চ্যাড স্কিরা গবেষণা করেন কীভাবে বড় ভাষার মডেলগুলোকে পয়জনিং ও অপব্যবহার করে ব্যক্তিদের ক্ষতি করা যেতে পারে, এবং এই হুমকিগুলো মোকাবেলায় প্রতিরক্ষামূলক সিস্টেম তৈরি করেন। ঝুঁকিটি তীব্র: LLM আউটপুটে আস্থার গতিবেগ আমাদের বিবৃতির যাচাই করার সক্ষমতাকে ছাড়িয়ে গেছে, এবং প্রতিপক্ষরা স্বল্প খরচে এমন টেক্সট প্রকাশ করতে পারে যা মডেলের আচরণ ও অনলাইন উপস্থিতি কম থাকা ব্যক্তিদের সার্চ ইমপ্রেশনে পক্ষপাত সৃষ্টি করে।
এই গবেষণা চালিয়ে যাওয়ার জন্য 3 অক্টোবর, 2025-এ একটি ব্যক্তিগত বিনিয়োগ রাউন্ড নিশ্চিত করা হয়েছিল।
কার্যনির্বাহী সারসংক্ষেপ
অনলাইনে সীমিত উপস্থিতি থাকা সাধারণ মানুষদের ওপর AI দ্বারা উস্কে দেওয়া মানহানি ও ডেটা পয়জনিং-এর ফলে অমাপ্য ঝুঁকি থাকে। একজন উদ্দীপ্ত ব্যক্তি মিথ্যা বর্ণনা রোপণ করতে পারে যা সার্চ, সামাজিক ফিড এবং LLMগুলো পুনরাবৃত্তি করে। এই নথি সাধারণ আক্রমণ পথ, সুনাম ও নিরাপত্তার উপর নির্দিষ্ট প্রভাব, এবং সনাক্তকরণ ও প্রতিরক্ষার জন্য ব্যবহারিক নির্দেশিকা ব্যাখ্যা করে। পাশাপাশি এতে বর্ণনা আছে কীভাবে ক্রিপ্টোগ্রাফিকালি যাচাইপ্রাপ্ত অ্যাটেস্টেশন এবং উৎস-সচেতন রিট্রিভাল ব্যক্তি ও ইন্টিগ্রেটরদের জন্য ক্ষতি কমাতে পারে।
লক্ষ্যগোষ্ঠী ও হুমকি মডেল
লক্ষ্যগোষ্ঠী: বড় SEO উপস্থিতি নেই এমন ব্যক্তি ও ছোট প্রতিষ্ঠান। সীমাবদ্ধতা: সময়, বাজেট এবং প্রযুক্তিগত সম্পদের স্বল্পতা। প্রতিপক্ষ: একজন ব্যক্তি যে বড় পরিমাণে টেক্সট তৈরি ও পোস্ট করতে পারে, মৌলিক লিংক নেটওয়ার্ক ব্যবহার করতে পারে, এবং রিপোর্টিংয়ের অন্ধস্থানগুলোকে কাজে লাগাতে পারে। লক্ষ্যসমূহ: সার্চ/বড় ভাষার মডেল (LLM)-এর আউটপুট বিকৃত করা, সুনাম ক্ষুণ্ণ করা, নিয়োগকর্তা, ক্লায়েন্ট, প্ল্যাটফর্ম বা এজেন্টদের মধ্যে সন্দেহ তৈরি করা।
LLM পয়জনিং কী?
