एंथ्रोपिक का नया फीचर क्लाउड की प्रतिक्रियाओं को और अधिक विश्वसनीय बना देगा

anthropic डेवलपर्स को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं को आधार बनाने की सुविधा देने के लिए गुरुवार को एक नया एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस (एपीआई) फीचर पेश किया। डब किए गए उद्धरण, यह सुविधा डेवलपर्स को एआई मॉडल के क्लाउड परिवार की आउटपुट पीढ़ी को स्रोत दस्तावेजों तक सीमित करने की अनुमति देती है। इसका उद्देश्य एआई-जनरेटेड प्रतिक्रियाओं की विश्वसनीयता और सटीकता में सुधार करना है। एआई फर्म ने पहले ही थॉमसन रॉयटर्स (कोकाउंसल प्लेटफॉर्म के लिए) और एंडेक्स जैसी कंपनियों को यह सुविधा प्रदान कर दी है। विशेष रूप से, यह सुविधा बिना किसी अतिरिक्त लागत के उपलब्ध है।

एंथ्रोपिक ने एक नया ग्राउंडिंग फीचर पेश किया

जेनरेटिव एआई मॉडल आमतौर पर त्रुटियों और मतिभ्रम से ग्रस्त होते हैं। ऐसा इसलिए होता है क्योंकि उपयोगकर्ता के प्रश्नों के उत्तर खोजने के लिए उन्हें बड़े पैमाने पर डेटासेट को देखना पड़ता है। समीकरण में वेब खोजों को जोड़ने से बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के लिए गलत जानकारी से बचना मुश्किल हो जाता है क्योंकि वे अपेक्षाकृत बुनियादी पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (आरएजी) तंत्र का उपयोग करते हैं।

एआई कंपनियां, जो विशेष उपकरण भी बनाती हैं, अक्सर सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार के लिए एलएलएम तक डेटा पहुंच को प्रतिबंधित करती हैं। ऐसे टूल के कुछ उदाहरणों में Google डॉक्स में जेमिनी, सैमसंग और ऐप्पल स्मार्टफोन में एआई-पावर्ड राइटिंग असिस्ट टूल और एडोब एक्रोबैट में पीडीएफ विश्लेषण टूल शामिल हैं। हालाँकि, एपीआई में ऐसी परत बनाना संभव नहीं है क्योंकि डेवलपर्स कई प्रकार के टूल बनाते हैं जिनकी डेटा आवश्यकताएँ अलग-अलग होती हैं।

इस समस्या को हल करने के लिए, एंथ्रोपिक ने अपने एपीआई के लिए उद्धरण सुविधा पेश की। एक न्यूज़रूम में विस्तृत डाकयह सुविधा क्लाउड को स्रोत दस्तावेज़ों में अपनी प्रतिक्रियाएँ दर्ज करने देती है। इसका मतलब यह है कि क्लाउड एआई मॉडल सटीक पैराग्राफ और वाक्यों का विस्तृत संदर्भ प्रदान कर सकते हैं जो आउटपुट उत्पन्न करने के लिए जानकारी लेते हैं। एआई फर्म का दावा है कि यह टूल एआई-जनित प्रतिक्रियाओं को आसानी से सत्यापन योग्य और अधिक भरोसेमंद बना देगा।

इसके साथ, उपयोगकर्ता संदर्भ विंडो में स्रोत दस्तावेज़ जोड़ सकते हैं, और क्लाउड स्वचालित रूप से अपने आउटपुट में स्रोत का हवाला देगा जहां भी वह स्रोत सामग्री से उनका अनुमान लगाता है। परिणामस्वरूप, डेवलपर्स को पूछने के लिए जटिल संकेतों पर निर्भर नहीं रहना पड़ेगा क्लाउड स्रोत जानकारी शामिल करने के लिए, जिसे कंपनी ने एक असंगत और बोझिल विधि के रूप में स्वीकार किया।

एंथ्रोपिक ने दावा किया कि उद्धरण के साथ, डेवलपर्स आसानी से दस्तावेज़ सारांश के लिए एआई समाधान, लंबे दस्तावेज़ों के आधार पर जटिल प्रश्नों का उत्तर देने के लिए उपकरण, साथ ही ग्राहक सहायता प्रणाली बनाने में सक्षम होंगे।

विशेष रूप से, कंपनी ने कहा कि उद्धरण एंथ्रोपिक के मानक टोकन-आधारित मूल्य निर्धारण मॉडल का उपयोग करता है और उपयोगकर्ता उद्धृत पाठ को वापस करने वाले आउटपुट टोकन के लिए भुगतान नहीं करेंगे। हालाँकि, अतिरिक्त इनपुट टोकन के लिए अतिरिक्त शुल्क लग सकता है जिनका उपयोग स्रोत दस्तावेज़ों को संसाधित करने के लिए किया जाता है। उद्धरण वर्तमान में नए क्लाउड 3.5 सॉनेट और क्लाउड 3.5 हाइकू मॉडल के लिए उपलब्ध हैं।