"AI Context" என்றால் என்ன? மேம்பட்ட கருவிகளுக்கு ஆற்றலளிக்கும் மறைக்கப்பட்ட அடுக்கு
பாணி: பகுப்பாய்வு மற்றும் மூலோபாயம்
சில AI சாட்போட்கள் ஏன் மிகவும் உள்ளுணர்வுடன் இருக்கின்றன, மற்றவை ஏன் இலக்கைத் தவறவிடுகின்றன என்று நீங்கள் எப்போதாவது யோசித்திருந்தால், அதற்குக் காரணம் ஒரு கண்ணுக்குத் தெரியாத அம்சம்: AI context. முந்தைய செய்திகளை நினைவில் வைத்திருப்பது முதல் தொடர்புடைய ஆவணங்களை இழுப்பது வரை, AI context என்பது ஒரு மூலோபாய அடுக்கு ஆகும், இது அமைப்புகளை ஒருங்கிணந்ததாகவும், உதவியாகவும், "உணர்வுள்ளதாகவும்" உணர வைக்கிறது. 2025 ஆம் ஆண்டில், AI ஒரு புதுமையிலிருந்து பணிப்பாய்வு முதுகெலும்பாக மாறும் போது, AI context என்றால் என்ன - அதை எப்படிப் பயன்படுத்துவது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது வெறும் தந்திரங்களுக்கும் ROI க்கும் இடையிலான வேறுபாடு ஆகும்.
AI context இன் இயக்கவியல், நன்மை தீமைகள் மற்றும் உங்கள் ஸ்டாக்கில் வேலை செய்ய வைப்பதற்கான விளையாட்டு புத்தகம் ஆகியவற்றை கீழே காணலாம்.
AI Context என்றால் என்ன?
AI context என்பது உங்கள் வினவலை விளக்கவும், பதிலைப் பெறவும் AI மாதிரி பயன்படுத்தும் தகவல். இதில் பின்வருவன அடங்கும்:
- உரையாடல் வரலாறு: உங்கள் சாட் அல்லது அமர்வின் இயங்கும் டிரான்ஸ்கிரிப்ட்
- பயனர் விவரம் மற்றும் விருப்பத்தேர்வுகள்: பங்கு, பிராந்தியம், தொனி விருப்பத்தேர்வுகள், அணுகல் உரிமைகள்
- பணி சார்ந்த தரவு: நீங்கள் பணிபுரியும் ஆவணம், குறியீட்டுத் தளம், விரிதாள் அல்லது டிக்கெட்
- புற அறிவு: அறிவு தளங்கள், திசையன் தரவுத்தளங்கள், API கள், கருவிகள் மற்றும் நிகழ்நேர தரவு
- கணினி அறிவுறுத்தல்கள்: மாதிரியை வழிநடத்தும் மறைக்கப்பட்ட தூண்டுதல்கள், கொள்கைகள் மற்றும் கட்டுப்பாடுகள்
AI context ஐ ஒரு தூண்டுதலைச் சுற்றியுள்ள நிலை என்று நினைத்துப் பாருங்கள். context இல்லாமல், AI ஒரு திறமையான மறதி நோயாளி; அதனுடன், மாதிரி சூழ்நிலைக்கு ஏற்றவாறு, நிலையானதாக மற்றும் பயனுள்ளதாக மாறும்.
ஏன் AI Context இப்போது முக்கியமானது
- அதிக துல்லியம் மற்றும் பொருத்தம்: context, மாதிரி வேலை செய்ய உறுதியான உண்மைகளைக் கொடுப்பதன் மூலம் அடித்தளத்தை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் பிரமைகளை குறைக்கிறது.
- பெரிய அளவில் திறன்: AI பணிப்பாய்வு நுணுக்கத்தைப் புரிந்துகொள்வதால் குழுக்கள் நேரத்தைச் சேமிக்கின்றன - பெயர்கள், திட்டங்கள், ஏற்கனவே எடுக்கப்பட்ட முடிவுகள்.