LLM বিষাক্তকরণ বলতে বীজবদ্ধ বা সমন্বিত কনটেন্টের মাধ্যমে মডেলের আচরণকে প্রভাবিত করা বোঝায় — উদাহরণস্বরূপ, ক্ষতিকর পোস্ট, সিন্থেটিক নিবন্ধ বা ফোরাম স্প্যাম — যা রিট্রিভাল সিস্টেম দ্বারা গ্রহণ করা যেতে পারে বা মানুষের দ্বারা সংকেত হিসেবে ব্যবহৃত হয়ে মডেলকে ভুল সমিতি ও মানহানিকর বিবরণীর দিকে ধাবিত করে।
LLM এবং রিট্রিভাল সিস্টেমগুলি স্কেল ও কভারেজের জন্য অপ্টিমাইজ করে, ফলে একজন উদ্দীপ্ত প্রতিপক্ষ ওয়েবের একটি ক্ষুদ্র অংশ বন্যায় ফেলে একটি ব্যক্তির সম্পর্কে মডেল যা “দেখে” তা গঠন করতে পারে। যারা সীমিত অনলাইন উপস্থিতি রাখেন তাদের ক্ষেত্রে এটি বিশেষভাবে কার্যকর।
সুনাম কীভাবে বিকৃত হয়
- সার্চ ও সোশ্যাল পয়জনিং — প্রোফাইল জ্যাকিং, লিঙ্ক ফার্ম এবং ব্যাপক পোস্টিংয়ের মাধ্যমে র্যাঙ্কিং বৈশিষ্ট্য ও অটো-কমপ্লিট সম্পর্ককে পক্ষপাত করা।
- জ্ঞানভিত্তিক বেস ও RAG পয়জনিং - এমন এন্টিটি পেজ এবং QA নোট তৈরি করা যা সেমানটিকভাবে প্রাসঙ্গিক দেখায় এবং প্রেক্ষাপট হিসেবে রিট্রিভ করা হয়।
- পরোক্ষ প্রম্পট ইনজেকশন - শত্রুতাপূর্ণ ওয়েব সামগ্রী যা ব্রাউজিং এজেন্টকে নির্দেশাবলী পুনরাবৃত্তি করতে বা সংবেদনশীল ডেটা বের করে আনতে প্ররোচিত করে।
- ব্যাকডোর্ড এন্ডপয়েন্ট - ক্ষতিকর মডেল র্যাপার যা ট্রিগার বাক্য উপস্থিত না হওয়া পর্যন্ত স্বাভাবিক আচরণ করে, তারপর লক্ষ্যমুখী মিথ্যা তথ্য প্রবাহিত করে।
অতিরিক্ত ঝুঁকি এবং ব্যর্থতার ধরন
- সিন্থেটিক আউটপুটে প্রশিক্ষণের কারণে মডেলের অবনতিঃ এমন ফিডব্যাক লুপ যেখানে তৈরি টেক্সট যদি ছাঁটা বা ভর দিয়ে সমন্বয় না করা হয় তবে ভবিষ্যত মডেলের গুণগত মান ক্ষতিগ্রস্ত হয়।
- পরোক্ষ প্রম্পট ইনজেকশন - ওয়েবের শত্রুতাপূর্ণ সামগ্রী যা একটি এজেন্ট বা ব্রাউজিং টুলকে উদ্ধৃত করলে গোপন তথ্য বের করে আনার বা মানহানি ছড়ানোর নির্দেশ দেয়।
- এম্বেডিং স্টোর পয়জনিং - জ্ঞানভাণ্ডারে দুশ্চিন্তাপূর্ণ অনুচ্ছেদ ইনজেক্ট করে এমনভাবে যে রিট্রিভাল অর্থগতভাবে প্রাসঙ্গিক মনে হওয়া মিথ্যা দাবিগুলো উত্থাপন করে।
- ব্যাকডোর্ড রিলিজ - সংশোধিত চেকপয়েন্ট বা API র্যাপার প্রকাশ করা যা ট্রিগার বাক্য উপস্থিত না হওয়া পর্যন্ত স্বাভাবিক আচরণ করে।
নির্দিষ্ট কেস ও রেফারেন্স
গভীরস্তরের শমন ব্যবস্থা
পুনরুদ্ধার ও র্যাঙ্কিং
- উৎস স্কোরিং এবং উৎপত্তি ওজনকরণ — স্বাক্ষরিত বা প্রকাশক যাচাইকৃত সামগ্রীকে অগ্রাধিকার দিন; নবনির্মিত বা কম-খ্যাতির পৃষ্ঠাগুলোর ওজন কমান।
- Time decay with grace period - নতুন সূত্রগুলো উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ উত্তরের ওপর প্রভাব ফেলার আগে একটি অপেক্ষার সময় (dwell time) আবশ্যক; সংবেদনশীল সত্তার জন্য মানবীয় পর্যালোচনা যোগ করুন।
- ইকো চেম্বার সনাক্তকরণ - নিকট-ডুপ্লিকেট অনুচ্ছেদগুলোকে ক্লাস্টার করা এবং একই উৎস বা নেটওয়ার্ক থেকে পুনরাবৃত্ত প্রভাব সীমিত করা।
