OpenAI ने चैट हिस्ट्री सर्च फीचर पर किया काम, RAG के साथ ये फीचर्स

ओपनएआई ने हाल ही में रॉकसेट का अधिग्रहण किया, जो एक डेटा एनालिटिक्स कंपनी है जिसकी स्थापना 2016 में पूर्व मेटा इंजीनियर ध्रुबा बोरठाकुर और वेंकट वेंकटरमणी ने $105 मिलियन (INR 905 करोड़) में की थी।
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OpenAI जल्द नए AI को लॉन्च करने वाला है। (सौ. X)
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नवभारत डिजिटल डेस्क. ओपनएआई ने एक नई सुविधा शुरू करने की घोषणा की है जो उपयोगकर्ताओं को चैटजीपीटी वेब पर अपने चैट इतिहास को खोजने की अनुमति देती है। यह उपयोगकर्ताओं को पिछली बातचीत को जल्दी और आसानी से एक्सेस करने में सक्षम बनाता है, जिससे पिछली चर्चाओं को संदर्भित करना या जहाँ उन्होंने छोड़ा था, वहाँ से शुरू करना आसान हो जाता है। इस सुविधा को रॉकसेट द्वारा विकसित किया गया था।

क्या है रॉकसेट?

ओपनएआई ने हाल ही में रॉकसेट का अधिग्रहण किया, जो एक डेटा एनालिटिक्स कंपनी है जिसकी स्थापना 2016 में पूर्व मेटा इंजीनियर ध्रुबा बोरठाकुर और वेंकट वेंकटरमणी ने $105 मिलियन (INR 905 करोड़) में की थी। इस अधिग्रहण का उद्देश्य ओपनएआई के पुनर्प्राप्ति बुनियादी ढांचे को बढ़ाने के लिए रॉकसेट के उन्नत एनालिटिक्स का लाभ उठाना है।

पूर्व रॉकसेट प्रमुख बोरठाकुर ने कहा, "हमने अभी-अभी चैटजीपीटी में आपके सभी पिछले चैट इतिहास को खोजने की क्षमता शुरू की है। इसके लिए सबसे प्रासंगिक मिलान खोजने के लिए रीयल-टाइम इंडेक्सिंग और हाइब्रिड खोजों की आवश्यकता होती है, और रॉकसेट से बेहतर डेटाबेस क्या हो सकता है?" रॉकसेट ओपनएआई के साथ मिलकर काम कर रहा है ताकि जटिल डेटाबेस चुनौतियों से निपटा जा सके जिनका सामना एआई अनुप्रयोगों को बड़े पैमाने पर करना पड़ता है।

कंपनी ने इस बात को किया हाइलाइट

कंपनी ने कहा, "हम OpenAI को जटिल डेटाबेस चुनौतियों को हल करने में मदद करेंगे, जिनका सामना AI अनुप्रयोगों को बड़े पैमाने पर करना पड़ता है।" Rockset अपने रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) फीचर के माध्यम से बड़े भाषा मॉडल (LLM) की क्षमताओं को बढ़ाता है। यह एकीकरण OpenAI के एंटरप्राइज़ ग्राहकों के लिए मूल्यवान होगा जो अपने मालिकाना डेटा के साथ मॉडल का उपयोग करना चाहते हैं और भ्रम के जोखिम को कम करना चाहते हैं। अपने डेटा को शामिल करके, ग्राहक LLM को बेहतर बना सकते हैं ताकि अधिक प्रासंगिक और सटीक परिणाम दिए जा सकें, जिससे सामग्री निर्माण और सूचना पुनर्प्राप्ति में LLM के अनुप्रयोगों का विस्तार हो सके।

इस दृष्टिकोण का Rockset करता है उपयोग

Rockset एक अभिसरण अनुक्रमण दृष्टिकोण का उपयोग करता है जो पंक्ति, स्तंभ और खोज अनुक्रमों को जोड़ता है, जिससे कई डेटा प्रकारों और प्रारूपों में तेज़ खोज सक्षम होती है। वर्तमान में, कोई अन्य डेटाबेस कंपनी, जैसे कि MongoDB, Elasticsearch या Amazon Redshift, यह विशिष्ट सेवा प्रदान नहीं करती है। जबकि Elasticsearch कीवर्ड खोज में उत्कृष्ट है और Weaviate और Pinecone जैसे विकल्प वेक्टर खोज में विशेषज्ञ हैं, Rockset इन क्षमताओं को अर्थपूर्ण रूप से समृद्ध खोज परिणामों के साथ सटीक कीवर्ड मिलान प्रदान करने के लिए मिलाता है। इसकी हाइब्रिड वेक्टर खोज पारंपरिक कीवर्ड खोज को वेक्टर खोज के साथ जोड़ती है, जिससे अधिक प्रासंगिक और संदर्भ-जागरूक परिणाम प्राप्त होते हैं। यह OpenAI के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है, जो टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो सहित असंरचित डेटा की विशाल मात्रा का प्रबंधन करता है।

जटिल इंफ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन की आवश्यकता वाले कुछ समाधानों के विपरीत, रॉकसेट एक पूरी तरह से प्रबंधित, सर्वर रहित आर्किटेक्चर प्रदान करता है जो परिचालन ओवरहेड को कम करता है और स्केलेबिलिटी को सरल बनाता है। यह दृष्टिकोण मैन्युअल इंफ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन की आवश्यकता को समाप्त करता है, जिससे OpenAI अपने संचालन को सहज और कुशलता से बढ़ा सकता है।

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