कंपनी की खबर संदर्भ ग्राफर Jedify AI टोकन लागत में 75 प्रतिशत की कटौती करता है

जेडीफाई (Jedify) कॉन्टेक्स्ट-ग्राफ तकनीक के साथ एआई को बढ़ाने की वकालत करता है, यह दावा करते हुए कि इसका समाधान एआई टोकन लागत को तीन-चौथाई तक कम कर सकता है।

कॉन्टेक्स्ट ग्राफ़ इकाई संबंधों (लोग, उत्पाद, स्थान आदि) को डेटाबेस-शैली की संरचनाओं के भीतर संग्रहीत करते हैं। ग्राफ़ डेटाबेस डेटा को नोड्स (इकाइयों) और किनारों (संबंधों) के रूप में व्यवस्थित करते हैं, जो जटिल परस्पर जुड़े डेटा के तेज़ ट्रैवर्सल के लिए कनेक्शन को प्राथमिकता देते हैं, जो टेबल-आधारित रिलेशनल डेटाबेस के विपरीत है। जबकि नॉलेज ग्राफ़ एआई वर्कलोड की सेवा करते हैं, कॉन्टेक्स्ट ग्राफ़ अतिरिक्त रूप से मान्य करते हैं कि कौन से संबंध सत्य हैं।

जेडीफाई के सह-संस्थापक और सीटीओ आदि एलिसमेलेच ने टिप्पणी की: "उद्योग का एक बड़ा हिस्सा टोकन दक्षता और लागत दक्षता को भ्रमित करता है, फिर भी वे भिन्न होते हैं। एक कॉन्टेक्स्ट ग्राफ़ के अंदर प्री-एनकोडिंग व्यावसायिक तर्क मॉडल को हर क्वेरी के लिए खरोंच से तर्क करने से बचाता है; यह मुख्य तंत्र है, विक्रेता कार्यान्वयन से स्वतंत्र है।"

प्रत्येक क्वेरी पर एआई को पूर्ण डेटाबेस स्कीमा खिलाने के बजाय, जेडीफाई का कॉन्टेक्स्ट-ग्राफ व्यावसायिक तर्क-परिभाषाओं, गणनाओं, संबंधों और नियमों को एक संरचित ज्ञान आधार में प्री-एनकोड करता है। यह व्यावसायिक परिवर्तनों के साथ स्वायत्त रूप से अपडेट और विस्तारित होता है, नए डेटा, संबंधों और नियमों को ग्रहण करता है। उपयोगकर्ता की क्वेरी पर, केवल प्रासंगिक संस्थाओं को पुनः प्राप्त किया जाता है, जो एलएलएम को कॉम्पैक्ट, सटीक संदर्भ प्रदान करता है।

जेडीफाई ने तीन जटिलता स्तरों (कुल 200 ग्रेड किए गए परीक्षण बिंदु) को कवर करने वाले 100 व्यावसायिक प्रश्नों पर उत्पादन-वेयरहाउस बेंचमार्किंग चलाई। इसके कॉन्टेक्स्ट-ग्राफ सेटअप ने 87% सही-उत्तर दर के साथ प्रति एसक्यूएल जनरेशन कॉल औसतन 25,036 कच्चे टोकन का उपयोग किया। इसके विपरीत, पारंपरिक स्कीमा-इंजेक्शन विधियां 60-70% सटीकता पर प्रति कॉल 50,000-150,000 टोकन का उपभोग करती हैं; स्कीमा-इंजेक्शन-आधारित मल्टी-एजेंट सिस्टम जैसे CHESS प्रति अनुरोध लगभग 339,965 टोकन तक पहुंचते हैं। नोट: ये संदर्भ बेसलाइन बाहरी अध्ययनों से भिन्न स्कीमा और प्रश्न सेट के साथ ली गई हैं, न कि साइड-बाय-साइड वेयरहाउस परीक्षण से।

टोकन-आरओआई ढांचे द्वारा मापा गया जो लागत और सटीकता को संतुलित करता है, जेडीफाई के दृष्टिकोण ने स्कीमा-इंजेक्शन वर्कफ़्लो की तुलना में 4.6 गुना अधिक रिटर्न और बुनियादी मल्टी-एजेंट पाइपलाइनों की तुलना में 20 गुना अधिक रिटर्न दिया। स्कीमा-इंजेक्शन ने 60-70% सही आउटपुट प्राप्त किए, जबकि जेडीफाई ने ग्राफ़ कवरेज के भीतर संस्थाओं के लिए मजबूत सटीकता प्राप्त की।

100-टेबल एंटरप्राइज़ स्केल पर, कॉन्टेक्स्ट-ग्राफ ने कच्चे-स्कीमा बेसलाइन की तुलना में प्रति एसक्यूएल कॉल लगभग 50% टोकन इंजेक्शन कम कर दिया; 200 टेबल पर, टोकन बचत 75% से अधिक हो गई।

एलिसमेलेच ने डेटा-स्वामित्व के लाभों पर भी प्रकाश डाला: "व्यावसायिक तर्क आपके नियंत्रित ग्राफ़ के भीतर रहता है, इसलिए आप हर अनुरोध पर फ्रंटियर-मॉडल प्रदाताओं को अपना पूरा स्कीमा और जॉइन-फ़िल्टर नियम उजागर नहीं करते हैं।"

एसक्यूएल जनरेशन से पहले केवल आवश्यक संस्थाओं को फ़िल्टर करके, कॉन्टेक्स्ट ग्राफ़ मॉडल-रीज़निंग लोड को कम करते हैं। उत्पादन-रूटिंग विश्लेषण इंगित करता है कि एंटरप्राइज़-एनालिटिक्स प्रश्नों का लगभग 85% प्रीमियम फ्रंटियर एलएलएम के बजाय सस्ते ओपन-सोर्स मॉडल पर चलाया जा सकता है, जिसमें नगण्य सटीकता हानि होती है, जिससे बुनियादी ढांचे का खर्च कम होता है।

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