SQL डेटाबेस वर्कलोड के लिए मॉडल को समझें और उनका मूल्यांकन करें
बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) अनुप्रयोगों को प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने, जानकारी को सारांशित करने और उपयोगकर्ता इनपुट पर तर्क करने में सक्षम बनाते हैं। उनकी उपयोगिता तब बढ़ जाती है जब वे डेटाबेस में संग्रहीत एप्लिकेशन डेटा तक पहुंच सकते हैं।
Azure SQL डेटाबेस और फैब्रिक SQL डेटाबेस एम्बेडिंग, वेक्टर डेटा प्रकार और वेक्टर खोज जैसी AI क्षमताओं को एकीकृत करके बुद्धिमान अनुप्रयोगों के निर्माण का समर्थन करते हैं। ये सुविधाएँ मॉडल को सीधे संबंधपरक डेटा के साथ काम करने की अनुमति देती हैं, जिससे सिमेंटिक सर्च और रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) जैसे सामान्य पैटर्न सक्षम होते हैं।
किसी मॉडल को एसक्यूएल-आधारित समाधान में एकीकृत करने से पहले, यह समझना महत्वपूर्ण है कि विभिन्न मॉडल कैसे व्यवहार करते हैं और उनकी विशेषताएं एप्लिकेशन डिज़ाइन को कैसे प्रभावित करती हैं।
SQL डेटाबेस वर्कलोड के लिए मॉडल विशेषताओं की पहचान करें
मॉडल अपनी क्षमताओं, प्रदर्शन विशेषताओं और समर्थित इनपुट और आउटपुट स्वरूपों में भिन्न होते हैं। Azure SQL डेटाबेस या फैब्रिक SQL डेटाबेस के साथ उपयोग के लिए मॉडल का मूल्यांकन करते समय, निम्नलिखित कारकों पर विचार करें।
तौर-तरीके
कुछ मॉडल केवल पाठ को संसाधित करते हैं, जबकि अन्य अन्य इनपुट जैसे छवियों या संरचित डेटा का समर्थन करते हैं। आवश्यक तौर-तरीका डेटाबेस में संग्रहीत डेटा के प्रकार और इच्छित अनुप्रयोग परिदृश्य पर निर्भर करता है।
भाषा समर्थन
बहुभाषी समर्थन तब महत्वपूर्ण होता है जब एप्लिकेशन सभी क्षेत्रों में उपयोगकर्ताओं को सेवा प्रदान करते हैं या जब संग्रहीत सामग्री कई भाषाओं में फैली होती है।
मॉडल का आकार और क्षमता
बड़े मॉडल आम तौर पर मजबूत तर्क और अधिक सूक्ष्म आउटपुट प्रदान करते हैं, लेकिन वे अधिक टोकन का उपभोग भी करते हैं और उच्च विलंबता और लागत पेश कर सकते हैं। छोटे मॉडल केंद्रित कार्यों जैसे एम्बेडिंग जनरेशन के लिए अधिक उपयुक्त हो सकते हैं।
संरचित आउटपुट
मॉडल जो संरचित आउटपुट का उत्पादन कर सकते हैं, जैसे कि JSON, SQL आधारित वर्कफ़्लो में एकीकृत करना आसान होता है जहां प्रतिक्रियाओं को प्रोग्रामेटिक रूप से संसाधित किया जाना चाहिए।
ये विशेषताएँ प्रभावित करती हैं कि क्या कोई मॉडल एम्बेडिंग उत्पन्न करने, RAG पैटर्न का समर्थन करने या डेटाबेस सामग्री तक संवादात्मक पहुंच को सक्षम करने के लिए उपयुक्त है।
वर्णन करें कि मॉडल Azure SQL डेटा के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं
Azure SQL डेटाबेस और फैब्रिक SQL डेटाबेस वेक्टर डेटा प्रकार और वेक्टर फ़ंक्शंस जैसी AI सुविधाओं के साथ संबंधपरक भंडारण को जोड़कर बुद्धिमान एप्लिकेशन पैटर्न का समर्थन करते हैं।