- தொடர்புகளில் நிலைத்தன்மை: பகிரப்பட்ட context உடன், ஒவ்வொரு முறையும் இலக்குகளை மீண்டும் விளக்க வேண்டியதில்லை; தொனி, சொற்களஞ்சியம் மற்றும் பாணி ஆகியவை கணிக்கக்கூடியதாக மாறும்.
- நிர்வாகம் மற்றும் பாதுகாப்பு: context விதிகளை அமல்படுத்துகிறது (எ.கா., இணக்கக் கட்டுப்பாடுகள்) மற்றும் வெளியீடுகளை நிறுவனக் கொள்கையுடன் சீரமைக்கிறது.
தைரியமான கூற்று, தற்காப்பு ஆய்வறிக்கை: நிறுவனத்தில், context என்பது புதிய கணக்கீடு. மாதிரிகள் விற்பனையாகும்போது, போட்டி நன்மை பெரிய அளவுருக்களிலிருந்து சிறந்த context ஒழுங்கமைப்பிற்கு மாறுகிறது.
AI Context இன் கட்டுமான தொகுதிகள்
1) குறுகிய கால Context: தூண்டுதல் சாளரம்
- அது என்ன: மாதிரி ஒரே நேரத்தில் "பார்க்க" முடியும் உரை - context சாளரம் என்று அழைக்கப்படுகிறது (எ.கா., எல்லை மாதிரிகளில் 128k–1M டோக்கன்கள்).
- பயன்பாடு: உரையாடல் வரலாறு, செயலில் உள்ள ஆவணம், அறிவுறுத்தல்கள், எடுத்துக்காட்டுகள், கருவி வெளியீடுகள்.
- நன்மை தீமை: பெரிய சாளரங்களுக்கு அதிக செலவாகும் மற்றும் சமிக்ஞையை நீர்த்துப்போகச் செய்யலாம்; எல்லாவற்றையும் கொட்டுவதை விட கவனமாக க்யூரேஷன் சிறந்தது.
2) நீண்ட கால Context: நினைவகம் மற்றும் சுயவிவரங்கள்
- அது என்ன: பயனர்கள், குழுக்கள் மற்றும் திட்டங்களைப் பற்றிய தொடர்ச்சியான உண்மைகள்.
- பயன்பாடு: பெயர்கள், விருப்பத்தேர்வுகள், மீண்டும் மீண்டும் வரும் பணிகள், வரையறைகள், முடிவுகள், காலக்கெடு.
- நன்மை தீமை: ஒப்புதல், தரவு வைத்திருத்தல் கொள்கை மற்றும் பழைய அல்லது தவறான நினைவுகளைத் தவிர்க்கும் வழிமுறைகள் தேவை.
3) மீட்டெடுக்கப்பட்ட Context: RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- அது என்ன: அறிவுத் தளம் அல்லது திசையன் ஸ்டோரிலிருந்து தொடர்புடைய துண்டுகளை தேவைக்கேற்ப மீட்டெடுப்பது.
- பயன்பாடு: கொள்கைகள், விளையாட்டுப் புத்தகங்கள், ஆவணங்கள், டிக்கெட்டுகள், சந்திப்புக் குறிப்புகள்; மேற்கோள்களுடன் தூண்டுதல்களை மேம்படுத்தவும்.
- நன்மை தீமை: குப்பை உள்ளே, குப்பை வெளியே - துண்டாக்குதல், உட்பொதித்தல் மற்றும் தரவரிசை தரம் ஆகியவை மாதிரியைப் போலவே முக்கியம்.
4) கருவி அடிப்படையிலான Context: API கள் மற்றும் செயல்கள்
- அது என்ன: காலெண்டர்கள், CRM கள், குறியீடு ரெப்போக்கள், விரிதாள்கள் அல்லது வலைத் தேடல் ஆகியவற்றிற்கு நேரடி அழைப்புகள்.
