित कर रहा है। उन्होंने रिट्रीवर-ऑगमेंटेड जेनरेशन ओपन सोर्स बड़े भाषा मॉडल पर उपलब्ध का उपयोग करके उस चुनौती का समाधान किया अमेज़न SageMaker जम्पस्टार्ट बड़ी मात्रा में निकाले गए बाहरी ज्ञान को संसाधित करना और ईआरपी रिकॉर्ड के बीच कॉर्पोरेट या सार्वजनिक संबंधों को प्रदर्शित करना।
2023 की शुरुआत में, जब श्नाइडर इलेक्ट्रिक ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करके अपने खातों को जोड़ने की प्रक्रिया के हिस्से को स्वचालित करने का निर्णय लिया, तो कंपनी ने एडब्ल्यूएस मशीन लर्निंग सॉल्यूशंस लैब (एमएलएसएल) के साथ साझेदारी की। एमएल परामर्श और निष्पादन में एमएलएसएल की विशेषज्ञता के साथ, श्नाइडर इलेक्ट्रिक एक एआई आर्किटेक्चर विकसित करने में सक्षम था जो उनके लिंकिंग वर्कफ़्लो में मैन्युअल प्रयास को कम करेगा, और उनकी डाउनस्ट्रीम एनालिटिक्स टीमों को तेज़ डेटा एक्सेस प्रदान करेगा।
जनरेटिव एआई
जेनेरेटिव एआई और बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) उस तरीके को बदल रहे हैं जिस तरह से व्यावसायिक संगठन प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और समझ से संबंधित पारंपरिक रूप से जटिल चुनौतियों को हल करने में सक्षम हैं। एलएलएम द्वारा प्रदान किए जाने वाले कुछ लाभों में पाठ के बड़े हिस्से को समझने और मानव-जैसी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करके संबंधित प्रश्नों के उत्तर देने की क्षमता शामिल है। एडब्ल्यूएस अमेज़ॅन सेजमेकर जम्पस्टार्ट के माध्यम से कई विकल्प उपलब्ध कराकर ग्राहकों के लिए एलएलएम वर्कलोड के साथ प्रयोग करना और उत्पादन करना आसान बनाता है। अमेज़ॅन बेडरॉक, तथा अमेज़न टाइटन.
बाह्य ज्ञान अर्जन
एलएलएम मानव ज्ञान को संपीड़ित करने की अपनी क्षमता के लिए जाने जाते हैं और उन्होंने विभिन्न ज्ञान विशिष्ट डोमेन में सवालों के जवाब देने में उल्लेखनीय क्षमताओं का प्रदर्शन किया है, लेकिन उनका ज्ञान मॉडल को प्रशिक्षित करने की तारीख तक सीमित है। हम एक शक्तिशाली पुनर्प्राप्ति संवर्धित एलएलएम (आरएजी) प्रदान करने के लिए एलएलएम को Google खोज एपीआई के साथ जोड़कर उस सूचना कटऑफ को संबोधित करते हैं जो श्नाइडर इलेक्ट्रिक की चुनौतियों का समाधान करता है। आरएजी Google खोज से प्राप्त बड़ी मात्रा में बाहरी ज्ञान को संसाधित करने और ईआरपी रिकॉर्ड के बीच कॉर्पोरेट या सार्वजनिक संबंधों को प्रदर्शित करने में सक्षम है।
निम्नलिखित उदाहरण देखें:
सवाल: वन मेडिकल की मूल कंपनी कौन है?
गूगल क्वेरी: "एक मेडिकल मूल कंपनी" → जानकारी → एलएलएम
उत्तर: अमेज़न की सहायक कंपनी वन मेडिकल…
पिछला उदाहरण (श्नाइडर इलेक्ट्रिक ग्राहक डेटाबेस से लिया गया) एक अधिग्रहण से संबंधित है जो फरवरी 2023 में हुआ था और इस प्रकार ज्ञान कटऑफ के कारण अकेले एलएलएम द्वारा नहीं पकड़ा जाएगा। Google खोज के साथ एलएलएम को बढ़ाना सबसे अद्यतित जानकारी की गारंटी देता है।
फ़्लान-T5 मॉडल
उस प्रोजेक्ट में हमने Flan-T5-XXL मॉडल का उपयोग किया था फ्लान-T5 मॉडलों का परिवार.
