रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन के साथ बिजनेस प्रोसेस ऑटोमेशन को बदलना

व्यवसाय प्रक्रिया स्वचालन का परिदृश्य वर्तमान में एक महत्वपूर्ण बदलाव के दौर से गुजर रहा है, जो मुख्य रूप से बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) जैसी उन्नत तकनीकों के परिचय और एकीकरण से प्रेरित है। ये तकनीकें अब केवल कुछ लोगों द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्रयोगात्मक उपकरण नहीं हैं; वे व्यापक रूप से आम होती जा रही हैं।

मैकिन्से अध्ययन इन सीमाओं को दूर करने के लिएके अनुसार, 79% लोगों को जनरेटिव एआई के साथ कुछ व्यक्तिगत या पेशेवर अनुभव हुआ है, और 22% नियमित रूप से काम पर इसका उपयोग करते हैं। यह डेटा विभिन्न क्षेत्रों में AI की क्षमताओं पर बढ़ती पहचान और निर्भरता को दर्शाता है। हालांकि, ऑटोमेशन के भविष्य की झलक पेश करने में एलएलएम की अपनी सीमाएं हैं।

रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) एक महत्वपूर्ण तकनीक के रूप में सामने आता है। एलएलएम को गतिशील सूचना पुनर्प्राप्ति के साथ जोड़कर, आरएजी न केवल व्यावसायिक प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करता है, बल्कि उन्हें बुद्धिमान तरीके से रूपांतरित भी करता है।

यह एकीकरण एक नए युग की शुरुआत का प्रतीक है, जहां जटिल कार्यों का स्वचालन अधिक कुशल, सटीक और प्रासंगिक हो जाता है, जिससे अंततः व्यावसायिक संचालन और एआई तकनीक के साथ बातचीत बदल जाती है।

RAG को समझना

रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन, जिसे आमतौर पर RAG के नाम से जाना जाता है, गतिशील सूचना पुनर्प्राप्ति के साथ उन्नत बड़ी भाषा मॉडल तकनीकों की ताकत को जोड़ती है। यह विधि इसे न केवल सामग्री उत्पन्न करने की अनुमति देती है, बल्कि प्रासंगिक डेटा के विशाल पूल तक पहुँचने और उसका उपयोग करने की भी अनुमति देती है, जिससे स्थिर ज्ञान और विकसित हो रही जानकारी के बीच की खाई को कम किया जा सकता है।

RAG का महत्वपूर्ण पहलू इसकी दोहरी क्षमता में निहित है: यह एक बड़े, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करके पाठ उत्पन्न कर सकता है, और साथ ही, यह बाहरी डेटा स्रोतों से जानकारी को गतिशील रूप से खींच सकता है, वास्तविक समय के डेटा के साथ संश्लेषित ज्ञान को मूल रूप से मिश्रित कर सकता है।

यह सुविधाआरएजी रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशनको वास्तविक समय की जानकारी के साथ अपडेट प्रदान करने में सक्षम बनाती है, यह सुनिश्चित करती है कि जेनरेट की गई सामग्री प्रासंगिक और तथ्यात्मक रूप से सटीक दोनों हो। निर्णय लेने और प्रोसेस ऑटोमेशन सुविधाओं का ऐसा मिश्रण RAG को व्यावसायिक सेटिंग्स में विशेष रूप से मूल्यवान बनाता है, जो डेटा-संचालित उद्योगों में अनुकूली दृष्टिकोण प्रदान करता है।

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में RAG की भूमिका

आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में RAG की क्षमता महत्वपूर्ण है। इसमें अनुपालन जांचों को स्वचालित करने से लेकर व्यावहारिक खरीद अनुशंसाओं की पेशकश तक विभिन्न कार्य शामिल हैं। उदाहरण के लिए, RAG नियमों और दिशानिर्देशों को कुशलतापूर्वक हल कर सकता है, यह सुनिश्चित करता है कि आपूर्ति श्रृंखला के सभी चरण आवश्यक मानकों को पूरा करते हैं, जिससे अनुपालन प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित किया जा सके।

खरीद में, RAG लागत प्रभावी और कुशल विकल्पों का सुझाव देने के लिए ऐतिहासिक डेटा और बाजार के रुझान का उपयोग करता है, इष्टतम आपूर्तिकर्ताओं और उत्पादों की पहचान करने के लिए विशाल डेटासेट का विश्लेषण करता है। यह स्वचालन न केवल समय बचाता है बल्कि त्रुटि की संभावनाओं को भी कम करता है, जो आपूर्ति श्रृंखला प्रक्रियाओं के प्रबंधन में महत्वपूर्ण है।

