ഭാഷ സങ്കീർണ്ണമാണ്—അത് മനസ്സിലാക്കാൻ നമ്മൾ നിർമ്മിച്ച സാങ്കേതികവിദ്യകളും അങ്ങനെ തന്നെ. AI പദങ്ങളുടെ സംഗമസ്ഥാനത്ത്, നിങ്ങൾ പലപ്പോഴും കാണും NLP ഒപ്പം എൽ.എൽ.എം അവ രണ്ടും ഒരേ കാര്യമാണെന്ന് പരാമർശിച്ചിരിക്കുന്നു. വാസ്തവത്തിൽ, NLP ആണ് അംബ്രല്ല മെത്തഡോളജിഅതേസമയം ആ കുടക്കീഴിൽ എൽഎൽഎമ്മുകൾ ഒരു ശക്തമായ ഉപകരണമാണ്..
സാമ്യങ്ങൾ, ഉദ്ധരണികൾ, യഥാർത്ഥ സാഹചര്യങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് നമുക്ക് അതിനെ മനുഷ്യ ശൈലിയിൽ വിഭജിക്കാം.
നിർവചനങ്ങൾ: NLP, LLM
എന്താണ് എൻഎൽപി?
നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (എൻഎൽപി) ഭാഷ മനസ്സിലാക്കുന്ന കല പോലെയാണ് - വാക്യഘടന, വികാരം, എന്റിറ്റികൾ, വ്യാകരണം. ഇതിൽ ഇനിപ്പറയുന്നതുപോലുള്ള ജോലികൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:
- പ്രസംഗത്തിന്റെ ഭാഗിക ടാഗിംഗ്
- എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (NER) എന്ന് നാമകരണം ചെയ്തു
- വികാര വിശകലനം
- ആശ്രിതത്വം പാഴ്സിംഗ്
- യന്ത്ര വിവർത്തനം
ഒരു പ്രൂഫ് റീഡർ അല്ലെങ്കിൽ വിവർത്തകൻ പോലെ ചിന്തിക്കുക - നിയമങ്ങൾ, ഘടന, യുക്തി.
എന്താണ് ഒരു LLM?
A ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡൽ (LLM) ഒരു ആണ് ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിനുള്ള പവർഹൗസ് വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പരിശീലനം നേടി. ട്രാൻസ്ഫോർമർ ആർക്കിടെക്ചറുകളിൽ (ഉദാ: GPT, BERT) നിർമ്മിച്ച, LLM-കൾ പഠിച്ച പാറ്റേണുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മനുഷ്യസമാനമായ വാചകം പ്രവചിക്കുകയും സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വിക്കിപീഡിയ.
ഉദാഹരണം: GPT‑4 ഉപന്യാസങ്ങൾ എഴുതുകയോ സംഭാഷണങ്ങൾ അനുകരിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു.
സൈഡ്-ബൈ-സൈഡ് താരതമ്യം
| വീക്ഷണ | NLP | എൽ എൽ എം |
|---|---|---|
| ഉദ്ദേശ്യം | വാചകം ഘടനാപരമാക്കുക, വിശകലനം ചെയ്യുക | കൃത്യമായ വാചകം പ്രവചിക്കുകയും സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുക |
| ടെക് സ്റ്റാക്ക് | നിയമങ്ങൾ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് മോഡലുകൾ, സവിശേഷത അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത് | ഡീപ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ (ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ) |
| വിഭവ ആവശ്യങ്ങൾ | ഭാരം കുറഞ്ഞത്, വേഗതയേറിയത്, കുറഞ്ഞ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് | ഹെവി കമ്പ്യൂട്ട്, GPU-കൾ/TPU-കൾ, മെമ്മറി |
| വ്യാഖ്യാനം | ഉയർന്നത് (നിയമങ്ങൾ ഔട്ട്പുട്ട് വിശദീകരിക്കുന്നു) | താഴ്ന്ന (കറുത്ത പെട്ടി) |
| ശക്തി | എന്റിറ്റി എക്സ്ട്രാക്ഷൻ, വികാരം | സന്ദർഭം, ഒഴുക്ക്, ഒന്നിലധികം കാര്യങ്ങൾ ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ് |
| ദുർബലത | ജനറേറ്റീവ് ജോലികളിൽ ആഴത്തിന്റെ അഭാവം. | വിഭവശേഷി കൂടുതലുള്ള, ഔട്ട്പുട്ടുകളെ ഭ്രമാത്മകമാക്കാൻ കഴിയുന്ന |
| പ്രവർത്തനത്തിലെ ഉദാഹരണങ്ങൾ | സ്പാം ഫിൽട്ടറുകൾ, NER സിസ്റ്റങ്ങൾ, റൂൾ അധിഷ്ഠിത ബോട്ടുകൾ | ChatGPT, കോഡ് അസിസ്റ്റന്റുമാർ, സംഗ്രഹിക്കുന്നവർ |
അവർ എങ്ങനെ ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നു
NLP-യും LLM-കളും എതിരാളികളല്ല—അവർ സഹപ്രവർത്തകരാണ്.
