ವ್ಯಾಪಾರದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅನ್ನು ಏಕೀಕೃತಗೊಳಿಸುವುದು ಅನೇಕ ಲಾಭಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದರಲ್ಲಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಸಹ ಇದೆ. ಐಎ ವಿದ್ರೋಹಗಳು, ಇವರನ್ನು ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳಿಂದ ಸೃಷ್ಟಿಸಲಾಗುವ ವಾಸ್ತವದ ತಪ್ಪುಗಳು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಗಂಭೀರ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ. ಮುಖ್ಯತಃ ಒಂದು ಸಮಸ್ಯೆ ನಮ್ಮ ಮುಂದೆ ಇದೆ: ಐಎ ಅನ್ನು ಬೋಧಿಸುವ ಉತ್ತರಗಳ ಶುದ್ಧತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಯೊಳಗೊಳ್ಳಲು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾದ ಕಂಪನಿಯ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಮೂಲಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಹೊಂದುವುದು.
ಹಿತಾಸಕ್ತಿಯ ಡೇಟಾದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಈ ಮೂಲಕ ವಿದ್ರೋಹಗಳ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. RAG (Retrieval-Augmented Generation) ವಿನ್ಯಾಸವು ಸಂಘಟನಾ ಸ್ಮರಣಾಶೀಲವಾಗಿದ್ದು, ಶೇಖರಣಾ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿತ ಉತ್ತರಗಳ ಶ್ರೇಷ್ಟತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ.
ಜನರೇಟಿವ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅರಹಣೆ ಮತಾಂಗಣ
ಜನರೇಟಿವ್ ಐಎ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವೇಗವಾಗಿಯೇ ಕಾಲಕ್ಕೆ ತಾರತಮ್ಯಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ, ಇದು ಕಂಪನಿಗಳ ಹೂಡಿಕೆಗಳಿಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ. IDC ಸಂಸ್ಥೆಯ ಅಂದಾಜು ಅನുസರ waveನೆಯವರೆಗೆ, ಐಎ ಮೇಲಿನ ಖರ್ಚು 2028 ರ ಬಿಡುಗಡೆಗೂ ಮುನ್ನ 632 બિલಿಯನ್ ಡಾಲರ್ ತಲುಪುತ್ತದೆ ಎಂದು ಲೆಕ್ಕಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು ತನ್ನ ಬಜೆಟ್‌ನ ಹೆಸರಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆಮಾಡಲು ಹೊಸ ಪರಿಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಶ್ರೇಷ್ಟ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕಡೆಗೆ ಬದಲಾಗಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳ ಮತ್ತು ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ.
ಐಎ ವಿದ್ರೋಹಗಳು: ಏಕೀಕೃತ ಬೆಳವಣಿಗೆ
ಐಎ ವಿದ್ರೋಹಗಳು ಒಂದು ಚಿಂತनीय ಘಟನೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಆಸಕ್ತಿಯ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ವಾಸ್ತವದ ತಪ್ಪುಗಳು ಅಡ್ಡ ವ್ಯಕ್ತವಾಗುತ್ತವೆ. ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಈ ಅಸಮಾನ್ಯತೆಗಳು 27% ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಆರೋಗ್ಯ ಅಥವಾ ಹಣಕಾಸು gibi ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ, ಈ ತಪ್ಪುಗಳು ಅಗತಿಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಅಪರಿಚಿತ ಸ್ವರೂಪದ ನಿರ್ಣಯಗಳು ಅಥವಾ ಭದ್ರತೆ ಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು.
ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ
ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಿರುವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಎದುರಾಗುವಾಗ, ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಶ್ವಾಸವು ಶೀಘ್ರವೇ ಕುಗ್ಗುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪಾದಿತ ಉತ್ತರಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವು *ಗ್ರಾಹಕ ಅನುಭವ* ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಬದಲಾವಣೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ವಾಷಿಮ಼ೂಗಾದ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ಇಡುವ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ವು ಖಾತೆ ವಹಿಸಿರುವ ಅಂಕಿತವೇ ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಗ್ರಾಹಕರೊಂದಿಗೆ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹಾನಿಕರ ಮಾಡಬಲ್ಲದು.
ಕಂಪನಿಯ ಡೇಟಾ ಶೇಖರಣೆಯ ಮೂಲಸಿದ್ಧಾಂತ
ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಕಂಪನಿಯ ಡೇಟಾ ಶೇಖರಣಾ ಮೂಲಸಿದ್ಧಾಂತವು ಐಎ ವಿದ್ರೋಹಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರ ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಸ್ವಂತ ಡೇಟಾ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತವಾಗಿ ಅಪ್ಡೇಟ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಂಪನಿಯ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ಐಎ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಾದ ವಾತಾವರಣವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಡೇಟಾಗಳಗಿಳಿದ ಹಿತಾಸಕ್ತಿ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧಗೊಳಿಸಲು ಅನುಕೂಲಪಡಿಸುತ್ತದೆ,ದ್ದು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಆರ್ಹ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ.
