2026-05-01

वेक्टर सर्च से आगे बढ़कर Microsoft Copilot की सटीकता कैसे सुधारें

यह एपिसोड बताता है कि सटीक AI सिस्टम जैसे Copilot बनाने के लिए अकेले वेक्टर सर्च एक पूर्ण या विश्वसनीय रणनीति नहीं है। कई संगठन जानकारी खोजने के लिए embeddings और वेक्टर डेटाबेस पर निर्भर रहते हैं, लेकिन इस तरीके से अक्सर असंगत या भ्रामक परिणाम मिलते हैं। मुख्य समस्या यह है कि वेक्टर सर्च गणितीय रूप से समान सामग्री खोजता है, जो व्यावसायिक संदर्भ में जरूरी नहीं कि सही या प्रासंगिक हो। इससे ऐसी स्थिति बनती है जहाँ सिस्टम ऐसे परिणाम लौटाता है जो सही दिखते हैं, पर वास्तव में गलत होते हैं, जिससे hallucinations होते हैं और AI आउटपुट पर भरोसा घटता है। एपिसोड इस बात पर जोर देता है कि असली समस्या भाषा मॉडल नहीं, बल्कि जानकारी को पुनर्प्राप्त करने का तरीका है। सबसे उन्नत AI भी गलत या निम्न-गुणवत्ता वाले डेटा मिलने पर खराब उत्तर देगा। सटीकता बढ़ाने के लिए एपिसोड शुद्ध वेक्टर सर्च से आगे बढ़ने और …

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Improve Microsoft Copilot Accuracy Beyond Vector Search (English)