- பயன்பாடு: பதில்களை உண்மையான தரவுகளில் நிலைநிறுத்துங்கள் மற்றும் சுருக்கங்களை மட்டும் செய்யாமல் செயல்களைச் செய்யுங்கள்.
- நன்மை தீமை: தாமதம், விகித வரம்புகள் மற்றும் பாதுகாப்பு நோக்கங்களை நிர்வகிக்க வேண்டும்.
5) கொள்கை Context: பாதுகாப்பு தடைகள் மற்றும் இணக்கம்
- அது என்ன: விதிகளை அமல்படுத்தும் கணினி தூண்டுதல்கள் மற்றும் வடிப்பான்கள் (PII கையாளுதல், தொனி, சிவப்பு குழு கட்டுப்பாடுகள்).
- பயன்பாடு: வெளியீடுகளை பிராண்ட் மற்றும் ஒழுங்குமுறைக்கு ஏற்ப வைத்திருக்கிறது.
- நன்மை தீமை: அதிகப்படியான கடுமையான விதிகள் உதவியைக் குறைக்கலாம்; சமநிலை முக்கியமானது.
AI Context எப்படி வேலை செய்கிறது
ஒரு அடுக்காக தூண்டுதல்
நவீன AI தூண்டுதல் என்பது ஒரு செய்தி மட்டுமல்ல. இது ஒரு அடுக்கு:
கணினி அறிவுறுத்தல்கள்: பங்கு, கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் இலக்குகள்
- தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட வரலாறு: உரையாடலில் இருந்து மிகவும் பொருத்தமான திருப்பங்கள்
- மீட்டெடுக்கப்பட்ட அறிவு: தேடல்/திசையன் கடைகளில் இருந்து சிறந்த-k துண்டுகள்
- நேரடி கருவி வெளியீடுகள்: API களில் இருந்து முடிவுகள் (காலண்டர், DB, வலை)
- பயனரின் புதிய வினவல்: நீங்கள் இப்போது என்ன கேட்டீர்கள்
மாதிரி இவை அனைத்தையும் ஒரே நேரத்தில் செயலாக்குகிறது. நல்ல ஒழுங்கமைவு இயந்திரங்கள் டோக்கன் வரம்புகளுக்குள் பொருந்துவதற்கு முன்னுரிமை அளிக்கின்றன, நகல்களை நீக்குகின்றன மற்றும் கத்தரிக்கின்றன, அதே நேரத்தில் முக்கியத்துவத்தைப் பாதுகாக்கின்றன.
90 வினாடிகளில் Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- ஆவணங்களை உட்கொள்ளுங்கள் → புத்திசாலித்தனமாக துண்டாக்குங்கள் (சொற்பொருள் அலகுகள், தன்னிச்சையான டோக்கன்கள் அல்ல)
- துண்டுகளை உட்பொதிக்கவும் → திசையன் தரவுத்தளத்தில் சேமிக்கவும்
- வினவல் நேரம் → பயனரின் கேள்வியை உட்பொதிக்கவும், சிறந்த பொருத்தங்களை மீட்டெடுக்கவும்
- மீண்டும் தரவரிசைப்படுத்தவும் → துல்லியத்திற்காக குறுக்கு-குறியாக்கியுடன் விருப்பமாக மீண்டும் தரவரிசைப்படுத்தவும்
- தூண்டுதலை உருவாக்கவும் → மேற்கோள்கள் மற்றும் மெட்டாடேட்டாவுடன் சிறந்த துண்டுகளைச் செருகவும்
- உருவாக்கு → மாதிரி பதில்கள் மற்றும் ஆதாரங்களைக் குறிப்பிடுகிறது
RAG என்பது LLM களை மறுபயிற்சி இல்லாமல் டொமைன் நிபுணர்களாக மாற்றுவது எப்படி.