RAG को शामिल करना आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन को सुव्यवस्थित और अनुकूलित करता है, जिससे उत्पादकता और लचीलेपन में काफी वृद्धि होती है। इस वृद्धि से कंपनियां तेजी से बाजार के उतार-चढ़ाव के अनुकूल हो सकती हैं।

रिटेल में RAG

रिटेल ऑपरेशंस, जिनकी विशेषता है कि उन्हें गतिशील प्रतिक्रिया और ग्राहक-केंद्रित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है, को भी RAG से बहुत लाभ होता है। उत्पाद जानकारी और ग्राहक सहभागिता इतिहास के विशाल डेटाबेस से प्राप्त प्रश्नों पर सटीक और त्वरित प्रतिक्रिया प्रदान करके प्रौद्योगिकी ग्राहक सहायता को बदल सकती है।

फीडबैक विश्लेषण में, RAG ग्राहकों की समीक्षाओं और फीडबैक की छानबीन कर सकता है, सुधार के लिए प्रमुख विषयों और क्षेत्रों की पहचान कर सकता है, इस प्रकार ग्राहकों की संतुष्टि रणनीतियों को बढ़ा सकता है।

इसके अलावा, मार्केटिंग और उत्पाद अनुशंसाओं में RAG की भूमिका में ग्राहकों केप्राथमिकताएं और खरीदारी के पैटर्न।के अनुरूप सामग्री बनाकर उनके साथ बातचीत को वैयक्तिकृत करना शामिल है। यह वैयक्तिकरण ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाता है और ब्रांड की वफादारी को बढ़ाता है। इन अनुभवों को तैयार करने से न केवल बिक्री बढ़ती है, बल्कि खुदरा विक्रेताओं और ग्राहकों के बीच संबंध भी मजबूत होते हैं।

वित्त और बीमा में RAG

वित्त और बीमा क्षेत्रों में, जहां ग्राहकों का भरोसा जरूरी है, न केवल सटीकता पर ध्यान दिया जाता है, बल्कि नियमों के कड़े अनुपालन पर भी ध्यान दिया जाता है। RAG तकनीक का उपयोग करते हुए, वित्त क्षेत्र व्यक्तिगत वित्तीय परामर्श सेवाएँ प्रदान कर सकता है, दावों को कुशलतापूर्वक संसाधित कर सकता है और व्यापक वित्तीय रिपोर्ट तैयार कर सकता है।

इसके अतिरिक्त, RAG निवेश पोर्टफोलियो के प्रभावी प्रबंधन की अनुमति देता है, जो संरचित और संस्थागत दोनों तरह से हो, जो विनियामक अनुपालन को बनाए रखते हुए बाजार में बदलाव के अनुकूल हो। रीयल-टाइम मार्केट डेटा को विनियामक जानकारी के साथ एकीकृत करके, RAG वित्तीय सलाह और निर्णय लेने की पेशकश करते समय अनुपालन सुनिश्चित करता है, जो विशेष रूप से प्रत्येक ग्राहक की अनूठी जरूरतों के अनुरूप होती है।

बीमा की दुनिया में, RAG विस्तृत पॉलिसी डेटा के मुकाबले उनकी तुलना करके दावों का विश्लेषण करने की प्रक्रिया को काफी तेज करता है। यह एक अधिक सुव्यवस्थित और तेज़ क्लेम प्रोसेसिंग सिस्टम की ओर ले जाता है, जो पारंपरिक रूप से एक लंबी और जटिल प्रक्रिया रही है, को अधिक कुशल और ग्राहक-अनुकूल अनुभव में बदल देता है।

अंतिम विचार

बड़े भाषा मॉडल के साथ पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी का उपयोग व्यवसाय प्रक्रिया स्वचालन के विकास में एक महत्वपूर्ण क्षण को चिह्नित कर सकता है। RAG एक प्रभावी दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है जो गतिशील सूचना पुनर्प्राप्ति को इंटेलिजेंट टेक्स्ट जनरेशन के साथ समेकित रूप से एकीकृत करता है। तेजी से बदलते कारोबारी परिदृश्य

में यह अनुकूलनशीलता महत्वपूर्ण है। भविष्य में तकनीकी प्रगति के साथ, हम विभिन्न क्षेत्रों में RAG के लिए आवेदनों की एक विस्तृत श्रृंखला की आशा करते हैं।

यह स्वचालन के एक नए युग का वादा करता है, जहां मानवीय भूमिकाओं को न केवल बदला जाता है, बल्कि बुद्धिमत्ता और सटीकता के मामले में उन्हें काफी बढ़ाया जाता है। RAG की क्षमता व्यवसाय प्रक्रिया स्वचालन में दक्षता, सटीकता और नवाचार के एक नए युग की शुरुआत करने में निहित है, जिससे यह अधिक व्यापक और प्रभावशाली हो जाता है।

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