নলেজ অগমেন্টেড জেনারেশন (KAG)

Knowledge Augmented Generation (KAG): জ্ঞানের সাথে আরও কার্যকর এআই

Knowledge Augmented Generation (KAG) হলো একটি নতুন ফ্রেমওয়ার্ক, যা বড় ভাষা মডেলগুলোর (LLM) দক্ষতা বাড়াতে জ্ঞান গ্রাফ (Knowledge Graphs বা KGs) এর সাথে সমন্বয় করে। এর ফলে বিশেষ ক্ষেত্রে, যেমন স্বাস্থ্যসেবা বা ই-গভর্নমেন্ট, লজিক্যাল রিজনিং এবং সঠিক প্রশ্নোত্তরে উল্লেখযোগ্য উন্নতি হয়।

KAG আর্কিটেকচার - picture courtesy: Github

কেন KAG গুরুত্বপূর্ণ?

RAG বা Retrieval-Augmented Generation-এর অনেক সীমাবদ্ধতা রয়েছে, যেমন:

• কেবল ভেক্টর সিমিলারিটির ওপর নির্ভর করা।

• লজিক্যাল জ্ঞানের (যেমন সংখ্যার মান বা সময় সম্পর্কিত তথ্য) গুরুত্ব কম বোঝা।

KAG এই সমস্যাগুলো সমাধান করে এবং আরও কার্যকর ও নির্ভুল সমাধান প্রদান করে।

KAG-এর মূল বৈশিষ্ট্যসমূহ

1. LLM-সহায়ক জ্ঞান উপস্থাপনা: KAG অসংগঠিত ডেটা, কাঠামোগত তথ্য, এবং বিশেষজ্ঞ জ্ঞানকে একটি একীভূত ব্যবসায়িক জ্ঞান গ্রাফে (Business Knowledge Graph) রূপান্তর করে। এটি বড় ভাষা মডেলগুলোর সাথে আরও কার্যকরভাবে কাজ করতে সহায়তা করে।

2. Knowledge Graph এবং টেক্সটের পারস্পরিক সংযোগ: টেক্সট ব্লক এবং জ্ঞান গ্রাফের মধ্যে একটি ক্রস-রেফারেন্স তৈরি করে, যা লজিক্যাল রিজনিংয়ে আরও ভালো ফলাফল দেয়।

3. হাইব্রিড রিজনিং ইঞ্জিন: এটি প্রাকৃতিক ভাষার প্রশ্নকে সমস্যার সমাধানের ধাপে রূপান্তরিত করে। এখানে লজিক্যাল এবং ভাষাগত রিজনিং উভয়ই ব্যবহার করা হয়। উদাহরণস্বরূপ:

   • টেক্সট রিট্রিভাল

   • নির্ভুল গণনা

   • সেমান্টিক রিজনিং

4. সঠিক জ্ঞান সমন্বয়: কনসেপ্টুয়াল সেমান্টিক রিজনিং ব্যবহার করে তথ্যের শব্দ দূষণ কমানো এবং আরও নির্ভুল উত্তর দেওয়া।

KAG চেইন - picture courtesy: Github

KAG-এর সাফল্য এবং ব্যবহারিক ক্ষেত্র

1. উল্লেখযোগ্য উন্নতি: KAG-এর মাধ্যমে RAG-এর তুলনায় বড় উন্নতি দেখা গেছে:

   • 2wiki তে F1 স্কোর ১৯.৬% বৃদ্ধি।

   • HotpotQA তে F1 স্কোর ৩৩.৫% বৃদ্ধি।

2. ব্যবহারিক প্রয়োগ:

   • ই-গভর্নমেন্ট: সরকারি সেবা সম্পর্কিত জিজ্ঞাসায় আরও নির্ভুল উত্তর।

   • ই-হেলথ: চিকিৎসা বিষয়ক প্রশ্নোত্তরে পেশাদারিত্ব নিশ্চিত।

2WikiMultiHopQA

2WikiMultiHopQA বা সংক্ষেপে 2wiki হলো একটি ডেটাসেট, যা বিশেষভাবে মাল্টি-হপ প্রশ্নোত্তর (Multi-Hop Question Answering) এর জন্য তৈরি। এটি এআই মডেলের যুক্তি বিশ্লেষণ এবং বিভিন্ন ধাপের তথ্য সংগ্রহ ও সংযোগ করার ক্ষমতা পরীক্ষা করার জন্য ব্যবহৃত হয়।

2wiki-এর বৈশিষ্ট্য:

1. মাল্টি-হপ রিজনিং: প্রশ্নের উত্তর দিতে হলে এআই মডেলকে একাধিক সূত্র (যেমন, বিভিন্ন উইকিপিডিয়া পেজ) থেকে তথ্য সংগ্রহ করতে হয় এবং সেগুলো যুক্ত করে চূড়ান্ত উত্তর তৈরি করতে হয়।

2. তথ্যভিত্তিক চ্যালেঞ্জ: এই ডেটাসেট বিশেষভাবে তৈরি হয়েছে এআই মডেলের তথ্য সংগ্রহ, যুক্তি বিশ্লেষণ, এবং সঠিক উত্তর দেওয়ার দক্ষতা যাচাই করার জন্য।

2wiki সাধারণত HotpotQA এর মতো অন্যান্য মাল্টি-হপ ডেটাসেটের সঙ্গে তুলনা করা হয়। এটি এআই রিসার্চের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ।

সামারি

Knowledge Augmented Generation (KAG) এমন একটি প্রযুক্তি যা LLM-এর সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে উঠে আরও উন্নত এবং দক্ষ AI সিস্টেম তৈরি করতে সক্ষম। এর মাধ্যমে বিশেষজ্ঞ তথ্য এবং জটিল সমস্যার সমাধানে নতুন দিগন্ত উন্মোচিত হয়েছে।

পরবর্তী অধ্যায়ে আমরা Mixture of Agents (MoA) সম্পর্কে আলোচনা করব, যা KAG-এর ধারণাগুলোর উপর ভিত্তি করে এআই এজেন্টদের সমন্বিত কাজ করার সক্ষমতা নিয়ে আলোচনা করে।