The New Era of Artificial Intelligence: The Synergy of RAG, Logic, and Graphs

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), विशेषतः मोठ्या भाषा मॉडेल्स (LLMs), यांनी मशीन काय करू शकतात याविषयी आपली समज बदलली आहे. मात्र, या मॉडेल्सचे "ब्लॅक बॉक्स" स्वरूप आणि "हॅल्युसिनेट" होण्याची प्रवृत्ती—म्हणजेच तथ्ये बनवणे—यामुळे महत्त्वपूर्ण मर्यादा समोर आल्या आहेत. उपाय केवळ मोठी मॉडेल्स तयार करण्यात नाही, तर अधिक हुशार आर्किटेक्चर तयार करण्यात आहे. या लेखात आपण पाहू की RAG (Retrieval-Augmented Generation), तर्कशक्ती, अटेन्शन, ग्राफ थिअरी, आणि तर्क यांचा समन्वय आपल्याला अधिक विश्वासार्ह आणि सक्षम AI कडे कसा घेऊन जातो.

मुख्य घटक: अटेन्शनपासून RAG पर्यंत

आत खोलात जाण्यापूर्वी, चला मुख्य संकल्पना स्पष्ट करूया.

१. अटेन्शन मेकॅनिझम

अटेन्शन हे आधुनिक भाषा मॉडेल्सचे (जसे की GPT ला सामर्थ्य देणारे Transformers) आधारस्तंभ आहे. साध्या भाषेत सांगायचे तर, हे मॉडेलला इनपुट मजकुरातील वेगवेगळ्या भागांना वेगवेगळ्या महत्त्वाने विचारात घेण्याची क्षमता देते. वाक्याचे भाषांतर करण्यास सांगितले असता, मॉडेल प्रत्येक टप्प्यावर मूळ वाक्यातील प्रत्येक शब्दाला सारखेच महत्त्व देत नाही; त्याऐवजी, ते सर्वात संबंधित शब्दांकडे "लक्ष" देते. हे संदर्भ समजून घेण्यासाठी मूलभूत आहे.

२. RAG: रिट्रीव्हल-अगमेंटेड जनरेशन

LLMs विशिष्ट कालावधीपर्यंत उपलब्ध असलेल्या डेटावर प्रशिक्षित केलेले असतात. त्यांना त्यांच्या प्रशिक्षणानंतर घडलेल्या घटनांबद्दल काहीच माहिती नसते, तसेच त्यांना विशिष्ट, खासगी डेटाचा (उदा. आपल्या कंपनीतील अंतर्गत कागदपत्रे) प्रवेश नसतो. RAG हा प्रश्न LLM ला बाह्य ज्ञानसाठ्याशी जोडून सोडवतो.

ही प्रक्रिया दोन टप्प्यांत होते:
१. रिट्रीव्हल: वापरकर्ता क्वेरी सबमिट केल्यावर, प्रणाली प्रथम बाह्य डेटास्रोतामधून (जसे की डॉक्युमेंट डेटाबेस, वेबपेजेस, किंवा अंतर्गत विकी) संबंधित माहिती शोधते.
२. जनरेशन: मिळवलेला संदर्भ (तथ्ये, कागदपत्रे) मूळ क्वेरीसोबत LLM ला दिला जातो. मॉडेल ही माहिती वापरून अचूक, तथ्याधारित उत्तर तयार करते.

यामुळे हॅल्युसिनेशन कमी होते आणि मॉडेलला त्याचे स्रोत सांगता येतात, ज्यामुळे ते अधिक पारदर्शक आणि विश्वासार्ह बनते.

graph TD;
    A[वापरकर्ता क्वेरी] --> B{रिट्रीव्हर};
    B -- संबंधित माहिती शोधतो --> C[नॉलेज बेस / व्हेक्टर डेटाबेस];
    C -- संदर्भ परत करतो --> B;
    B -- संदर्भ --> D{जनरेटर (LLM)};
    A -- मूळ क्वेरी --> D;
    D -- संदर्भावर आधारित प्रतिसाद तयार करतो --> E[तथ्य-आधारित आणि स्रोतासहित प्रतिसाद];

3. विचारशक्ती

विचारशक्ती म्हणजे AI ची समस्या सोडवण्यासाठी बहुपायरी तर्कशुद्ध कृती करण्याची क्षमता. पुढील शब्द फक्त भाकीत करण्याऐवजी, मॉडेल "विचारांची साखळी" तयार करण्याचा प्रयत्न करते. उदाहरणार्थ, गणिताचा प्रश्न सोडवताना, ते लगेच उत्तर देत नाही, तर उत्तरापर्यंत पोहोचण्यासाठी घेतलेली पावले लिहिते. यामुळे गुंतागुंतीच्या कामांसाठी अचूकता मोठ्या प्रमाणात वाढते.