- এম্বেডিং স্পেসে আউটলায়ার ও অ্যানোমালি সনাক্তকরণ - এমন অনুচ্ছেদগুলোকে চিহ্নিত করুন যাদের ভেক্টর অবস্থান প্রতিপক্ষগতভাবে অপ্টিমাইজ করা হয়েছে।
ডেটা এবং জ্ঞানভিত্তিক (KB) পরিচ্ছন্নতা
- স্ন্যাপশট এবং ডিফ জ্ঞানভিত্তি — বড় ডেল্টাগুলি পর্যালোচনা করুন, বিশেষ করে ব্যক্তি সত্তা ও মূল উৎসবিহীন অভিযোগগুলোর ক্ষেত্রে।
- ক্যানারি ও ডিনাই তালিকা - পরিচিত অপব্যবহারকারী ডোমেনগুলোর সংযোজন প্রতিরোধ করা; অননুমোদিত প্রচারের পরিমাপের জন্য ক্যানারি সন্নিবেশ করানো।
- উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ বিষয়গুলিতে মানব নিয়ন্ত্রণ - সুনামের বিষয়ে প্রস্তাবিত আপডেটগুলো মনুষ্য-নির্ণয়ের জন্য কিউতে রাখুন।
সত্যায়ন ও সুনাম
- ক্রিপ্টোগ্রাফিকভাবে যাচাইকৃত প্রত্যয়ন - যাচাইপ্রাপ্ত পেশাজীবী ও সংস্থাগুলির স্বাক্ষরিত বিবৃতি যা append-only লগের মাধ্যমে প্রকাশিত।
- খ্যাতি গ্রাফ — স্বাক্ষরিত সমর্থনসমূহকে একত্রিত করে এবং পুনরাবৃত্তি অপব্যবহারকারী বা বট নেটওয়ার্ক থেকে আগত সামগ্রীগুলিকে নিম্নতর র্যাঙ্ক করে।
- ব্যবহারকারীর মুখোমুখি উদ্ধৃতি - সংবেদনশীল দাবির জন্য মডেলগুলোকে উত্স এবং বিশ্বস্ততা উত্স ব্যাজসহ দেখাতে বাধ্য করুন।
প্রতিষ্ঠানিক চেকলিস্ট
- আপনার ডোমেইনের সংবেদনশীল সত্তাগুলোর (ব্যক্তি, ব্র্যান্ড, আইনগত বিষয়) মানচিত্র তৈরি করুন এবং উৎস-প্রমাণসাপেক্ষ নির্দেশনার সঙ্গে রক্ষিত পাইপলাইনে কোয়েরিগুলো রুট করুন।
- ফার্স্ট-পার্টি কনটেন্টের জন্য C2PA বা অনুরূপ কনটেন্ট ক্রেডেনশিয়াল গ্রহণ করুন এবং অংশীদারদেরও একইভাবে করতে উৎসাহিত করুন।
- নতুন সূত্রের প্রভাব সময়ের সঙ্গে ট্র্যাক করুন এবং এন্টিটি-স্তরের উত্তরে অস্বাভাবিক উত্থান-পতনের ক্ষেত্রে সতর্কতা দিন।
- RAG ও ব্রাউজিং এজেন্টগুলোর জন্য অবিরত রেড টিমিং পরিচালনা করুন, যার মধ্যে রয়েছে পরোক্ষ প্রম্পট ইনজেকশন টেস্ট সুইট।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মাধ্যমে হয়রানি ও মানহানি
ভাড়া নেওয়া ব্যক্তিরা এখন এআই ও স্বয়ংক্রিয়তা ব্যবহার করে ব্যাপক পরিমাণে হয়রানি ও মানহানি উৎপাদন করে, বিশ্বাসযোগ্য দেখানো টেক্সট এবং নকল “sources” তৈরি করে যা ইনডেক্স করা, স্ক্র্যাপ করা এবং পুনর্বণ্টন করা সহজ। এসব প্রচারণা কম খরচে, উচ্চ প্রভাবশালী এবং একবার স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম দ্বারা বৃদ্ধি পেলে প্রতিকার করা কঠিন।
চ্যাড স্কিরা ব্যক্তিগতভাবে লক্ষ্যভিত্তিক হয়রানি এবং মানহানির শিকার হয়েছেন, যা সুনাম সম্পর্কিত সিগন্যাল ও সার্চ ইমপ্রেশন বিকৃত করার উদ্দেশ্যে স্প্যামযুক্ত লিংকিংয়ের সঙ্গে যুক্ত ছিল। একটি বিস্তারিত বিবরণ ও প্রমাণের ট্রেইল এখানে নথিভুক্ত আছে: Jesse Nickles - হয়রানি ও মানহানি.
