ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਤੋਂ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ (ਆਰਏਜੀ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ)

ਲਾਭ:

• ਗਿਆਨ-ਅਧਾਰਤ ਪੀੜ੍ਹੀ (RAG) ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਇਹ ਭਰਮ ਕਿਉਂ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ
• ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਸਰੋਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ
• ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਕੇ, ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਬਣਾਏ ਬਿਨਾਂ

ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਕੁਝ "ਜਾਣਦਾ" ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਅੱਜ ਦੀ ਵਾਪਸੀ ਨੀਤੀ, ਤੁਹਾਡੀ ਮੌਜੂਦਾ ਕੀਮਤ ਸੂਚੀ, ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਸਮਝੌਤੇ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੱਲ੍ਹ ਬਦਲਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਮਾੜੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਉਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ, ਉਹ ਅਕਸਰ ਇਸ ਨੂੰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸੁਰ ਵਿੱਚ ਲਿਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਘਾਤਕ ਨੁਕਸ ਹੈ: ਮਾਡਲ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਰਿਫੰਡ 30 ਦਿਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ" ਜਦੋਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਪਾਲਿਸੀ 14 ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ RAG: Retrieval-Augmented Generation, ਯਾਨੀ "Retrieval-Augmented Production" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਮਾਡਲ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਮੈਮੋਰੀ ਤੋਂ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਉਸ ਸਮੇਂ ਇਸ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਰੱਖੇ ਗਏ ਸਹੀ ਸਰੋਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਸਵਾਲ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਸਹੀ ਟੁਕੜਾ "ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤੀ" ਹੈ, ਫਿਰ ਮਾਡਲ ਸਿਰਫ਼ ਉਸ ਟੁਕੜੇ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਜਵਾਬ "ਉਤਪਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ"। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ RAG ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕੋਗੇ ਅਤੇ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਲਗਾਮ ਲਗਾਉਣੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਟਿਕਿਆ ਰਹੇ।

ਨੋਟ: ਇਹ ਇਕਾਈ RAG ਦੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਤਰਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸਾਈਡ ਸਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਸਕੇਲ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ (ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਆਦਿ) ਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਸਥਾਪਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਇੱਥੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਉਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦਾ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹੈ।

RAG ਭਰਮਾਂ ਨੂੰ ਕਿਉਂ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ?

ਹੇਲੁਸੀਨੇਸ਼ਨ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਅਸਥਾਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਸੀ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ "ਸੰਭਵ" ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਇੱਕ ਪਾੜਾ ਵੇਖਦਾ ਹੈ; ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। RAG ਇਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਦਾ ਹੈ: ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਵਾਲ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਟੈਕਸਟ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ "ਸਿਰਫ ਇੱਥੋਂ ਜਵਾਬ"। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਦੀ "ਲੋੜ" ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਭਾਗ ਹਨ:

• ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ: ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਟੈਕਸਟ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ, ਨੀਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਉਤਪਾਦ ਮੈਨੂਅਲ, ਕੀਮਤ ਸੂਚੀਆਂ।
• ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ: ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਟੁਕੜੇ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਦੇਣਾ।
• ਸੀਮਿਤ ਐਡੀਸ਼ਨ: ਮਾਡਲ ਹਵਾਲੇ ਦੇ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਸਪਲਾਈ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਸਰੋਤ ਲਈ ਇੱਕ ਵਫ਼ਾਦਾਰ ਜਵਾਬ

1. ਸਰੋਤ ਤਿਆਰ ਕਰੋ. ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਅੱਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਉਹ ਟੈਕਸਟ ਲੱਭੋ ਜਿਸ 'ਤੇ ਜਵਾਬ ਆਧਾਰਿਤ ਹੋਵੇਗਾ (ਨੀਤੀ, FAQ)।
2. ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਏਮਬੇਡ ਕਰੋ। ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੈਗ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ <source>।
3. ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਦਾ ਨਿਯਮ ਲਿਖੋ। "ਸਿਰਫ਼ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਭਟਕ ਨਾ ਜਾਓ।"
4. ਹਵਾਲਾ ਲੋੜੀਂਦਾ ਬਣਾਓ। ਉਸਨੂੰ ਦੱਸਣ ਦਿਓ ਕਿ ਜਵਾਬ ਕਿਸ ਭਾਗ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ।
5. ਗੈਰ-ਸਰੋਤ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਜਵਾਬ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਕਹਿਣ ਦਿਓ "ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ" ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਅੱਗੇ ਭੇਜੋ।
6. ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਜਵਾਬ ਦੀ ਉਸ ਸਰੋਤ ਵਾਕ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਹ ਅਧਾਰਤ ਹੈ।

ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਉਤਪ੍ਰੇਰਕ

ਅੰਤਰੀਵ ਸਰੋਤ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਸਹਾਇਕ ਹੋ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ <ਸਰੋਤ>ਬਲਾਕ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਹੀ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿਓ। ਅਜਿਹੀ ਕੋਈ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾ ਜੋੜੋ ਜੋ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਤੁਹਾਡੇ ਆਮ ਗਿਆਨ ਤੋਂ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਓ ਜਾਂ ਜਵਾਬ ਨਾ ਲਓ। "[ਸਰੋਤ: ...]" ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਉਸ ਭਾਗ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਜਿਸ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਜੇਕਰ ਜਵਾਬ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਹੇਠਾਂ ਲਿਖੋ: "ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਚਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਧਿਕਾਰੀ ਕੋਲ ਤਬਦੀਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਜੋ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।"<source>{{policy_or_faq_text }}</source>ਸਵਾਲ: {{ customer_question }}

ਬਹੁ-ਸਰੋਤ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਿਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ:

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਕਈ ਸਰੋਤ ਹਨ। ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਰੋਤ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੱਸੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ [ਸਰੋਤ 2]। ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਰੋਤ ਤੁਹਾਡਾ ਵਿਰੋਧ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਾਫ਼-ਸਾਫ਼ ਕਹੋ ਅਤੇ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜਾ ਵਧੇਰੇ ਅੱਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਹੈ।< ਸਰੋਤ>1) {{ ਸਰੋਤ_1 }}2) {{ ਸਰੋਤ_2 }}3) {{ ਸਰੋਤ_3 }}</ ਸਰੋਤ>ਸਵਾਲ: {{ ਗਾਹਕ_ਸਵਾਲ }}

ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਜੋ ਗੈਰ-ਸਰੋਤ ਸਵਾਲ ਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦਾ ਹੈ:

ਜੇਕਰ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ: ਸਰੋਤ ਦੁਆਰਾ ਕਵਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਿੱਸੇ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿਓ, ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਲਈ "ਇਹ ਵੇਰਵਾ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ" ਕਹੋ। ਕਦੇ ਵੀ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਕੇ ਨਾ ਭਰੋ।

ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਜੋ ਕਲਾਇੰਟ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸਰੋਤ ਲਈ ਸਹੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ:

ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰਤ/ਤਕਨੀਕੀ ਸਮੀਕਰਨ ਦਾ ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ ਜਿਸਨੂੰ ਗਾਹਕ ਸਮਝ ਸਕੇ, ਪਰ ਅਰਥ ਅਤੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ (ਦਿਨ, ਰਕਮ, ਦਰ) ਨੂੰ ਨਾ ਬਦਲੋ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "14 ਕੈਲੰਡਰ ਦਿਨਾਂ" ਨੂੰ "ਲਗਭਗ ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ" ਵਿੱਚ ਗੋਲ ਕਰਨਾ; ਪੂਰਾ ਮੁੱਲ ਰੱਖੋ.

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ

"ਸਾਨੂੰ ਸਾਡੀ ਵਾਪਸੀ ਨੀਤੀ ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ"

ਏਮਬੇਡ ਸਰੋਤ + "ਸਿਰਫ ਇੱਥੇ ਜਵਾਬ ਦਿਓ" + ਹਵਾਲਾ ਬੇਨਤੀਆਂ

ਮਾਡਲ ਦੀ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਤੋਂ ਜਵਾਬ (ਸ਼ਾਇਦ ਗਲਤ)

ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤੋਂ ਜਵਾਬ ਦਿਓ

ਜੇ ਇਹ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ

ਉਹ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ" ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਅੱਗੇ ਭੇਜਦਾ ਹੈ।

ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਗੋਲ ਅਤੇ ਵਿਗਾੜ ਸਕਦਾ ਹੈ

ਦਿਨ/ਰਾਕਮਾ/ਦਰ ਬਿਲਕੁਲ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ

ਫਰਕ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਐਂਕਰ (ਸਰੋਤ ਟੈਕਸਟ) ਅਤੇ ਪਾਬੰਦੀ (ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਜਾਣਾ) ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਹੁਣ ਮੈਮੋਰੀ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਬੋਲਦਾ, ਪਰ ਉਸਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਅਸਲੀਅਤ ਤੋਂ.