- പ്രീ-പ്രോസസ്സിംഗ്: ഒരു എൽഎൽഎമ്മിലേക്ക് ടെക്സ്റ്റ് നൽകുന്നതിന് മുമ്പ് എൻഎൽപി ഘടന വൃത്തിയാക്കി വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു (ഉദാ: ടോക്കണൈസ് ചെയ്യുക, സ്റ്റോപ്പ് വാക്കുകൾ നീക്കം ചെയ്യുക).
- പാളികളായി ഉപയോഗിക്കുക: എന്റിറ്റി ഡിറ്റക്ഷന് NLP ഉപയോഗിക്കുക, തുടർന്ന് ആഖ്യാന ജനറേഷന് LLM ഉപയോഗിക്കുക.
- പോസ്റ്റ്-പ്രോസസ്സിംഗ്: വ്യാകരണം, വികാരം അല്ലെങ്കിൽ നയ കംപ്ലയൻസിനായി NLP LLM ഔട്ട്പുട്ട് ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നു.
അനലോഗ്: NLP എന്നത് സോസ്-ഷെഫ് അരിയുന്ന ചേരുവകളായി കരുതുക; വിഭവം സൃഷ്ടിക്കുന്ന മാസ്റ്റർ ഷെഫാണ് LLM.
ഏത് എപ്പോൾ ഉപയോഗിക്കണം?
✅ എപ്പോൾ NLP ഉപയോഗിക്കുക
- നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുണ്ട് ഉയർന്ന കൃത്യത ഘടനാപരമായ ജോലികളിൽ (ഉദാ: റീജക്സ് എക്സ്ട്രാക്ഷൻ, സെന്റിമെന്റ് സ്കോറിംഗ്)
- നിങ്ങൾക്ക് ഉണ്ട് കുറഞ്ഞ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഉറവിടങ്ങൾ
- നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുണ്ട് വിശദീകരിക്കാവുന്നതും വേഗത്തിലുള്ളതുമായ ഫലങ്ങൾ (ഉദാ. വികാര മുന്നറിയിപ്പുകൾ, വർഗ്ഗീകരണങ്ങൾ)
✅ എപ്പോൾ LLM ഉപയോഗിക്കുക
- നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുണ്ട് സഹവർത്തിത്വമുള്ള വാചക രൂപീകരണം അല്ലെങ്കിൽ മൾട്ടി-ടേൺ ചാറ്റ്
- നിങ്ങൾക്ക് ആഗ്രഹമുണ്ട് തുറന്ന ചോദ്യങ്ങൾ സംഗ്രഹിക്കുക, വിവർത്തനം ചെയ്യുക അല്ലെങ്കിൽ ഉത്തരം നൽകുക.
- നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമാണ് ഡൊമെയ്നുകളിലുടനീളം വഴക്കം, കുറഞ്ഞ മനുഷ്യ ട്യൂണിംഗ് ഉപയോഗിച്ച്
✅ സംയോജിത സമീപനം
- സന്ദർഭം വൃത്തിയാക്കാനും വേർതിരിച്ചെടുക്കാനും NLP ഉപയോഗിക്കുക, തുടർന്ന് LLM ജനറേറ്റ് ചെയ്യാനോ യുക്തിസഹമാക്കാനോ അനുവദിക്കുക - ഒടുവിൽ അത് ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാൻ NLP ഉപയോഗിക്കുക.
യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണം: ഇ-കൊമേഴ്സ് ചാറ്റ്ബോട്ട് (ഷോപ്പ്ബോട്ട്)
ഘട്ടം 1: NLP ഉപയോക്തൃ ഉദ്ദേശ്യം കണ്ടെത്തുന്നു
ഉപയോക്തൃ ഇൻപുട്ട്: "എനിക്ക് ഒരു മീഡിയം റെഡ് സ്നീക്കേഴ്സ് വാങ്ങാമോ?"
NLP എക്സ്ട്രാക്റ്റുകൾ:
- ഉദ്ദേശ്യം: വാങ്ങൽ
- വലിപ്പം: ഇടത്തരം
- നിറം: ചുവപ്പ്
- ഉൽപ്പന്നം: സ്നീക്കേഴ്സ്
ഘട്ടം 2: എൽഎൽഎം ഒരു സൗഹൃദപരമായ പ്രതികരണം സൃഷ്ടിക്കുന്നു
"തീർച്ചയായും! മീഡിയം റെഡ് സ്നീക്കറുകൾ സ്റ്റോക്കുണ്ട്. നൈക്കിയാണോ അഡിഡാസ് ആണോ നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്ടം?"
ഘട്ടം 3: NLP ഫിൽട്ടറുകൾ ഔട്ട്പുട്ട്
- ബ്രാൻഡ് അനുസരണം ഉറപ്പാക്കുന്നു
- അനുചിതമായ വാക്കുകൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുക
- ബാക്കെൻഡിനായി ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യുന്നു
ഫലമായി: ബുദ്ധിപരവും സുരക്ഷിതവുമായ ഒരു ചാറ്റ്ബോട്ട്.