समन्वय: ग्राफ सिद्धांत आणि तर्कशक्तीचे एकत्रीकरण

इथेच गोष्टी खरोखरच रंजक होतात. RAG आणि विचारशक्तीच्या क्षमतेला संरचित माहिती व नियमांसोबत एकत्र करून, आपण खूप अधिक शक्तिशाली प्रणाली तयार करू शकतो.

ज्ञान नेटवर्क्स म्हणून ग्राफ्स

सामान्य RAG प्रणाली बहुतेक वेळा व्हेक्टराइज्ड मजकूर दस्तऐवजांतून माहिती मिळवतात. पण जग फक्त असंरचित मजकूराने बनलेलं नाही. बरीच माहिती ही मूळतः संबंधात्मक असते. इथेच ग्राफ सिद्धांत उपयुक्त ठरतो.

ज्ञान ग्राफ माहितीला नोड्स (घटक, उदा. "टॅलिन", "एस्टोनिया") आणि एजेस (संबंध, उदा. "राजधानी आहे", "मध्ये स्थित आहे") म्हणून दर्शवतो.

graph TD;
    A(टॅलिन) -- मध्ये_आहे --> B(एस्टोनिया);
    A -- राजधानी_आहे --> B;
    C(टार्टू) -- मध्ये_आहे --> B;
    D(तोमास हेंड्रिक इल्वेस) -- अध्यक्ष_होते --> B;
    D -- येथे_जन्म --> E(स्टॉकहोम);
    B -- सदस्य_आहे --> F(युरोपियन युनियन);

हे RAG कसे सुधारते?

1. संरचित पुनर्प्राप्ती: "जेव्हा एस्टोनिया युरोपियन युनियनमध्ये सामील झाले तेव्हा कोण अध्यक्ष होते?" या प्रश्नासाठी, प्रणाली फक्त कीवर्ड शोधत नाही. ती ग्राफमध्ये नेव्हिगेट करू शकते, एस्टोनिया, ईयू आणि अध्यक्ष यांच्यातील संबंध शोधू शकते, आणि उत्तर काढू शकते.
2. संदर्भात्मक विचार: ग्राफ मॉडेलला अप्रत्यक्ष संबंध समजून घेण्यास मदत करतो. जरी कोणत्याही दस्तऐवजात थेट "तूमास हेन्द्रिक इल्वेस अध्यक्ष होते जेव्हा एस्टोनिया ईयू सदस्य होते" असे म्हटलेले नसेल, तरी प्रणाली त्याचा कार्यकाळ आणि एस्टोनियाच्या ईयू प्रवेश तारखेची तुलना करून हे निष्कर्ष काढू शकते.

सुरक्षिततेसाठी लॉजिक

जरी LLM शक्तिशाली असले तरी, त्यांच्याकडे कडक तर्कशुद्ध विचारशक्ती नाही. ते संभाव्य (probabilistic) आहेत, निर्धारक (deterministic) नाहीत. येथे आपण पारंपारिक, प्रतीकात्मक AI ची ताकद वापरू शकतो: औपचारिक तर्कशास्त्र.

तर्कशास्त्र नियम (उदा. "जर व्यक्ती X कंपनी Y ची CEO आहे, तर व्यक्ती X कंपनी Y मध्ये काम करते") विविध प्रकारे वापरले जाऊ शकतात:

1. प्रश्न सुधारणा: वापरकर्त्याचा प्रश्न RAG retriever कडे पाठवण्यापूर्वी तर्कशास्त्रीय निष्कर्षांसह विश्लेषित व समृद्ध केला जाऊ शकतो.
2. परिणाम पडताळणी: LLM उत्तर तयार केल्यानंतर, ते तर्कशास्त्र नियमांच्या संचाशी तपासले जाऊ शकते. जर उत्तराने एखादा नियम मोडला (उदा. एखाद्या व्यक्तीला एकाच वेळी दोन ठिकाणी असल्याचा दावा केला), तर ते नाकारले जाऊ शकते किंवा मॉडेलला पुन्हा मांडण्यासाठी प्रवृत्त केले जाऊ शकते.
3. विचारांची साखळी मार्गदर्शन: तर्कशास्त्र मॉडेलच्या विचार प्रक्रियेला मार्गदर्शन करू शकते, प्रत्येक पाऊल वैध आहे आणि योग्य उत्तराकडे नेते हे सुनिश्चित करू शकते.

कोड उदाहरणे: सिद्धांताची प्रत्यक्ष अंमलबजावणी

हे संकल्पना Python मध्ये कशा लागू करता येतील ते पाहूया.

उदाहरण १: langchain सह साधे RAG

हे उदाहरण इन-मेमरी वेक्टर डेटाबेसमधील दस्तऐवज वापरून साधी RAG प्रणाली तयार करण्याचे प्रदर्शन करते.

