रणनीति को दस्तावेज़ के रूप में — सातवाँ अध्याय

अध्याय 6 — रणनीति को कोड नहीं, दस्तावेज़ के रूप में

हम उस अंतर्दृष्टि पर पहुँचते हैं जो 2023 से RAG बनाने वालों की कहानी में सबसे अधिक बार "वह चीज़ जो मैं पहले दिन से समझना चाहता था" के रूप में सामने आती है।

पारंपरिक ढांचे खोज रणनीति को पायथन कोड के रूप में मानते हैं। क्या आप तकनीकी कैटलॉग के लिए पहले उत्पाद कोड, फिर कीवर्ड और फिर सिमेंटिक वेक्टर द्वारा खोजना चाहते हैं, और केवल अंतिम उदाहरण में उत्तर उत्पन्न करना चाहते हैं? एक फ़ंक्शन लिखें। क्या आप फोटो एल्बम के लिए पारंपरिक सिमेंटिक खोज को पूरी तरह से छोड़ना और छवि के लिए एक विशेष रीरैंकर पर भरोसा करना चाहते हैं? एक और फ़ंक्शन लिखें। क्या आप कॉर्पोरेट वीडियो के लिए ऑडियो को दृश्य ट्रैक से अलग करना, उन्हें अलग से ट्रांसक्राइब करना, उन्हें अलग स्रोतों के रूप में मानना और फिर उन्हें अंतिम उत्तर में फिर से जोड़ना चाहते हैं? एक और फ़ंक्शन। प्रत्येक प्रकार की सामग्री, प्रत्येक डोमेन, प्रत्येक ग्राहक कोड की एक शाखा उत्पन्न करता है जो दूसरों से अलग हो जाती है, जब तक कि रणनीति को संशोधित करने के लिए सॉफ़्टवेयर रिलीज़, कोड समीक्षा, परीक्षण चक्र और परिनियोजन की आवश्यकता न हो। "मेरे पास तकनीकी मैनुअल पर खोज को बेहतर बनाने का एक विचार है" और "विचार उत्पादन में है" के बीच का समय हफ्तों में मापा जाता है। प्रत्येक विचार के लिए।

वैकल्पिक अंतर्दृष्टि कहना आसान है, लेकिन इसके परिणाम गहरे हैं: खोज रणनीति कोड नहीं है। यह एक दस्तावेज़ है। एक JSON — एक संरचित पाठ प्रारूप जिसे कोई भी संपादक, आधे घंटे के प्रशिक्षण के साथ, पढ़ सकता है — जो कहता है: "पहले इसे आजमाएं, फिर वह, यदि पहला विफल हो जाए तो तीसरे पर जाएं, इस प्रकार पुन: रैंक करें, इस मॉडल के साथ जवाब दें।" यह दस्तावेज़ एक भंडार में नहीं, बल्कि एक डेटाबेस में रहता है। इसे पुल अनुरोध के बजाय एक इंटरफ़ेस से संशोधित किया जाता है। इसे संस्करणित, कॉपी और डोमेन द्वारा विशेषीकृत किया जाता है। तकनीकी कैटलॉग के लिए एक रणनीति, फोटो एल्बम के लिए एक, स्थापना मैनुअल के लिए एक, वीडियो के लिए एक, ऑडियो के लिए एक, कानूनी अनुबंधों के लिए एक, वित्तीय विवरणों के लिए एक। ये सभी एक ही प्रणाली में सह-अस्तित्व में हैं। ये सभी वास्तविक समय में संशोधित करने योग्य हैं।