फ़्लान-टी5 मॉडल अनुदेश-ट्यून किए गए हैं और इसलिए विभिन्न शून्य-शॉट एनएलपी कार्य करने में सक्षम हैं। हमारे डाउनस्ट्रीम कार्य में बड़ी मात्रा में विश्व ज्ञान को समायोजित करने की आवश्यकता नहीं थी, बल्कि खोज परिणामों के माध्यम से प्रदान किए गए पाठों के संदर्भ में प्रश्न उत्तर देने में अच्छा प्रदर्शन करने की आवश्यकता थी, और इसलिए, 11बी पैरामीटर टी5 मॉडल ने अच्छा प्रदर्शन किया।
जम्पस्टार्ट इस मॉडल परिवार के माध्यम से सुविधाजनक परिनियोजन प्रदान करता है अमेज़ॅन सैजमेकर स्टूडियो और सेजमेकर एसडीके। इसमें फ़्लान-टी5 स्मॉल, फ़्लान-टी5 बेस, फ़्लान-टी5 लार्ज, फ़्लान-टी5 एक्सएल और फ़्लान-टी5 एक्सएक्सएल शामिल हैं। इसके अलावा, जम्पस्टार्ट परिमाणीकरण के विभिन्न स्तरों पर फ़्लान-टी5 एक्सएक्सएल के कुछ संस्करण प्रदान करता है। हमने अनुमान लगाने के लिए Flan-T5-XXL को एक समापन बिंदु पर तैनात किया अमेज़न सैजमेकर स्टूडियो जम्पस्टार्ट.
लैंगचेन के साथ पुनःप्राप्ति संवर्धित एलएलएम
लैंगचैन एलएलएम द्वारा संचालित अनुप्रयोगों के विकास की अनुमति देने वाला लोकप्रिय और तेजी से बढ़ने वाला ढांचा है। की अवधारणा पर आधारित है चेन, जो किसी दिए गए कार्य के लिए एलएलएम की कार्यक्षमता में सुधार करने के लिए डिज़ाइन किए गए विभिन्न घटकों के संयोजन हैं। उदाहरण के लिए, यह हमें अनुकूलित करने की अनुमति देता है संकेतों और एलएलएम को बाहरी खोज इंजन या डेटा स्रोतों जैसे विभिन्न उपकरणों के साथ एकीकृत करें। हमारे उपयोग के मामले में, हमने Google का उपयोग किया सर्पर वेब पर खोज करने के लिए घटक, और उपलब्ध Flan-T5-XXL मॉडल को तैनात किया अमेज़न सैजमेकर स्टूडियो जम्पस्टार्ट. लैंगचेन समग्र ऑर्केस्ट्रेशन करता है और खोज परिणाम पृष्ठों को फ़्लान-टी5-एक्सएक्सएल उदाहरण में फीड करने की अनुमति देता है।
पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (आरएजी) में दो चरण होते हैं:
- बहाली बाहरी स्रोतों से प्रासंगिक पाठ खंडों का
- वृद्धि एलएलएम को दिए गए संकेत में संदर्भ के साथ खंडों का विवरण।
श्नाइडर इलेक्ट्रिक के उपयोग-मामले के लिए, RAG निम्नानुसार आगे बढ़ता है:
- दिए गए कंपनी के नाम को "X की मूल कंपनी कौन है" जैसे प्रश्न के साथ जोड़ दिया गया है, जहां X दी गई कंपनी है) और सर्पर एआई का उपयोग करके Google क्वेरी में भेज दिया गया है
- निकाली गई जानकारी को शीघ्र और मूल प्रश्न के साथ जोड़ दिया जाता है और उत्तर के लिए एलएलएम को भेज दिया जाता है।
निम्नलिखित आरेख इस प्रक्रिया को दिखाता है।
समापन बिंदु बनाने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग करें:
त्वरित खोज उपकरण:
निम्नलिखित कोड में, हम पुनर्प्राप्ति और संवर्द्धन घटकों को एक साथ जोड़ते हैं:
शीघ्र इंजीनियरिंग
प्रसंग और प्रश्न के संयोजन को संकेत कहा जाता है। हमने देखा कि हमने जो ब्लैंकेट प्रॉम्प्ट इस्तेमाल किया था (मूल कंपनी के बारे में पूछने के आसपास भिन्नताएं) उसने अधिकांश सार्वजनिक क्षेत्रों (डोमेन) के लिए अच्छा प्रदर्शन किया, लेकिन शिक्षा या स्वास्थ्य सेवा के लिए अच्छा सामान्यीकरण नहीं किया क्योंकि मूल कंपनी की धारणा वहां सार्थक नहीं है। शिक्षा के लिए, हमने "X" का उपयोग किया जबकि स्वास्थ्य देखभाल के लिए हमने "Y" का उपयोग किया।
इस डोमेन विशिष्ट प्रॉम्प्ट चयन को सक्षम करने के लिए, हमें उस डोमेन की भी पहचान करनी होगी जो किसी दिए गए खाते से संबंधित है। इसके लिए, हमने एक RAG का भी उपयोग किया जहां एक बहुविकल्पीय प्रश्न "{खाता} का डोमेन क्या है?" पहले कदम के रूप में, और उत्तर के आधार पर हमने दूसरे कदम के रूप में प्रासंगिक संकेत का उपयोग करके खाते के मूल से पूछताछ की। निम्नलिखित कोड देखें:
सेक्टर विशिष्ट संकेतों ने समग्र प्रदर्शन को 55% से बढ़ाकर 71% सटीकता तक बढ़ा दिया है। कुल मिलाकर, प्रभावी विकास के लिए निवेश किया गया प्रयास और समय संकेतों ऐसा प्रतीत होता है कि एलएलएम प्रतिक्रिया की गुणवत्ता में उल्लेखनीय सुधार हुआ है।
सारणीबद्ध डेटा के साथ RAG (SEC-10k)
SEC 10K फाइलिंग सार्वजनिक रूप से कारोबार करने वाली कंपनियों द्वारा सालाना दाखिल की जाने वाली सहायक कंपनियों और उपविभागों के लिए जानकारी का एक और विश्वसनीय स्रोत है। ये फाइलिंग सीधे एसईसी पर उपलब्ध हैं एडगर या के माध्यम से कॉर्पवॉच एपीआई।
हम मानते हैं कि जानकारी सारणीबद्ध प्रारूप में दी गई है। नीचे एक छद्म है csv डेटासेट जो SEC-10K डेटासेट के मूल प्रारूप की नकल करता है। एकाधिक का विलय संभव है csv एक संयुक्त पांडा डेटाफ़्रेम में डेटा स्रोत:
# A pseudo dataset similar by schema to the CorpWatch API dataset
df.head()
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/schneider-electric-leverages-retrieval-augmented-llms-on-sagemaker-to-ensure-real-time-updates-in-their-erp-systems/
- :हैस
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- 1
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- 100
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- विलय
- तरीकों
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- आदर्श
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- नामकरण
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- प्राकृतिक भाषा संसाधन
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- की जरूरत है
- नया
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- अवलोकन
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- संगठनात्मक
- संगठनों
- मूल
- अन्य
- हमारी
- आउट
- उत्पादन
- कुल
- अपना
- पृष्ठों
- पांडा
- पैरामीटर
- मूल कंपनी
- भाग
- विशेष
- भागीदारी
- पारित कर दिया
- आवेशपूर्ण
- पथ
- निष्पादन
- प्रदर्शन
- प्रदर्शन
- प्रदर्शन
- प्रदर्शन
- फार्मा
- पीएचडी
- पाइपलाइन
- की योजना बना
- प्लेटो
- प्लेटो डेटा इंटेलिजेंस
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- लोकप्रिय
- संभव
- पद
- संचालित
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- प्रसंस्करण
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- प्रदान करता है
- सार्वजनिक
- सार्वजनिक रूप से
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- विश्वसनीय
- असाधारण
- की आवश्यकता होती है
- अनुसंधान
- शोधकर्ता
- संसाधन
- प्रतिक्रिया
- प्रतिक्रियाएं
- परिणाम
- परिणाम
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- कार्य
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- से
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- RSI
- जानकारी
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- उन
- सैद्धांतिक
- वहाँ।
- इसलिये
- इन
- वे
- इसका
- विचार
- यहाँ
- इस प्रकार
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- एक साथ
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- कारोबार
- पारंपरिक रूप से
- प्रशिक्षित
- परिवर्तन
- बदलने
- भरोसेमंद
- चिकोटी
- दो
- उजागर
- समझ
- अनलॉक
- आधुनिकतम
- अपडेट
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- उपयोग
- प्रयुक्त
- का उपयोग
- मूल्य
- विभिन्न
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- के माध्यम से
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- धन
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- वेब सेवाओं
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- एचएमबी क्या है?
- कब
- कौन कौन से
- जब
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- होगा
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- साल
- यॉर्क
- आप
- जेफिरनेट