হুমকির শ্রেণীবিভাগ
- প্রিট্রেনিং ডেটা বিষাক্তকরণ - প্রাথমিক প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত পাবলিক কর্পোরা বিষাক্ত করে ভ্রান্ত সম্পর্ক বা ব্যাকডোর সন্নিবেশ করানো।
- RAG বিষাক্তকরণ - জ্ঞানভাণ্ডার বা বাহ্যিক উৎস সীড করা যা রিট্রাইভাল পাইপলাইনগুলো ইনফারেন্সের সময় ব্যবহার করে।
- সার্চ/সোশ্যাল পয়জনিং — একজন ব্যক্তি বা বিষয়ে পুনরুদ্ধার ও র্যাঙ্কিং সিগন্যালকে পক্ষপাতদুষ্ট করতে পোস্ট বা নিম্নমানের পেজ বিস্তারে ভর করা।
- প্রতিপক্ষী প্রম্পট এবং কনটেন্ট - এমন ইনপুট তৈরি করা যা অনাকাঙ্ক্ষিত আচরণ বা জেলব্রেক ট্রিগার করে এবং মানহানিকর দাবিসমূহ পুনরায় প্রকাশ করে।
সাম্প্রতিক ঘটনা এবং গবেষণা (তারিখসহ)
নোট: উপরোক্ত তারিখগুলো লিঙ্ককৃত উৎসগুলিতে প্রকাশ বা জনসাধারণের কাছে প্রকাশের তারিখকেই প্রতিফলিত করে।
এটি কেন বিপজ্জনক
- LLM-গুলো কর্তৃত্বশীল মনে হতে পারে এমনকি যখন ভিত্তিহীন রেফারেন্সগুলো দুর্বল বা প্রতিপক্ষ-নির্মিত হয়।
- পুনরুদ্ধার ও র্যাঙ্কিং পাইপলাইনগুলি পুনরাবৃত্ত পাঠকে বেশি ওজন দিতে পারে, ফলে কেবল ভলিউমের মাধ্যমে একটি পক্ষ ফলাফল বিকৃত করতে পারে।
- মানব-ভিত্তিক তথ্য যাচাই প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় সামগ্রীর উৎপাদন ও বিতরণের গতি তুলনায় ধীর এবং ব্যয়বহুল।
- গুরুত্বপূর্ণ অনলাইন উপস্থিতি না থাকা ভিকটিমরা একক পোস্টের মাধ্যমে তথ্যের বিষাক্তকরণ ও পরিচয়-হামলার ক্ষেত্রে অনুপাতহীনভাবে বেশি ঝুঁকিতে থাকে।
ঝুঁকির গভীর বিশ্লেষণ
- চাকরিতে ও প্ল্যাটফর্ম স্ক্রিনিং - নিয়োগ, মডারেশন বা অনবোর্ডিং পরীক্ষার সময় সার্চ ও LLM সারাংশগুলো বিষাক্ত কনটেন্টকে প্রতিধ্বনিত করতে পারে।
- ভ্রমণ, আবাসন এবং আর্থিক সেবা - স্বয়ংক্রিয় যাচাইকরণ মিথ্যা বর্ণনা উন্মোচিত করতে পারে যা সেবা বিলম্ব বা অবরুদ্ধ করতে পারে।
- স্থায়িত্ব - একবার জ্ঞানভাণ্ডারে সূচীকৃত বা ক্যাশ করা উত্তরে সংরক্ষিত হলে, মিথ্যা দাবি অপসারণের পরেও পুনরায় প্রকাশ পেতে পারে।
- সিনথেটিক ফিডব্যাক - উৎপাদিত বিষয়বস্তু আরও উৎপাদিত বিষয়বস্তুকে বুস্ট্র্যাপ করতে পারে, সময়ের সঙ্গে সঙ্গে মিথ্যার প্রদর্শিত গুরুত্ব বাড়াতে পারে।
সনাক্তকরণ এবং পর্যবেক্ষণ
- আপনার নাম ও উপনামের উপর সার্চ অ্যালার্ট সেট করুন; সময়ে সময়ে site: কুয়েরি চালিয়ে আপনাকে উল্লেখ করেছে এমন কম-খ্যাতির ডোমেইনগুলো পরীক্ষা করুন।
