परियोजना पृष्ठभूमि
पैसिफिक इंश्योरेंस, चीन की अग्रणी बीमा कंपनी होने के नाते, बीमा शर्तों, दावा नियमों, उत्पाद दस्तावेज़ों जैसे 30,000 से अधिक व्यावसायिक दस्तावेज़ों का विशाल भंडार रखती है। दावा प्रबंधक, बिक्री सलाहकार और नए कर्मचारी रोज़ाना इन दस्तावेज़ों को बार-बार खंगालते थे। पारंपरिक कीवर्ड खोज से जानकारी का सटीक पता लगाना मुश्किल था, औसतन 15 मिनट लगते थे और सटीकता 40% से भी कम थी।
मुख्य चुनौतियाँ
समाधान
निजीकृत RAG आर्किटेक्चर परिनियोजन
इंट्रानेट परिवेश में Qwen2.5-72B पर आधारित RAG (रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन) सिस्टम तैनात किया गया। 30,000 से अधिक दस्तावेज़ों को संरचित खंडों में विभाजित कर वेक्टर इंडेक्स तैयार किया गया और एक एंटरप्राइज़-स्तरीय ज्ञान ग्राफ बनाया गया। सभी डेटा प्रोसेसिंग और इन्फ़रेंस इंट्रानेट के भीतर ही होती है, जिससे वित्तीय उद्योग की डेटा को बाहर न भेजने की अनुपालन आवश्यकता पूरी होती है।
स्मार्ट प्रश्नोत्तर और ज्ञान अनुशंसा
प्राकृतिक भाषा में सवाल-जवाब का इंटरफ़ेस लागू किया गया, जो बहु-चरणीय बातचीत और संदर्भ समझ का समर्थन करता है। यह सिस्टम न केवल सटीक उत्तर देता है, बल्कि संबंधित शर्तों के मूल उद्धरण और सहायक ज्ञान की अनुशंसा भी करता है, जिससे उपयोगकर्ता व्यावसायिक नियमों को व्यापक रूप से समझ पाते हैं।
ज्ञानकोष का स्वचालित अद्यतन
कंपनी की सामग्री प्रबंधन प्रणाली से जुड़कर, जब भी शर्तों या नियमों में कोई बदलाव होता है, इंक्रीमेंटल इंडेक्स अपडेट अपने आप शुरू हो जाता है, जिससे ज्ञानकोष हमेशा नवीनतम व्यावसायिक नियमों के साथ समकालिक बना रहता है।
प्रदर्शन आँकड़े
| संकेतक | अनुकूलन से पहले | अनुकूलन के बाद | सुधार का स्तर |
|---|---|---|---|
| ज्ञान खोज समय | 15 मिनट | 10 सेकंड | ↓99% |
| उत्तर सटीकता | 40% | 92% | ↑130% |
| नव-प्रशिक्षण अवधि | 3-6 महीने | 1-2 महीने | ↓67% |
| ज्ञान अद्यतन विलंब | 7 दिन | तत्काल | ↓100% |
> मात्रात्मक सारांश: ज्ञान खोज समय 99% घटकर 10 सेकंड रह गया, उत्तर सटीकता 130% बढ़कर 92% हो गई, नव-प्रशिक्षण अवधि 67% कम होकर 1-2 महीने रही, और ज्ञान अद्यतन विलंब 7 दिन से घटकर तत्काल हो गया।
तकनीकी स्टैक
Qwen2.5-72B, Milvus वेक्टर डेटाबेस, LangChain, FastAPI, Vue.js, Nginx इंट्रानेट परिनियोजन
सामान्य प्रश्न
RAG ज्ञानकोष की रिकॉल दर आमतौर पर कितनी हो सकती है?
दस्तावेज़ खंडन रणनीति और वेक्टर मॉडल को अनुकूलित करने के बाद, एंटरप्राइज़-स्तरीय RAG की रिकॉल दर 85%-95% तक पहुँच सकती है। इस मामले में उत्तर सटीकता 40% से 92% तक बढ़ी, जिसकी मुख्य वजह 30,000+ दस्तावेज़ों की संरचित खंडन और वेक्टर इंडेक्सिंग की गुणवत्ता है।
बीमा कंपनी का ज्ञानकोष डेटा को बाहर न भेजने की अनुपालन आवश्यकता को कैसे पूरा करता है?
सारा डेटा प्रोसेसिंग और इन्फ़रेंस इंट्रानेट परिवेश में ही होता है, जो निजी रूप से तैनात Qwen2.5-72B मॉडल पर आधारित है, बाहर कोई डेटा नहीं भेजा जाता। यह सिस्टम वित्तीय उद्योग की डेटा स्थानीयता अनुपालन आवश्यकता को पूरा करता है और आंतरिक सुरक्षा ऑडिट पास कर चुका है।
क्या RAG ज्ञानकोष का रखरखाव खर्च अधिक है?
नहीं, खर्च अधिक नहीं है। ज्ञानकोष कंपनी की सामग्री प्रबंधन प्रणाली से जुड़ा है, शर्तों या नियमों में बदलाव होने पर स्वचालित रूप से इंक्रीमेंटल इंडेक्स अपडेट ट्रिगर हो जाता है, किसी मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं होती। नियमित रखरखाव में मामूली मॉडल ट्यूनिंग और अनियमितता जाँच शामिल होती है, जिसे एक ऑपरेशन कर्मचारी संभाल सकता है।