AI Context வெற்றி பெறும் நடைமுறை காட்சிகள்
- விற்பனை: ஒரு வடிவமைக்கப்பட்ட பதிலை உருவாக்க கடைசி மூன்று மின்னஞ்சல்கள், CRM குறிப்புகள் மற்றும் விலை நிர்ணய விதிகளைப் பெறவும்.
- ஆதரவு: டிக்கெட் வரலாறு, தயாரிப்பு பதிவுகள் மற்றும் அறிவுத் தளத்தைப் படித்து, அடுத்த சிறந்த நடவடிக்கையை முன்மொழியவும்.
- சட்டம்: உங்கள் நிறுவனத்தின் உட்பிரிவு நூலகத்திற்கு குறிப்பிட்ட வரையறைகள் மற்றும் முன்னுதாரணங்களுடன் ஒரு ஒப்பந்தத்தை சுருக்கவும்.
- பொறியியல்: தொடர்புடைய கோப்புகள், சோதனைகள் மற்றும் சமீபத்திய PR களை மீட்டெடுப்பதன் மூலம் குறியீட்டுத் தளம் பற்றிய கேள்விகளுக்குப் பதிலளிக்கவும்.
- செயல்பாடுகள்/நிதி: சமீபத்திய விரிதாள் தாவல்கள் மற்றும் சூழ்நிலை அனுமானங்களைப் பயன்படுத்தி ஒரு முன்னறிவிப்பை உருவாக்கவும்.
அங்கீகரிக்கப்பட்ட, அனுமதி-உணர்வுள்ள context க்கு AI அணுகல் இருக்கும்போது ஒவ்வொரு சூழ்நிலையும் மேம்படும்.
Context தர சரிபார்ப்பு பட்டியல்
AI context இலிருந்து உண்மையான உயர்வைப் பெற, இந்த ஐந்து நெம்புகோல்களையும் மேம்படுத்தவும்:
- தேர்வு: தொடர்புடையவற்றை மட்டும் சேர்க்கவும்; அதிகப்படியான திணிப்பு தூண்டுதல்கள் மாதிரியை குழப்புகின்றன.
- புத்துணர்ச்சி: புதிய தரவைப் பெறவும்; பழைய context தவறான பதில்களை ஏற்படுத்துகிறது.
- கட்டமைப்பு: சுத்தமான மீட்டெடுப்புக்கு தலைப்புகள், தலைப்புகள், திட்டங்கள் மற்றும் மெட்டாடேட்டாவைப் பயன்படுத்தவும்.
- மேற்கோள்கள்: இணைப்புகளுடன் வெளியீடுகளை தரையிறக்கவும்; நம்பிக்கை மற்றும் பிழைத்திருத்தத்தை அதிகரிக்கிறது.
- கருத்து: நல்ல மேற்கோள்களை பயனர்கள் மேம்படுத்தவும் மற்றும் தவறான context ஐக் குறிக்கவும் அனுமதிக்கவும்; சுழற்சியை மூடவும்.
நீங்கள் எதிர்பார்க்க வேண்டிய வரம்புகள் மற்றும் நன்மை தீமைகள்
- டோக்கன் வரம்புகள்: மில்லியன் டோக்கன் சாளரங்கள் கூட முடிவில்லாதவை; சுருக்கம் மற்றும் தேர்வு முக்கியம்.
- தாமதம்: ஒவ்வொரு மீட்டெடுப்பு மற்றும் கருவி அழைப்பும் நேரத்தைச் சேர்க்கிறது; தீவிரமாக தற்காலிக சேமிப்பு.
- செலவு: அதிக context → அதிக டோக்கன்கள் → அதிக செலவு; செயல்பாடுகளைக் கண்காணித்து தொகுதி செய்யவும்.
- தனியுரிமை: Context பெரும்பாலும் உணர்திறன் வாய்ந்தது; குறைந்த சலுகை அணுகல், ஒப்புதல் மற்றும் திருத்தம் ஆகியவற்றை பயன்படுத்தவும்.