RAG ಮಾದರಿಯ ಪರಿಹಾರ
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ಮಾದರಿ ವಿದ್ರೋಹಗಳ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಕ್ರಾಂತಿಯಾಗಿರುವ ಪರಿಹಾರದಂತೆ ಪರಿಚಯವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಬಳಸಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಐಎ ಮಾದರಿಗಳು ಖಾತರಿ ಪ್ರಾಯೋಜಿತ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವೆಕ್ಟರ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಕೇಳುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಏಕೀಕೃತ ಪ್ರತಿಷ್ಠಾಪರೀಕರಣವನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಪುನಃ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಮೂಲ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮಾಹೀತಿಗಳು ಕಲ್ಪನೆ ಮಾಡಬೇಕು
ಕಂಪನಿಗಳ ದಿನದಂತೆ ತಮ್ಮ ಶೇಖರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಲಾಭ ಪಡೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಅವರಿಗೆ ವಿಶೇಷ ಸಾಮರೂಹ ವಿಭಾಗದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೂಲಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಘಟನೆಯದ್ದೆಂದು ನೀಡುವುದು ಶ್ರೇಷ್ಟವಾದವಾದ ಸಂಪತ್ತನ್ನು ಖಾತರಿಯಾಗುತ್ತದೆ. RAG ಗೆ ಮೋಡಲ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ರೂಪಾಂತರ ನೀಡುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇತ್ಯಾದಿಯ ಮೂಲಭೂತ ಪ್ರಾಕೃತಿಕ ವರ್ಗದಲ್ಲಿ ಹಲವು ಇಂಡಸ್ಟ್ರಿಗಳ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಆತ್ಮ天天买彩票.
ಡೇಟಾದ ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಮಾಡುವುದು, ಮಾಹಿತಿಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸಿ ಮತ್ತು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಅಪ್ಡೇಟ್ ಆದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನ ಹಕ್ಕಸ್ವೀಕೃತ ವಿವರಣೆ ಕೇಂದ್ರಕೊಂಡಿತ್ತು. ಈ ಕಂಪನಿಯ ಡೇಟಾ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಕೇಳಿಕೊಂಡರೆ, ವಿಷಯವು ಮಹತ್ವದ ಶ್ರೇಷ್ಟತೆಗೆ ಮಾರ್ದ್ಯಾಂಶದಲ್ಲಿ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಅಕಾರಿಣಡ ಭದ್ರತೆ ಬಗ್ಗೆ ವರದಿಗಳು
ದುಂಡಾಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಪಡುವುದರಿಂದ, ಅಪಾಯಗಳು ಭಾಗಶಃ ಜಾಗತಿಕದಲ್ಲಿ ಸಂಪತಿಯ ಹೆಸರುಗಳು ನೋಡುವಂತೆ হয়. ಜಾಗತಿಕ ಕಂಪನಿಯ ಡೇಟಾ ಬಧ್ಧಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತ ಮಾಡದ ಉದ್ಯೋಗಗಳಿಂದ ತನ್ನ ಗುರುತೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಮುನಿಸಿಕೊಂಡ ಯಾರಾಗದ ಸ್ಥಳೀಯ ಗಂಟಾ ಮುಸ್ಲಿವಾರೆವಿಲ್ಲ. ಪರಿಣಾಮವೇನು ಪ್ರಸಿದ್ಧವನ್ನು ಹಲವು ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ, ವ್ಯಾಪಾರವನ್ನು ತನ್ನ ಮೋಡಲ್ ಮತ್ತು ವಿದ್ರೋಹಗಳಗಳಿಗೆ ಏಕೆ ನಿರೂರುಕೊಳಿತ್ವ ಗಳಿಸುತ್ತವೆ.
ದೋಷಗಳನ್ನು ತಡೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ
ಉನ್ನತ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮತ್ತು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಅಪ್ಡೇಟ್ ಆದ ಡೇಟಾಗಳು ಐಎ ಮೂಲಕ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗಿದೆ ತಡಿಯಾಗಿ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ತಡೆ ಮತ್ತು ತಲುಪಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಕೈಗಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ವೇದಿಕೆ ಕಲ್ಪಿಸುತ್ತವೆ. ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳ ಯಶಸ್ಸು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಜಾರಿಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಹರಡುವುದರಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಿತವಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾದ ನಿರಂತರ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಸುವು ಇದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಶೇಖರಣೆಯ ಲಾಭ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಆರ್‌ಗೋಒಲ್ಲದ ಜೊತೆಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕತೆಯಾದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಧಾನ್ಯತೆಯಾದಂತೆ. ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಾಧನಾರೂಡೆಯಲ್ಲ ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದೆ, ಈ ಮೂಲಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯತ್ವದಲ್ಲಿ ಮನೆಯ ಬಹುದೂಷ್ಟತೆ ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ಸದರೀಕರಿಸುವುದರ ಹೊರತು ಇತರ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ನಿರೋಧವಿಲ್ಲ.
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂತೃಪ್ತಿಯ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗೆ ಸಂಬಂಧ
ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಮೂಲಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವೇಲಿ ಭಾರತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವೆ?
