AI ഹാലൂസിനേഷൻ തടയാം

Azure AI Search ഉപയോഗിച്ച് RAG ഡാറ്റയിൽ ഉറപ്പിക്കാം

ഗ്രൗണ്ടിംഗ് ഇല്ലെങ്കിൽ Copilot-ഉം ഏജന്റുകളും വിശ്വസനീയമെന്ന് തോന്നുന്ന കെട്ടിച്ചമച്ച ഉത്തരങ്ങൾ നൽകും – ഉദാഹരണത്തിന് നിലവിലില്ലാത്ത മൂന്നാം പാദ ഡിസ്കൗണ്ട് നയം. മൾട്ടിമോഡൽ AI ആപ്പുകൾ അലങ്കോലമായ കമ്പനി ഡാറ്റയിൽ എന്തുകൊണ്ട് പരാജയപ്പെടുന്നു എന്നും Azure AI Search, ഇവാല്യുവേറ്ററുകൾ, ഗവേണൻസ് എന്നിവയോടെയുള്ള Retrieval Augmented Generation ഉത്തരങ്ങളെ യാഥാർത്ഥ്യത്തിൽ എങ്ങനെ നിലനിർത്തുന്നു എന്നും ഈ എപ്പിസോഡ് വിശദീകരിക്കുന്നു.

▶ AI ഹാലൂസിനേഷൻ തടയാം: Azure AI Search ഉപയോഗിച്ച് RAG ഡാറ്റയിൽ ഉറപ്പിക്കാം (AI ഡബ്ബിംഗ്)

നിങ്ങൾ പഠിക്കുന്നത്:

1. ഡെമോകൾ തിളങ്ങുമ്പോഴും പ്രൊഡക്ഷൻ പരാജയപ്പെടുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്: മങ്ങിയ ഐഡി കാർഡുകൾ, ഫാക്സ് ചെയ്ത PDF-കൾ, അവ്യക്തമായ ഫോൺ ഫോട്ടോകൾ – ഗാർബേജ് ഇൻ, ഗാർബേജ് ഔട്ട്
2. RAG ശരിയായി: Azure AI Search-ലെ കീവേഡ്-വെക്ടർ ഹൈബ്രിഡ് സെർച്ചും സെമാന്റിക് റീറാങ്കറും
3. ആദ്യ ദിവസം മുതൽ Azure AI Foundry-യിലെ ബിൽറ്റ്-ഇൻ ഇവാല്യുവേറ്ററുകൾ, Prompt Flow, ഒബ്സർവബിലിറ്റി എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഗ്രൗണ്ടഡ്നെസ്, പ്രസക്തി, സുസംഗതി അളക്കൽ
4. Copilot, ഏജന്റുകൾ, ഓട്ടോണമസ് ഏജന്റുകൾ: കുറഞ്ഞ അവകാശങ്ങൾ, റോൾബാക്കോടെയുള്ള ലോഗിംഗ്, Azure AI Content Safety എന്നിവയുള്ള അതിജീവന ചെക്ക്‌ലിസ്റ്റ്
5. Azure AI Foundry കളിപ്പാട്ടപ്പെട്ടിയല്ല, ഫാക്ടറിയാണ്: ഐഡന്റിറ്റി അതിരുകൾ, ആദ്യം ഗവേണൻസ്, Azure പ്രൈസിംഗ് കാൽക്കുലേറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് ഉപയോഗാധിഷ്ഠിത ചെലവ് ആസൂത്രണം

Microsoft MVP മിർക്കോ പീറ്റേഴ്സിന്റെ M365 Show ആനിമേറ്റഡ് വീഡിയോയുടെ AI ഡബ്ബ് ചെയ്ത മലയാളം പതിപ്പാണ് ഈ എപ്പിസോഡ്.