- சறுக்கல்: நீண்ட அரட்டைகள் பொருத்தமற்ற விவரங்களைச் சேர்க்கின்றன; அவ்வப்போது சுருக்கம் அமர்வுகளை கூர்மையாக வைத்திருக்கிறது.
உங்கள் Context மூலோபாயத்தை வடிவமைத்தல்: ஒரு விளையாட்டு புத்தகம்
படி 1: முடிக்க வேண்டிய உயர் மதிப்புள்ள வேலைகளை மேப் செய்யவும்
சிறந்த context மேம்பாட்டை உருவாக்கும் 3-5 பணிப்பாய்வுகளை அடையாளம் காணவும் (எ.கா., RFP பதில்கள், QBR தயாரிப்பு, டிக்கெட் ட்ரைஏஜ்). வெற்றி அளவீடுகளை வரையறுக்கவும்: துல்லியம், கையாளுதல் நேரம் அல்லது மாற்ற உயர்வு.
படி 2: உங்கள் அறிவை சரக்கு மற்றும் பிரித்தல்
- அதிகாரப்பூர்வ ஆதாரங்கள் (கையேடுகள், கொள்கைகள்)
- டைனமிக் ஆதாரங்கள் (டிக்கெட்டுகள், PR கள், சந்திப்புக் குறிப்புகள்)
- தனிப்பட்ட ஆதாரங்கள் (பயனர் விருப்பத்தேர்வுகள், பங்கு, அனுமதிகள்)
சாதாரணமாக்கு, குறிச்சொல்லிட்டு வைத்திருத்தல் கொள்கைகளை அமைக்கவும்.
படி 3: பொய் சொல்லாத மீட்டெடுப்பு அடுக்கை உருவாக்கவும்
- நிலையான அளவுகள் அல்ல, சொற்பொருள் எல்லைகளால் துண்டாக்குங்கள்
- உயர்தர உட்பொதிப்புகளைத் தேர்வுசெய்க; டொமைன் வினவல்களுடன் மதிப்பீடு செய்யுங்கள்
- துல்லியத்திற்காக மீண்டும் தரவரிசைப்படுத்தலைச் சேர்க்கவும்; வினவல் → ஆவணப் பொருத்தங்களை பதிவு செய்யுங்கள்
- தூண்டுதல்களில் மேற்கோள் தேவைகளை செயல்படுத்தவும்
படி 4: தூண்டுதல் அடுக்கை ஒழுங்கமைக்கவும்
- வரலாறு, கருவிகள் மற்றும் மீட்டெடுக்கப்பட்ட துணுக்குகளைத் தேர்ந்தெடுக்கும்
தூண்டுதல் இசையமைப்பாளரை உருவாக்கவும்
- அமர்வுகளை டோக்கன் வரம்புகளின் கீழ் வைத்திருக்க சுருக்கத்தைச் சேர்க்கவும்
- பங்கு-உணர்வு மற்றும் பணி-உணர்வு கணினி தூண்டுதல்களைப் பயன்படுத்தவும்
படி 5: நினைவகத்தைச் சேர்க்கவும் - கவனமாக
- நீடித்த, ஒப்புதல் அளித்த உண்மைகளை மட்டும் சேமிக்கவும் (தலைப்புகள், விருப்பத்தேர்வுகள், குழு உரிமை)
- ஊக நினைவுகளைத் தவிர்க்கவும்; புதிய உள்ளீடுகளுக்கு பயனர் உறுதிப்படுத்தல் தேவை
- காலாவதி மற்றும் திருத்த ஓட்டங்களைச் சேர்க்கவும்
படி 6: நிர்வகிக்கவும் மற்றும் கண்காணிக்கவும்
- PII திருத்தம், அணுகல் கட்டுப்பாடுகள், தணிக்கை பதிவுகள்
- தர டாஷ்போர்டுகள்: துல்லியம், பிரமை விகிதம், மேற்கோள் கவரேஜ்