एक सामान्य पैटर्न पुनर्प्राप्ति संवर्धित पीढ़ी (आरएजी) है, जहां प्रासंगिक डेटा डेटाबेस से पुनर्प्राप्त किया जाता है और प्रतिक्रिया उत्पन्न करने से पहले संदर्भ के रूप में एक मॉडल को आपूर्ति की जाती है। यह कदम प्रतिक्रियाओं को केवल एक मॉडल के पूर्व-प्रशिक्षित ज्ञान पर भरोसा करने के बजाय एप्लिकेशन डेटा में आधारित करने की अनुमति देता है।
कई अवधारणाएँ प्रभावित करती हैं कि मॉडल डेटाबेस डेटा के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं:
- टोकन, जो इकाइयाँ मॉडल पाठ को संसाधित करने के लिए उपयोग करती हैं
- एम्बेडिंग, जो डेटा को वैक्टर के रूप में दर्शाते हैं
- वेक्टर खोज, जो शब्दार्थ समानता की पहचान करने के लिए एम्बेडिंग की तुलना करता है
क्योंकि वैक्टर Azure SQL डेटाबेस में संबंधपरक डेटा के साथ रहते हैं, इसलिए आप किसी एकल क्वेरी में किसी भी मानक SQL क्षमता के साथ वेक्टर समानता खोज को संयोजित कर सकते हैं. उदाहरण के लिए, आप वेक्टर खोज परिणामों को एक खंड WHERE के साथ सीमित कर सकते हैं, उन्हें संबंधित तालिकाओं में जोड़ सकते हैं, या पूर्ण-पाठ BM25 स्कोर के साथ वेक्टर कोसाइन रैंकिंग को मिश्रित कर सकते हैं। नियमित SQL संचालन के साथ वेक्टर खोज के इस संयोजन को हाइब्रिड खोज के रूप में जाना जाता है। किसी अलग खोज सेवा के लिए अनुरोध भेजने और परिणामों को समेटने के बजाय, आप एक डेटाबेस क्वेरी करता है जो शब्दार्थ समानता और संबंधपरक फ़िल्टरिंग दोनों को एक साथ संभालता है।
इन अवधारणाओं को समझने से आपको एसक्यूएल-आधारित एप्लिकेशन डिज़ाइन करने में मदद मिलती है जो प्रदर्शन और लागत का प्रबंधन करते हुए एआई क्षमताओं का प्रभावी ढंग से उपयोग करते हैं।
बताएं कि टोकन लागत और डिज़ाइन को कैसे प्रभावित करते हैं
मॉडल पाठ को कच्चे वर्णों के रूप में संसाधित नहीं करते हैं। इसके बजाय, वे टेक्स्ट को टोकन में तोड़ते हैं। टोकन छोटे टुकड़े होते हैं जो शब्द, शब्दों के हिस्से या विराम चिह्न हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, "हैमबर्गर" शब्द तीन टोकन बन सकता है: "हैम", "बर", और "गेर", जबकि "द" जैसा एक सामान्य शब्द आमतौर पर एक एकल टोकन होता है।
टोकन गिनती दो कारणों से मायने रखती है। सबसे पहले, मॉडल में इनपुट सीमाएं होती हैं। एक मॉडल एक अनुरोध में अधिकतम 8,000 या 128,000 टोकन स्वीकार कर सकता है। यह सीमा सीमित करती है कि आप RAG पैटर्न में संदर्भ के रूप में कितनी डेटाबेस सामग्री शामिल कर सकते हैं। दूसरा, मॉडल प्रदाता आमतौर पर संसाधित टोकन के आधार पर शुल्क लेते हैं। अधिक टोकन का मतलब उच्च लागत है, इसलिए कुशल टेक्स्ट हैंडलिंग सीधे परिचालन व्यय को प्रभावित करती है।
जब आप एसक्यूएल-आधारित एआई समाधान डिजाइन कर रहे होते हैं, तो टोकन सीमाएं इस बात को प्रभावित करती हैं कि आप एम्बेडिंग के लिए सामग्री को कैसे विभाजित करते हैं और पीढ़ी के दौरान आप किसी मॉडल को कितना संदर्भ दे सकते हैं।