ಡೇಟಾ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ երբಾಗ ಆಗಾಗ ಯಾವ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಆಪ್ತವಾದ ಪದಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇಮೇಲ್ ಸಾದರಿ ಕಡಿಮೆ ಉಳಿಯುವ ಮೂಲಕ ಸಂಭವಿಸಿದ ತಪ್ಪುಗಳು ಇತರ ಡೇಟಾ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧ ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ.
ಡೇಟಾ ಶೇಖರಣೆ ಮೂಲಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿ RAG ಕ್ಕೆ ಯಾವ ಮಹತ್ವವಿದೆ?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಐಎ ಪ್ರಾಯೋಜನೆ ಮಾಡಿತು, ಅದು ಬ್ಯಾಚ್ ವಿತರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಪಿಯಾಗಿ ನೀಡುವ ಅಂತರಂಗಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಐಎ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಶೇಖರಣಾ ಮೂಲಸಿದ್ಧಾಂತವು ಯಾವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು?
ಐಎಗೆ ಶ್ರೇಷ್ಠವಾದ ಶೇಖರಣಾ ಮೂಲಸಿದ್ಧಾಂತವು ಕೆಳಭಾಗದಲ್ಲಿ ಇದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಕಡಿಮೆ ಜಾಗದಲ್ಲಿ, ಸ್ವಾಯತ್ತ, ಪ್ರವೇಶ ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು ಶೇಖರಣಾ ವಿಧಾನಗಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ RAG ಸೇರುವ ಸಮರ್ಥನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಮೊದಲ ಶ್ರೇಷ್ಠ ಕೋಟಾದಿಂದ ಐಎ ಬಳಸಲು ಹೇಗೆ ಬಳಸಬಹುದು?
ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಶ್ರೇಷ್ಠವಾದ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವನ್ನು RAG ಗೆ ಅವುಗಳಿಗೆ ಶ್ರೇಷ್ಠವಾಗಿ ನೀಡಲು ನೀತಿಯಲ್ಲಿ ತಲುಪಿಸಲು ವಿದ್ರೋಹ ಸಾಧ್ಯಗಳು ಇತರ ಅವರ ಭಾಗವು ಬದಲಾಯಿಸಲು.
ಐಎ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೊಳೆಯದಂತಹ ಅತ್ಯುಕ್ತ ಡೇಟಾ ಯಾವವು?
ಅತಿ ಉತ್ತಮ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಶ್ರೇಷ್ಠವಾದ ಡೇಟಾದು, ಇದು ಹಾರಿತ್ರೆ ಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸೋಮಾರಿತ್ತ ಕೊರೆಯರೂ, ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದಿಕೆಯ ಸಾಮಾನ್ಯ ಶ್ರೇಣೀಯಾಗಿದೆ.
ಐಎ ವಿದ್ರೋಹದಿಂದಾಗಿ ವ್ಯಾಪಾರದಲ್ಲಿ ಇರುವ ಗಂಭೀರ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಪರಿಣಾಮವೇನು?
ಐಎ ತಿರುವಾಗ ನೀತಿಯಾದ್ದರಿಂದ ಗಾಯ, ಎಲ್ಲಾ ತತ್ತ್ವಗಳು ಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಮುಂಬರುವ ಖಂಡನೆಯಲ್ಲಿಯಾದ ತತ್ವದಿಂದ ನಾನು ಗಂಭೀರ स्वतंत्र ವಿಷಯಾಬಿತಗಳು.
ಐಇ ಶೇಖರಣಾ ಮೂಲಸಿದ್ಧಾಂತ RAG ಯಲ್ಲಿ 100% ಲಭ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಖಾತರಿಯೊಡನೆ ಇರುವಂತಾಗಿಸುತ್ತದೆ?
ಲಭ್ಯತರಲ್ಲಾ ಹೈಟೆಕ್, ಸ್ವಾಯತ್ತ ಮತ್ತು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಖಾತರಿಸು ಕೂಟಗಳನ್ನು ಮುಖ್ಯ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ನಿಷ್ಪಕ್ಷಪಾತ ಸಿದ್ಧವಾಗುತ್ತದೆ.
ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಐಎ ಸಮರ್ಥತೆಗೆ ಸಂಬಂಧವಾಗಿ ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವೇನು?
ಡೇಟಾದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಶುದ್ಧ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಶ್ರೇಣೀಬದ್ಧವು, ಕಂಡುಬಂದ ಕಾಮಾಗಿಲ್ಲಿ ಏಕೀಕರಿಸುವವು.
ಶೇಖರಣೆಯ ಮೇಲ್ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪ್ರಾರ್ಥಿಸುವುದು ಯಾವುದೇಕ್ತಿಯಿಂದ ಕೋಷ್ಟಿಸುವ ಮೂಲಕ ಲಾಭ ಪಡೆದು ಏನು?
ಮ ಸುರಕ್ಷಗೊಳ್ಳದೇ, ಬಿರೇಕಾದ ಅಗತ್ಯಗಳು ಟೂಲಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಷ್ಠವಾಗಿ ಸೇರುವ ಮೂಲಕ ಶ್ರೇಷ್ಟಬದ್ಧವಾಗಿ ಹೊರಗಳನ್ನು ಕಾಲ್ಮಂತ್ರ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