- முக்கிய வெளியீடுகளுக்கான மனிதன்-இன்-தி-லூப்
அளவீடுகள்: Context செயல்திறனை எவ்வாறு அளவிடுவது
- பதில் சரியான தன்மை: மனிதனால் தரப்படுத்தப்பட்ட அல்லது நிரலாக்க சோதனைகள்
- மேற்கோள் கவரேஜ்: ஆதாரங்களுடன் பதில்களின் %
- பதில் அளிக்க நேரம்: பயனர் காத்திருப்பு நேரம் மற்றும் தீர்வு நேரம்
- மீட்டெடுப்பு துல்லியம்/நினைவுகூர்தல்: லேபிளிடப்பட்ட தரவுத்தொகுப்பில் ஆஃப்லைன் மதிப்பீடுகள்
- டோக்கன் திறன்: வெற்றிகரமான பணிக்கு டோக்கன்கள்
- பயனர் நம்பிக்கை: CSAT, NPS, அல்லது தரமான கருத்து
பொதுவான ஆபத்துகள் (மற்றும் அவற்றை எவ்வாறு சரிசெய்வது)
- எல்லாவற்றையும் கொட்டுதல்: முழு ஆவணங்களையும் தூண்டுதலுக்குள் தள்ளுதல். சரி: மீட்டெடுப்பு மற்றும் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட மேற்கோளைப் பயன்படுத்தவும்.
- நினைவக ஊர்ந்து செல்லுதல்: மாதிரி தவறான உண்மைகளை "நினைவில் கொள்கிறது". சரி: உறுதிப்படுத்தல் தூண்டுதல்கள், திருத்து வரலாறு மற்றும் காலாவதி.
- அமைதியான பழைய நிலை: பழைய கொள்கைகள் மேற்பரப்பு. சரி: புத்துணர்ச்சி மதிப்பெண் மற்றும் கடைசியாக மாற்றியமைக்கப்பட்ட வடிப்பான்கள்.
- அனுமதிகள் இல்லை: Context பயனர்கள் முழுவதும் கசிகிறது. சரி: வரி-நிலை பாதுகாப்பு மற்றும் வரையறுக்கப்பட்ட மீட்டெடுப்பு.
- சரிபார்க்க முடியாத பதில்கள்: மேற்கோள்கள் இல்லை. சரி: மூல சோதனைகளுடன் தரையிறக்கப்பட்ட வெளியீடுகளை அமல்படுத்தவும்.
கருவி நிலப்பரப்பு மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு குறிப்புகள்
- திசையன் கடைகள்: Pinecone, Weaviate, pgvector - தாமதம், செலவு மற்றும் செயல்பாட்டு முதிர்ச்சியை அடிப்படையாகக் கொண்டு தேர்வு செய்யவும்.
- உட்பொதிப்புகள்: உங்கள் மொழி/டொமைனுக்காக ட்யூன் செய்யப்பட்ட மாதிரிகளுக்கு முன்னுரிமை கொடுங்கள்; தலைவர் குழுவின் விளம்பரத்தை அல்ல, மீட்டெடுப்பு தரத்திற்காக சோதிக்கவும்.
- ஒழுங்கமைவு: LangChain, LlamaIndex, bespoke pipelines - அதை கவனிக்கக்கூடியதாகவும் சோதிக்கக்கூடியதாகவும் வைத்திருங்கள்.
- பாதுகாப்பு தடைகள்: தூண்டுதல்-நிலை கொள்கைகள் மற்றும் வெளியீட்டு வடிப்பான்கள்; எட்ஜ் கேஸ்களை சோதிக்கவும் (PII, ஜெயில் பிரேக்குகள், நச்சுத்தன்மை).