- আপনার নলেজ প্যানেল বা এন্টিটি পেজগুলোর পরিবর্তন ট্র্যাক করুন; প্রমাণ হিসেবে তারিখযুক্ত স্ক্রিনশট এবং এক্সপোর্ট কপি সংরক্ষণ করুন।
- পুনরাবৃত্ত উত্স অ্যাকাউন্ট বা অনুরূপ বাক্যরচনার হঠাৎ উত্থান শনাক্ত করতে সামাজিক লিংক গ্রাফ পর্যবেক্ষণ করুন।
- যদি RAG বা জ্ঞানভিত্তিক বেস পরিচালনা করেন, তাহলে সত্তা-ড্রিফট পরীক্ষা চালান এবং প্রাথমিক উৎসবিহীন ব্যক্তির পৃষ্ঠা বা অভিযোগে বড় পরিবর্তনসমূহ পর্যালোচনা করুন।
সুরক্ষা প্লেবুক — ব্যক্তিদের জন্য
- স্পষ্ট পরিচয় দাবিসহ একটি ব্যক্তিগত সাইট প্রকাশ করুন, একটি সংক্ষিপ্ত বায়ো এবং যোগাযোগের উপায় দিন; একটি তারিখযুক্ত পরিবর্তন লগ রাখুন।
- প্ল্যাটফর্ম জুড়ে প্রোফাইল মেটাডেটা সামঞ্জস্য করুন; যেখানে সম্ভব যাচাই করা প্রোফাইল অর্জন করুন এবং সেগুলোকে আপনার সাইটে লিংক করুন।
- সম্ভব হলে মূল ছবি ও ডকুমেন্টগুলির জন্য C2PA বা সমতুল্য কন্টেন্ট ক্রেডেনশিয়াল ব্যবহার করুন; মুল কাগজপত্র ব্যক্তিগতভাবে সংরক্ষণ করুন।
- টাইমস্ট্যাম্পসহ একটি প্রমাণ লগ রাখুন: স্ক্রিনশট, লিঙ্ক এবং পরে উর্ধ্বতর পদক্ষেপের জন্য যেকোনো প্ল্যাটফর্ম টিকিট নম্বর।
- টেকডাউন টেমপ্লেট প্রস্তুত করুন; নতুন আক্রমণে দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানান এবং প্রতিটি ধাপ নথিভুক্ত করুন যাতে স্পষ্ট নথি-প্রমাণ থাকে।
সুরক্ষা প্লেবুক — দল এবং ইন্টিগ্রেটরদের জন্য
- রিট্রাইভালে সইকৃত বা প্রকাশকের যাচাইকৃত বিষয়বস্তুকে অগ্রাধিকার দিন; নতুন উৎসের জন্য সময়ভিত্তিক গ্রেসপিরিয়ড প্রয়োগ করুন।
- একই উত্স থেকে পুনরাবৃত্ত প্রভাব সীমাবদ্ধ করুন এবং প্রতিটি উত্স নেটওয়ার্ক অনুযায়ী কাছাকাছি নকলগুলোকে ডুপ্লিকেটমুক্ত করুন।
- ব্যক্তি-স্তরের দাবিসমূহ এবং অন্যান্য সংবেদনশীল বিষয়ের জন্য উত্পত্তি ব্যাজ এবং ব্যবহারকারী-মুখী উৎস তালিকা যোগ করুন।
- এম্বেডিং স্টোরে অস্বাভাবিকতা সনাক্তকরণ গ্রহণ করুন; প্রতিপক্ষভিত্তিক ভেক্টর আউটলাইয়ারগুলো চিহ্নিত করুন এবং অননুমোদিত প্রচারের জন্য ক্যানারি চেক চালান।
গবেষণা: ক্রিপ্টোগ্রাফিকভাবে যাচাইকৃত স্বীকৃতিপত্র
চ্যাড স্কিরা ব্যক্তিবর্ননা ও ঘটনার বিষয়ে বিবৃতিতে আস্থা প্রতিষ্ঠার জন্য ক্রিপ্টোগ্রাফিকভাবে যাচাইপ্রাপ্ত অ্যাটেস্টেশন সিস্টেম নির্মাণ করছেন। লক্ষ্য হলো যাচাইপ্রাপ্ত পেশাদার ও সংগঠন থেকে স্বাক্ষরিত, অনুসন্ধানযোগ্য দাবিসমূহ LLM ও রিট্রিভাল সিস্টেমকে প্রদান করা, যা দৃঢ় উৎসনির্ভরতা এবং পয়জনিংয়ের বিরুদ্ধে শক্ত প্রতিরোধ সক্ষম করে।