ਤਿੰਨ ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਪੁਰਾਣੀ ਨੀਤੀ ਦਾ ਜਾਲ। "30 ਦਿਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਾਪਸੀ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੀ ਗਈ," ਇੱਕ ਸਟੋਰ ਦੇ ਬੋਟ ਨੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਚੱਲਦੇ ਹੋਏ ਕਿਹਾ; ਹਾਲਾਂਕਿ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਇਸ ਮਿਆਦ ਨੂੰ ਘਟਾ ਕੇ 14 ਦਿਨ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੀ ਨੀਤੀ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ RAG ਸਥਾਪਨਾ ਵਿੱਚ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਬੋਟ ਹੁਣ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ "14 ਕੈਲੰਡਰ ਦਿਨ [ਸਰੋਤ: ਵਾਪਸੀ ਨੀਤੀ, ਲੇਖ 2]"। ਝੂਠੇ ਵਾਅਦਿਆਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਏ ਰਿਫੰਡ ਵਿਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਰੀਸੈਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਕੇਸ 2 - ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਨੂੰ ਫੜਨਾ। ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਨੇ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਦੀ ਲਾਗਤ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਿਆ। ਪੁਰਾਣੀ ਅਤੇ ਨਵੀਂ ਕੀਮਤ ਸੂਚੀਆਂ ਨੂੰ ਸਰੋਤਾਂ ਵਜੋਂ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਬਹੁ-ਸਰੋਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਈ ਧੰਨਵਾਦ, ਮਾਡਲ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਦੋ ਸਰੋਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੀਮਤਾਂ ਦਿੰਦੇ ਹਨ (49 TL ਅਤੇ 59 TL); ਮੈਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਇੱਕ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ" ਅਤੇ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਇਆ। ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਗਲਤ ਰਕਮ ਦੱਸਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਸਨੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਸੰਚਾਰਿਤ ਕੀਤਾ।

ਕੇਸ 3 - ਅੰਸ਼ਕ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ। "ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਵਿਦੇਸ਼ ਭੇਜਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕਸਟਮ ਡਿਊਟੀ ਕੌਣ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?" ਸਵਾਲ ਵਿੱਚ, ਸੂਤਰ ਨੇ ਸਿਰਫ ਇਹ ਕਿਹਾ ਕਿ ਸ਼ਿਪਮੈਂਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਸੀ ਕਿ ਕਿਸ ਨੇ ਟੈਕਸ ਅਦਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੇ ਕਿਹਾ, "ਹਾਂ, ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਵਿਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ [ਸਰੋਤ: ਕਾਰਗੋ FAQ]। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕਸਟਮ ਡਿਊਟੀ ਕੌਣ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਲਈ ਅਧਿਕਾਰੀ ਕੋਲ ਭੇਜ ਰਿਹਾ ਹਾਂ।" ਅੱਧੇ-ਸੱਚੇ, ਅੱਧੇ-ਬਣਾਏ ਜਵਾਬ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਸਨੇ ਇੱਕ ਇਮਾਨਦਾਰ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ।

ਸੁਝਾਅ: ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਦੇ ਸੱਚਾਈ ਸੰਸਕਰਣ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦਾ ਅਤੇ ਇੱਕਲੇ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਰੱਖੋ। ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਾਪਸੀ ਦੀ ਮਿਆਦ) ਵੱਖ-ਵੱਖ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਿਖੀ ਜਾਣੀ RAG ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਦੁਸ਼ਮਣ ਹੈ; ਮਾਡਲ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰੋ।

ਤਸਦੀਕ: ਅਰਾਮ ਨਾ ਕਰੋ ਕਿਉਂਕਿ ਸਰੋਤ ਮੌਜੂਦ ਹੈ

RAG ਭਰਮ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਰੀਸੈਟ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਮਾਡਲ ਕਈ ਵਾਰ ਸਰੋਤ ਦੀ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦੋ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਕ "ਨਤੀਜਾ" ਖਿੱਚ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਹਵਾਲਾ ਦੀ ਲੋੜ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਉਹ ਭਾਗ ਖੋਲ੍ਹੋ ਜਿਸ 'ਤੇ ਜਵਾਬ ਆਧਾਰਿਤ ਹੋਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹਾ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਯੰਤਰਣ ਗੈਰ-ਸੋਧਯੋਗ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਖਿਆਵਾਂ (ਦਿਨ, ਰਕਮ, ਦਰ) ਅਤੇ ਸ਼ਰਤਾਂ (ਅਪਵਾਦ, ਸਥਿਤੀ) ਵਾਲੇ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਜੇਕਰ ਸਰੋਤ ਖੁਦ ਗਲਤ ਜਾਂ ਪੁਰਾਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ RAG ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਨਾਲ ਉਸ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ। "ਮਾਡਲ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਬੋਲਦਾ ਹੈ" ਕਹਿਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ "ਮਾਡਲ ਸਹੀ ਬੋਲਦਾ ਹੈ"; ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਰੋਤ ਦੀ ਮੁਦਰਾ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋ।