மேலும், உங்கள் பணிப்பாய்வு உலாவியில் இருந்தால் - ஆராய்ச்சி, சுருக்கம் அல்லது குறுக்கு-பயன்பாட்டு பணிகள் - Sider.AI போன்ற கருவிகள் தாவல்கள் மற்றும் ஆவணங்களில் அமர்வு context ஐ நிலைநிறுத்த முடியும், இது கைமுறை நகல்-ஒட்டாமல் பல மூல காரணங்களை மென்மையாக்குகிறது என்பது குறிப்பிடத்தக்கது. பொருத்தமான மதிப்பெண்: 8/10.
மினி கேஸ் ஸ்டடி: வாடிக்கையாளர் ஆதரவில் அரட்டையிலிருந்து பயனுள்ளதாக
- அடிப்படை: LLM 62% முதல் தொடர்பு தீர்மானத்துடன் (FCR) பொதுவான தீர்வுகளை பரிந்துரைக்கிறது.
- தலையீடு: டிக்கெட் வரலாறு, சாதனப் பதிவுகள் மற்றும் KB இலிருந்து சிறந்த-K மீட்டெடுப்பைச் சேர்க்கவும்; மேற்கோள்களை அமல்படுத்தவும்.
- விளைவு: FCR 78% ஆக உயர்கிறது, சராசரி கையாளுதல் நேரம் 22% குறைகிறது, பிரமைகள் கடுமையாக குறைகின்றன. சிறந்த தூண்டுதல் கத்தரிப்பு காரணமாக செலவு நிலையாக உள்ளது.
முக்கிய நுண்ணறிவு: புதிய மாதிரி அல்ல; இது சிறந்த AI context.
செயல்படுத்தல் வரைபடம் (மாதிரி போலிக்குறியீடு)
# Context ஒழுங்கமைவுக்கான போலிக்குறியீடு அவுட்லைன்
query = user_input
history = select_relevant_history(chat_log, query, limit=8)
retrieved = rag.retrieve(query, k=6, filters={"fresh":True, "perm":user_scope})
reranked = cross_encoder.rerank(query, retrieved, top_k=4)
profile = memory.get_profile(user_id, fields=["role","tone","prefs"])
system_prompt = make_system(role="assistant",
policies=policy_pack,
tone=profile.tone)
prompt = compose([
system_prompt,
summarize(history, target_tokens=800),
format_citations(reranked),
instructions_for_task(query)
])
response = llm.generate(prompt)
log_metrics(response, citations=reranked.ids, tokens=usage)
மூலோபாய டேக்அவே
அடித்தள மாதிரிகள் ஒன்றிணைவதால், context பொறியியல் செயல்திறனுக்கான கூர்மையான நெம்புகோலாக மாறும். AI context ஐ ஒரு தயாரிப்பு மேற்பரப்பாகக் கருதுங்கள்: தரவை மாதிரியாகக் காட்டுங்கள், அதை நிர்வகிக்கவும், அளவிடவும் மற்றும் மீண்டும் செய்யவும். சிறப்பாகத் தூண்டுபவர்கள் மட்டுமல்ல - சிறப்பாக சூழல்படுத்துபவர்களே வெற்றி பெறுவார்கள்.
அடுத்த கட்டங்கள்
- context இடைவெளிகளுக்கான ஒரு பணிப்பாய்வை தணிக்கை செய்யுங்கள்; இன்று பதில் மற்றும் துல்லியத்திற்கான நேரத்தை அளவிடவும்.
- 50-100 க்யூரேட்டட் ஆவணங்களுடன் குறைந்தபட்ச RAG குழாயை அமைக்கவும்; மேற்கோள்கள் தேவை.
- நீடித்த உண்மைகளுக்கு மட்டும் மற்றும் ஒப்புதலுடன் மட்டுமே நினைவகத்தைச் சேர்க்கவும்.
- முதல் நாளிலிருந்து கருவிகள் அளவீடுகள்; உண்மையான பயனர் அமர்வுகளுடன் பிழைத்திருத்தம்.