जो लोग इस दृष्टिकोण के साथ काम कर चुके हैं - आइए इसे, बहुत अधिक कल्पना किए बिना, मेटा-आरएजी कहें - वे गति में बदलाव की बात करते हैं जो इंजीनियरिंग से परे है। एक विशिष्ट ग्राहक अनुरोध "उत्पाद कोड के लिए एक विशिष्ट खोज जोड़ें जिसमें सीएमपी40एम या आरएच1एम जैसे संक्षिप्त नाम हों" अब दो सप्ताह का एक विकास टिकट नहीं है। यह एक नई चरण है जो एक JSON प्रक्रिया में जोड़ा गया है, एक स्टेजिंग वातावरण पर तुरंत परीक्षण किया गया है, और एक दोपहर में उत्पादन में प्रचारित किया गया है। प्रश्न "यदि हम टेक्स्ट के लिए वर्तमान का उपयोग करते हुए तस्वीरों के लिए एक अलग रीरैंकर का उपयोग करते हैं तो क्या बदलता है?" को कॉन्फ़िगरेशन की एक पंक्ति को संशोधित करके उत्तर दिया जाता है। प्रयोग की कोई लागत नहीं है, रोलबैक की कोई लागत नहीं है (बस दस्तावेज़ के पिछले संस्करण को पुनर्स्थापित करें), और संचित ज्ञान - जो किसी विशेष प्रकार की सामग्री के लिए अच्छी तरह से काम करता है - एक संस्करणित और हस्तांतरणीय संपत्ति बन जाता है, न कि उस विशेष कोड शाखा को लिखने वाले व्यक्ति का निहित ज्ञान जो आज छुट्टी पर है।

एक दिलचस्प सामाजिक प्रभाव भी है, जो उन संगठनों में उभरता है जो इस दृष्टिकोण को अपनाते हैं। जब रणनीतियाँ दस्तावेज़ के रूप में होती हैं, तो "डेवलपर" और "पावर यूजर" के बीच की सीमा बदल जाती है। एक डिजिटल लाइब्रेरियन, एक कॉर्पोरेट अभिलेखागार, एक डोमेन विशेषज्ञ - तकनीकी कार्यालय के प्रमुख, प्रलेखन प्रबंधक, उत्पाद प्रबंधक जो ग्राहकों के वास्तविक प्रश्नों को किसी भी अन्य व्यक्ति से बेहतर जानते हैं - एक रणनीति पढ़ सकते हैं, समझ सकते हैं कि यह क्या करता है, संशोधन का सुझाव दे सकते हैं, कभी-कभी सीधे लिख भी सकते हैं। उन्हें विकास टिकट फ़नल से नहीं गुजरना पड़ता है, उन्हें डेवलपर को ऐसी बातें समझाने की ज़रूरत नहीं है जो डेवलपर नहीं जानता (क्योंकि उन्हें जानने के लिए यह उनकी नौकरी नहीं है)। RAG एक ऐसा उत्पाद बनना बंद कर देता है जिसे आप उपभोग करते हैं और यह आपके संगठनात्मक ज्ञान पर आधारित एक उपकरण बन जाता है। जिन्होंने इसे आज़माया है, उनके अनुभव में, यह परियोजना के मनोबल को मेट्रिक्स की संख्याओं से पहले ही बदल देता है।

यह जादू नहीं है, और इसकी अपनी लागत है। हमें एक ऐसे इंजन की आवश्यकता है जो इन रणनीति-जैसे-दस्तावेजों को कुशलतापूर्वक और सुरक्षित रूप से निष्पादित करे। हमें एक ऐसे विवरण भाषा की आवश्यकता है जो वास्तविक मामलों को कवर करने के लिए पर्याप्त समृद्ध हो और इतनी गरीब न हो कि वह एक और ट्यूरिंग-पूर्ण भेस बन जाए। हमें संस्करण, परीक्षण और रोलबैक के लिए उपकरणों की आवश्यकता है। लेकिन यह सब इंजन बनाने वाले की समस्या है - केवल एक बार, और सभी उपयोगकर्ताओं के लिए। अंतिम ग्राहक केवल एक चीज देखता है: अपने खोज रणनीति को सॉफ्टवेयर रिलीज चक्र की गति के बजाय विचार की गति से विकसित करने की क्षमता। और जो लोग इसमें हैं, उनके लिए यह एक मौन क्रांति है जिसे अभी तक उद्योग पत्रिकाओं में इसका नाम नहीं मिला है।