ਜਵਾਬ ਲਈ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਰੱਖਣਾ

RAG ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਰੋਤ ਟੈਕਸਟ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਗਠਿਤ, ਸਿਰਲੇਖ ਵਾਲੇ, ਸਿੰਗਲ-ਵਿਸ਼ਾ ਟੈਕਸਟਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਵਿਹਾਰਕ ਸਲਾਹ: ਆਪਣੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲੰਬੇ, ਨੇਸਟਡ ਪੈਰਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਛੋਟੇ, ਸਿਰਲੇਖ ਵਾਲੇ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ; ਹਰੇਕ ਭਾਗ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦਿਓ ("ਵਾਪਸੀ ਦੀ ਮਿਆਦ ਕਿੰਨੇ ਦਿਨ ਹੈ?", "ਕਿਹੜੇ ਉਤਪਾਦ ਵਾਪਸ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ?")। ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ (FAQs) ਨੂੰ ਰੱਖਣ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਲਈ ਸਹੀ ਭਾਗ ਲੱਭਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਟੇਟ ਮੁੱਲ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਿਤੀ, ਰਕਮ, ਅਤੇ ਦਰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਥਾਂ; ਇੱਕੋ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਿਖਣਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਲਝਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਆਦਤ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਦਾ ਰੱਖਣਾ ਹੈ। ਨੀਤੀਆਂ, ਕੀਮਤਾਂ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ; ਜੇਕਰ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੁਰਾਣੇ ਸੱਚ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਨੀਤੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਦਲੇ ਗਏ ਵਿਸ਼ੇ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਟੈਸਟ ਸਵਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਪੁੱਛੋ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਛੋਟਾ ਪਰ ਨਿਯਮਤ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ RAG ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ "ਚੁੱਪਚਾਪ ਗਲਤ ਹੋਣ" ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਦਫ਼ਨਾਉਣ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਯਾਦ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ "ਸਾਡੀ ਨੀਤੀ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ" ਕਹਿਣਾ।
• "ਸਿਰਫ਼ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਜਵਾਬ" ਸੀਮਾ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸਰੋਤ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ।
• ਹਵਾਲੇ/ਸਰੋਤ ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਨਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨਾ ਛੱਡਣਾ।
• ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਵਿਰੋਧੀ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਨੂੰ ਰੱਖਣਾ।
• ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਗੋਲ/ਅਨੁਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
• ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਭੁੱਲ ਜਾਣਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਨਾਲ ਪੁਰਾਣੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

• RAG ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮੌਜੂਦਾ ਸਰੋਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤੋਂ ਆਪਣਾ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਭੁਲੇਖੇ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ: ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਦਫਨਾਉਣਾ, "ਸਿਰਫ ਇੱਥੇ ਜਵਾਬ" ਕਹੋ, ਹਵਾਲਾ ਮੰਗੋ।
• ਜੇ ਜਵਾਬ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ; ਉਸਨੂੰ ਕਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ "ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ" ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸੌਂਪ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
• ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਿਰੋਧੀ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਕਰਵਾਓ; ਤੁਸੀਂ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ ਹੈ।
• RAG ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਤੁਹਾਡੇ ਸਰੋਤ ਦੀ ਸਮਾਂਬੱਧਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਹਮੇਸ਼ਾ ਹਵਾਲੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਤੋਂ ਇੱਕ ਅਸਲ ਨੀਤੀ ਟੈਕਸਟ (ਵਾਪਸੀ, ਸ਼ਿਪਿੰਗ, ਜਾਂ ਸਦੱਸਤਾ) ਲਓ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਉਪਰੋਕਤ ਮੂਲ RAG ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਏਮਬੇਡ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਤਿੰਨ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: (1) ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਜਿਸਦਾ ਜਵਾਬ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ, (2) ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਜਿਸਦਾ ਜਵਾਬ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, (3) ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਜਿਸਦਾ ਜਵਾਬ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਅਧੂਰਾ ਹੈ। ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਕਿ ਮਾਡਲ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ," ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਅੰਸ਼ਕ ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸਰੋਤ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਕੇ ਭਟਕਣ ਵਾਲੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਮੌਜੂਦਾ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਏਮਬੇਡ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਅਧਾਰਤ ਹੋਵੇਗਾ।
• [ ] ਮੈਂ "ਸਿਰਫ਼ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਜਵਾਬ, ਇਸ ਤੋਂ ਪਰੇ ਨਾ ਜਾਓ" ਨਿਯਮ ਜੋੜਿਆ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਸੰਦਰਭ / ਹਵਾਲੇ ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਡੈਲੀਗੇਸ਼ਨ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਜਵਾਬ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਨੂੰ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾਵੇ।
• [ ] ਮੈਂ ਸਰੋਤ ਵਾਕ ਤੋਂ ਜਵਾਬ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਹ ਅਧਾਰਤ ਹੈ।