முக்கிய டேக்அவேக்கள்
- AI context என்பது மாதிரி வெளியீடுகளுக்குத் தெரிவிக்கும் நிலை: வரலாறு, நினைவகம், மீட்டெடுப்பு, கருவிகள் மற்றும் கொள்கைகள்.
- துல்லியமான context பாரிய தூண்டுதல்களை வெல்கிறது; பொருத்தம், புத்துணர்ச்சி மற்றும் மேற்கோள்கள் பேச்சுவார்த்தைக்குட்பட்டவை அல்ல.
- நிர்வாகம் மற்றும் கண்காணிப்பு context ஐ ஆபத்திலிருந்து ஒரு அகழியாக மாற்றுகிறது.
- வேகமான வெற்றிகள் பெரும்பாலும் சிறந்த context இலிருந்து வருகின்றன - பெரிய மாதிரிகள் அல்ல.
FAQ
Q1:எளிமையான சொற்களில் AI context என்றால் என்ன?
AI context என்பது உங்கள் கோரிக்கையைப் புரிந்துகொள்ள AI பயன்படுத்தும் சுற்றியுள்ள தகவல் - சாட் வரலாறு, உங்கள் விருப்பத்தேர்வுகள் மற்றும் தொடர்புடைய ஆவணங்கள் போன்றவை. நல்ல AI context உடன், பதில்கள் மிகவும் துல்லியமானவை, நிலையானவை மற்றும் பயனுள்ளவை.
Q2:AI context துல்லியத்தை எவ்வாறு மேம்படுத்துகிறது?
மீட்டெடுக்கப்பட்ட ஆவணங்கள், பயனர் சுயவிவரங்கள் மற்றும் கணினி விதிகள் ஆகியவற்றில் பதில்களை தரையிறக்குவதன் மூலம், AI context பிரமைகளை குறைக்கிறது. இது யூகிப்பதற்கு பதிலாக உண்மைகளில் மாதிரியை நிலைநிறுத்துகிறது.
Q3:AI இல் context மற்றும் நினைவகம் இடையே உள்ள வேறுபாடு என்ன?
Context என்பது மாதிரி இப்போது பார்க்கும் அனைத்தையும் உள்ளடக்கியது (வரலாறு, மீட்டெடுக்கப்பட்ட ஆவணங்கள், கருவிகள்), அதேசமயம் நினைவகம் என்பது விருப்பத்தேர்வுகள் போன்ற நீண்ட கால, தொடர்ச்சியான தகவல். நினைவகம் context இல் ஊட்டமளிக்கிறது, ஆனால் கவனமாக நிர்வகிக்கப்பட வேண்டும்.
Q4:எனது குழுவிற்கு AI context ஐ எவ்வாறு செயல்படுத்துவது?
உங்கள் அறிவுத் தளத்தைப் பயன்படுத்தி மீட்டெடுப்பு-மேம்படுத்தப்பட்ட தலைமுறை (RAG) அமைப்பிலிருந்து தொடங்கவும், அனுமதி-உணர்வு சுயவிவரங்களைச் சேர்க்கவும் மற்றும் மேற்கோள்களை அமல்படுத்தவும். மீண்டும் செய்ய சரியான தன்மை, தாமதம் மற்றும் டோக்கன் பயன்பாட்டை அளவிடவும்.
Q5:AI context ஐ சேமிப்பது பாதுகாப்பானதா மற்றும் இணக்கமானதா?
ஆம், சரியான கட்டுப்பாடுகளுடன்: குறைந்த சலுகை அணுகல், PII திருத்தம், ஒப்புதல் மற்றும் தணிக்கை பதிவுகள். AI context ஐ எந்தவொரு முக்கியமான தரவு அமைப்பையும் போலவே கருதி, உங்கள் இணக்கக் கொள்கைகளுடன் அதை சீரமைக்கவும்.