समापन — सातवाँ अध्याय, कुछ महीनों में

2026 की शुरुआत में, पिछले अध्यायों के पाठों को जोड़ते हुए - वे तालिकाएँ जो खो गईं, झूठे रीरैंकर, विरासत में मिली मतिभ्रम, क्लाउड बिल जो मूल्य से अधिक तेज़ी से बढ़ रहे थे, आशाजनक लेकिन कठोर ढांचे - किसी ने, इटली में, एक अलग RAG सर्वर का निर्माण शुरू किया। पायथन में लिखा गया, सुलभ हार्डवेयर पर चलने के लिए डिज़ाइन किया गया, जो क्लाउड मॉडल से तब बात कर सकता है जब यह सुविधाजनक हो और गोपनीयता की आवश्यकता होने पर या लागत उचित न होने पर स्थानीय मॉडल से बात कर सकता है। एक सर्वर जिसमें खोज रणनीतियाँ संशोधित करने योग्य दस्तावेज़ हैं, रीरैंकर GPU पर एक स्थानीय प्रक्रिया है, तालिकाएँ खो नहीं जाती हैं क्योंकि उन्हें प्रथम श्रेणी के नागरिकों के रूप में माना जाता है, फ़ोटो अन्य युगों के धूल भरे अभिलेखागार से वस्तुओं को विरासत में नहीं लेती हैं, और प्रति क्वेरी लागत - चाहे धन में हो या तीसरे पक्ष को लीक किए गए डेटा में - ज्ञात और सेंट तक नियंत्रित करने योग्य है।

हम परियोजना का नाम नहीं लेंगे। यह ऐसा करने का टुकड़ा नहीं है, और हम एक जांच को विज्ञापन में नहीं बदलना चाहते हैं। लेकिन अगर पिछले अध्यायों ने आपको एक ऐसी स्थिति पहचानने में मदद की है जिसका आप अनुभव कर रहे हैं - एक कॉर्पोरेट चैटबॉट जो गलत सवालों का आत्मविश्वास से जवाब देता है, एक RAG परियोजना जो महीनों से उड़ान नहीं भर पा रही है, एक क्लाउड बिल जो इसके द्वारा उत्पादित उपयोगिता से अधिक तेज़ी से बढ़ रहा है, एक बढ़ती हुई संदेह कि आपके गोपनीय दस्तावेज़ उन जगहों पर यात्रा कर रहे हैं जिनके बारे में आप नहीं जानते हैं - तो यह जानना योग्य है कि एक और रास्ता है, जिसे इटली में किसी ने अपनाया है, और जिसने 2026 में उन पहले जवाबों को देना शुरू किया जिनकी 2023 में उम्मीद की जा रही थी।

अच्छी खबर यह है कि एंटरप्राइज़ एआई अंततः डेमो चरण से बाहर निकल रहा है। बुरी खबर यह है कि यह अपनी यात्रा के सभी घावों को अपने साथ लेकर बाहर निकल रहा है: फुली हुए ढांचे, प्रदाता निर्भरता, मोनोलिथिक आर्किटेक्चर, गंदे डेटा, मौन बग और समस्या को समझने से पहले ही समाधान बेचने की उद्योग की एक निश्चित प्रवृत्ति। हमने उन्हें छह अध्यायों में बताया। सातवां - यह कहानी कि जब कोई अंततः धैर्यपूर्वक, इतालवी में और ओपन सोर्स में चीजें सही ढंग से करता है तो क्या होता है - हम जल्द ही लिखेंगे, नामों पर कम सावधानी और टेबल पर अधिक संख्याओं के साथ।

इस बीच, यदि आप यहां तक ​​पहुंच गए हैं, तो आपने उन 90% निर्णय निर्माताओं के ऑटोप्सी से अधिक काम कर लिया है जो इस समय एक कॉर्पोरेट चैटबॉट के लिए अनुबंध पर हस्ताक्षर कर रहे हैं और उन प्रश्नों में से किसी का भी उत्तर नहीं मांग रहे हैं जो आपने इन अध्यायों को पढ़कर पूछे हैं। यह उनसे शुरू करने की तुलना में बेहतर शुरुआती बिंदु है। और आने वाले महीनों में, जो लोग इन सवालों को पूछ चुके हैं और जो नहीं पूछ रहे हैं, उनके बीच का अंतर चालान पर और आपके AI आपके ग्राहकों को जो जवाब देगा, उस पर बहुत स्पष्ट हो जाएगा।

यह जांच अप्रैल 2026 में तैयार की गई थी, जो 2024 के अंत और 2026 की शुरुआत के बीच कॉर्पोरेट RAG सिस्टम के 18 महीनों के डिजाइन, निर्माण और अनुकूलन के अनुभव पर आधारित है।