# आवश्यक लायब्ररी: pip install langchain openai faiss-cpu
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.document_loaders import TextLoader

# 1. डेटा लोड करा (उदा. एक साधी टेक्स्ट फाइल)
# 'my_data.txt' नावाची फाइल तयार करा आणि त्यात खालील मजकूर ठेवा:
# "Toomas एका कंपनीत काम करतो, ज्याचे नाव GenAI OY आहे. GenAI OY ही कंपनी Tallinn येथे आहे."
loader = TextLoader('my_data.txt')
documents = loader.load()

# 2. व्हेक्टर डेटाबेस (Retriever) तयार करा
# मजकूर संख्यात्मक व्हेक्टरमध्ये रूपांतरित केला जातो आणि साठवला जातो
embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key="YOUR_API_KEY")
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
retriever = vectorstore.as_retriever()

# 3. LLM आणि RAG चेन सेटअप करा (Generator)
llm = ChatOpenAI(temperature=0, model_name="gpt-3.5-turbo", openai_api_key="YOUR_API_KEY")
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff", # "stuff" म्हणजे सापडलेला सर्व संदर्भ prompt मध्ये टाकला जातो
    retriever=retriever
)

# 4. क्वेरी सबमिट करा
query = "Toomas ज्या कंपनीत काम करतो ती कंपनी कुठे आहे?"
response = qa_chain.run(query)

print(response)
# अपेक्षित आउटपुट: "Toomas ज्या कंपनीत काम करतो, GenAI OY, ती कंपनी Tallinn येथे आहे."

उदाहरण 2: संकल्पनात्मक ग्राफ-आधारित विचार

पूर्णपणे कार्यक्षम ग्राफ-RAG प्रणाली जटिल आहे, परंतु येथे तर्क स्पष्ट करण्यासाठी एक संकल्पनात्मक उदाहरण दिले आहे.

import networkx as nx

# 1. ज्ञान ग्राफ तयार करा
G = nx.Graph()
G.add_edge("Toomas", "GenAI OY", label="works_at_company")
G.add_edge("GenAI OY", "Tallinn", label="located_in_city")
G.add_edge("Tallinn", "Estonia", label="located_in_country")

def query_knowledge_graph(graph, query):
    """
    संकल्पनात्मक फंक्शन जे ग्राफमधून नेव्हिगेट करण्याचे अनुकरण करते.
    प्रत्यक्षात, अधिक जटिल क्वेरी भाषा जसे की Cypher किंवा SPARQL वापरल्या जातात,
    किंवा AI नैसर्गिक भाषेतील क्वेरी ग्राफ ऑपरेशन्समध्ये भाषांतरित करते.
    """
    # समजा AI ने "Toomas" हे घटक ओळखले आहे आणि त्याचे स्थान शोधत आहे
    if "Toomas" in query and ("where" in query or "location" in query):
        # टप्पा 1: Toomas कुठे काम करतो ते शोधा
        company = [n for n, _, data in graph.edges("Toomas", data=True) if data.get("label") == "works_at_company"][0]

        # टप्पा 2: ती कंपनी कुठे आहे ते शोधा
        city = [n for n, _, data in graph.edges(company, data=True) if data.get("label") == "located_in_city"][0]

        return f"Toomas {company} मध्ये काम करतो, जी {city} येथे आहे."
    else:
        return "मला या प्रश्नाचे उत्तर ग्राफमध्ये सापडले नाही."

# क्वेरी सबमिट करा
user_query = "Where is Toomas located through his work?"
answer = query_knowledge_graph(G, user_query)
print(answer)
# Output: "Toomas works at GenAI OY, which is located in Tallinn."

निष्कर्ष: AI चे भविष्य हायब्रिड आहे

कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे भविष्य एकसंध नाही. ते एक हायब्रिड प्रणाली आहे, जिथे न्यूरल नेटवर्क्सची (जसे LLMs) लवचिकता आणि नमुना ओळख हे सिम्बॉलिक सिस्टीम्सच्या (ग्राफ्स, लॉजिक) अचूकता आणि रचनेसह एकत्रित केले जाते.

• अटेन्शन मॉडेल्सना संदर्भ समजून घेण्यास मदत करते.
• RAG मॉडेल्सना वस्तुनिष्ठ डेटामध्ये आधार देते.
• ग्राफ्स डेटाला रचना आणि संबंध प्रदान करतात.
• लॉजिक आणि तर्कशक्ती अचूकता आणि विश्वासार्हता सुनिश्चित करतात.

ही समन्वयता असे AI निर्माण करते जे केवळ अधिक बुद्धिमान नाही, तर अधिक पारदर्शक, विश्वासार्ह आणि अखेरीस खऱ्या जगातील, गुंतागुंतीच्या समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी अधिक उपयुक्त आहे. आपण अशा जगाकडे जात आहोत जिथे आपण AI ला "तुला काय वाटते?" असे विचारण्याऐवजी "तुला काय माहिती आहे आणि तुला ते कसे माहिती आहे?" असे विचारू शकतो.