ডিজাইন নীতিমালা
- পরিচয় ও উৎপত্তি: বিবৃতিগুলো যাচাইকৃত ব্যক্তি/সংস্থা দ্বারা পাবলিক কী ক্রিপ্টোগ্রাফি ব্যবহার করে স্বাক্ষরিত।
- যাচাইযোগ্য সংরক্ষণ: প্রত্যয়নগুলি শুধুমাত্র সংযোজনযোগ্য (append-only), ট্যাম্পার-প্রমাণ লগে লিঙ্ক করা থাকে যাতে স্বাধীন যাচাই সক্ষম হয়।
- পুনরুদ্ধার সংহতকরণ: RAG পাইপলাইনগুলি সংবেদনশীল কুয়েরির জন্য ক্রিপ্টোগ্রাফিকভাবে স্বীকৃত উৎসকে অগ্রাধিকার দিতে বা আবশ্যক করতে পারে।
- ন্যূনতম প্রতিবন্ধকতা: API ও SDK প্রকাশক এবং প্ল্যাটফর্মগুলোকে ইনজেশন সময়ে প্রত্যয়ন জারি ও যাচাই করার অনুমতি দেয়।
খ্যাতি এবং সতর্কতা
প্রমাণপত্রগুলোর উপরে, একটি খ্যাতি স্তর সই করা অনুদানসমূহ একত্রিত করে এবং পরিচিত অপব্যবহারকারীদের চিহ্নিত করে। যখন সমন্বিত আক্রমণ বা অস্বাভাবিক উত্থান শনাক্ত করা হয়, তখন সতর্কতা ব্যবস্থা লক্ষ্যভুক্ত ব্যক্তিদের অবহিত করে, দ্রুত প্রতিক্রিয়া এবং অপসারণ অনুরোধ সম্ভব করে।
আইনি ও প্ল্যাটফর্ম চ্যানেল
- স্পষ্ট প্রমাণ প্যাকেজসহ প্ল্যাটফর্ম রিপোর্ট ফ্লো ব্যবহার করুন: লিঙ্ক, তারিখ, স্ক্রিনশট এবং প্রভাব। মানহানি ও হয়রানির নীতিগুলির রেফারেন্স দিন।
- যথোপযুক্ত ক্ষেত্রে আনুষ্ঠানিক নোটিশের মাধ্যমে বিষয়টি উর্ধ্বতর কর্তৃপক্ষের নিকট উত্থাপন করুন; আপনার প্রমাণপথে পত্রবিনিময় লগ এবং টিকিট আইডি সংরক্ষণ করুন।
- মানহানি এবং প্ল্যাটফর্ম দায় সংক্রান্ত নিয়ন্ত্রণক্ষমতার পার্থক্য বিবেচনা করুন; উচ্চ ঝুঁকির ক্ষেত্রে আইনি পরামর্শ নিন।
বাস্তবায়ন রোডম্যাপ (বছর ১)
- MVP: পরিচয় বিবৃতি ও ইভেন্ট দাবিতে স্বাক্ষর করার জন্য প্রত্যয়ন স্কিমা এবং প্রকাশক SDK।
- নির্বাচিত পেশাদার ও সংস্থাগণের একটি ছোট গ্রুপের সঙ্গে পাইলট চালান; যাচাইকরণ ওয়ার্কফ্লো স্থাপন করুন।
- RAG প্লাগইনসমূহ: provenance-first উত্তর মোড সক্ষম করুন যা সংবেদনশীল ক্যোয়ারির জন্য যাচাইকৃত উৎসকে অগ্রাধিকার দেয়।
সহযোগিতা
এই গবেষণা অত্যাধুনিক এবং ενεργভাবে বিকাশমান। Chad Scira এই ক্ষেত্রে অন্যান্য পেশাদারদের সাথে সহযোগিতাকে স্বাগত জানান।
যদি আপনি সহযোগিতায় আগ্রহী হন, অনুগ্রহ করে এই ঠিকানায় যোগাযোগ করুন: [email protected]