क्योंकि मॉडल टोकन सीमाएँ लागू करते हैं और एम्बेडिंग उत्पन्न होने के तरीके में भिन्न होते हैं, ये विशेषताएँ स्कीमा डिज़ाइन, चंकिंग रणनीतियों और क्वेरी व्यवहार को प्रभावित करती हैं।
Microsoft फाउंड्री के साथ मॉडल एक्सप्लोर करें
Microsoft फाउंड्री मॉडल AI मॉडल की एक सूची प्रदान करता है जिसका उपयोग Azure सेवाओं के साथ किया जा सकता है। कैटलॉग में ऐसे मॉडल शामिल हैं जो टेक्स्ट प्रोसेसिंग, एम्बेडिंग जनरेशन, रीजनिंग और मल्टीमॉडल इनपुट जैसे कार्यों का समर्थन करते हैं।
SQL डेटाबेस वर्कलोड के लिए, फाउंड्री आपको यह मूल्यांकन करने में मदद करती है कि कौन से मॉडल Azure SQL डेटाबेस या फैब्रिक SQL डेटाबेस के साथ एकीकरण के लिए उपयुक्त हैं। समर्थित इनपुट प्रकार, भाषा कवरेज और परिनियोजन विकल्प सभी प्रभावित करते हैं कि कौन सा मॉडल आपके परिदृश्य में फिट बैठता है।
मॉडल कैटलॉग मॉडल क्षमताओं, बेंचमार्क, संस्करण विवरण और जीवनचक्र स्थिति जैसी जानकारी को उजागर करता है। यह जानकारी डेवलपर्स को डेटाबेस वर्कफ़्लोज़ से मॉडल कनेक्ट करने से पहले प्रदर्शन और परिचालन बाधाओं को समझने में मदद करती है।
डिजाइन के दौरान फाउंड्री का उपयोग करने से यह सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि चयनित मॉडल एसक्यूएल-आधारित एप्लिकेशन आवश्यकताओं के साथ संरेखित होता है और इसे संबंधपरक डेटा के साथ अनुमानित रूप से एकीकृत किया जा सकता है।
अपने समाधान के लिए एक मॉडल का चयन करें
मॉडल का चयन करना एक डिज़ाइन निर्णय है जो प्रदर्शन, लागत और रखरखाव को प्रभावित करता है। Azure SQL डेटाबेस या फैब्रिक SQL डेटाबेस के साथ उपयोग के लिए एक मॉडल चुनते समय, विचार करें:
- डेटाबेस में संग्रहीत डेटा का प्रकार और स्वरूप
- प्रदर्शन और मापनीयता आवश्यकताएँ
- भाषा या तौर-तरीकों की आवश्यकताएँ
- परिनियोजन और जीवनचक्र संबंधी विचार
इन ट्रेड-ऑफ को समझने से यह सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि एआई क्षमताओं को एसक्यूएल डेटाबेस समाधानों में इस तरह से एकीकृत किया गया है जो पूर्वानुमानित, स्केलेबल और एप्लिकेशन लक्ष्यों के साथ संरेखित है।
चाबी छीन लेना
मॉडल तौर-तरीकों, भाषा समर्थन, आकार और संरचित आउटपुट क्षमताओं में भिन्न होते हैं, और ये अंतर प्रभावित करते हैं कि वे SQL डेटाबेस वर्कलोड के साथ कैसे एकीकृत होते हैं। आरएजी प्रासंगिक डेटाबेस सामग्री को पुनर्प्राप्त करता है और इसे संदर्भ के रूप में एक मॉडल को आपूर्ति करता है, जबकि टोकन यह निर्धारित करते हैं कि इनपुट और आउटपुट टेक्स्ट कैसे संसाधित किया जाता है। एम्बेडिंग डेटा को वैक्टर के रूप में दर्शाते हैं जो शब्दार्थ समानता तुलना को सक्षम करते हैं। Microsoft फाउंड्री मॉडल मूल्यांकन और अपने SQL-आधारित अनुप्रयोग आवश्यकताओं के साथ संरेखित मॉडल का चयन करने के लिए एक कैटलॉग प्रदान करता है।