വെല്ലുവിളികളും പരിമിതികളും
പരിമിതികൾ മനസ്സിലാക്കുന്നത് പങ്കാളികൾക്ക് യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ള പ്രതീക്ഷകൾ സ്ഥാപിക്കാനും AI ദുരുപയോഗം ഒഴിവാക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.
എൻഎൽപി വെല്ലുവിളികൾ
- വ്യതിയാനത്തിലേക്കുള്ള പൊട്ടൽ: നിയമാധിഷ്ഠിത സംവിധാനങ്ങൾ പര്യായപദങ്ങൾ, പരിഹാസം, അല്ലെങ്കിൽ അനൗപചാരിക ഭാഷ എന്നിവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ല.
- ഡൊമെയ്ൻ പ്രത്യേകത: നിയമപരമായ രേഖകളിൽ പരിശീലനം നേടിയ ഒരു NLP മോഡൽ, പുനർപരിശീലനം കൂടാതെ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ പരാജയപ്പെട്ടേക്കാം.
- ഫീച്ചർ എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഓവർഹെഡ്: പരമ്പരാഗത മോഡലുകൾക്ക് കീവേഡുകളും വ്യാകരണ നിയമങ്ങളും നിർവചിക്കുന്നതിന് മാനുവൽ വർക്ക് ആവശ്യമാണ്.
എൽഎൽഎം വെല്ലുവിളികൾ
- ഭ്രമാത്മകത: എൽഎൽഎമ്മുകൾക്ക് ആത്മവിശ്വാസമുള്ളതും എന്നാൽ തെറ്റായതുമായ പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും (ഉദാഹരണത്തിന്, സ്രോതസ്സുകൾ കെട്ടിച്ചമയ്ക്കൽ).
- അതാര്യത (“ബ്ലാക്ക് ബോക്സ്” പ്രശ്നം): ഒരു മോഡൽ എങ്ങനെയാണ് ഔട്ട്പുട്ടിൽ എത്തിയതെന്ന് വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്.
- കമ്പ്യൂട്ട്-ഇന്റൻസീവ്: GPT-4 പോലുള്ള വലിയ മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനോ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനോ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള GPU-കളോ ക്ലൗഡ് ക്രെഡിറ്റുകളോ ആവശ്യമാണ്.
- ലേറ്റൻസി: തത്സമയ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ, പ്രത്യേകിച്ച് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഇല്ലാതെ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, പ്രതികരണ കാലതാമസം വരുത്തിയേക്കാം.
പങ്കിട്ട വെല്ലുവിളികൾ
- ഡാറ്റയിലെ പക്ഷപാതം: പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ നിലവിലുള്ള ലിംഗഭേദം, വംശീയത, അല്ലെങ്കിൽ സാംസ്കാരിക പക്ഷപാതം എന്നിവ പ്രതിഫലിപ്പിക്കാൻ NLP മോഡലുകൾക്കും LLM-കൾക്കും കഴിയും.
- ഡാറ്റ ഡ്രിഫ്റ്റ്: ഭാഷാ പാറ്റേണുകൾ പരിണമിക്കുമ്പോൾ മോഡലുകൾ അധഃപതിക്കുന്നു (ഉദാ: സ്ലാങ്, പുതിയ ഉൽപ്പന്ന നാമങ്ങൾ).
- കുറഞ്ഞ വിഭവശേഷിയുള്ള ഭാഷകൾ: പ്രാതിനിധ്യം കുറഞ്ഞ ഭാഷകൾക്കോ ഉപഭാഷകൾക്കോ പ്രകടനത്തിലെ കുറവ്.
ധാർമ്മിക പരിഗണനകൾ, സുരക്ഷ & ഭരണം
AI ഭാഷാ മോഡലുകൾ സമൂഹത്തെ സ്വാധീനിക്കുന്നു—അവർ എന്താണ് പറയുന്നത്, എങ്ങനെ പറയുന്നു, എവിടെയാണ് അവർ പരാജയപ്പെടുന്നത് ധാർമ്മിക വിന്യാസം ഇനി ഓപ്ഷണൽ അല്ല.
പക്ഷപാതവും നീതിയും
- NLP ഉദാഹരണം: ഇംഗ്ലീഷ് ട്വീറ്റുകളിൽ മാത്രം പരിശീലനം നേടിയ ഒരു വികാര മാതൃക, ആഫ്രിക്കൻ അമേരിക്കൻ വെർണാക്കുലർ ഇംഗ്ലീഷിനെ (AAVE) നെഗറ്റീവ് ആയി തെറ്റായി തരംതിരിച്ചേക്കാം.
- എൽഎൽഎം ഉദാഹരണം: ഒരു റെസ്യൂമെ റൈറ്റിംഗ് അസിസ്റ്റന്റ് "ഡ്രൈവൺ" അല്ലെങ്കിൽ "അസർട്ടീവ്" പോലുള്ള പുരുഷ-അനുബന്ധ ഭാഷ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാം.
പക്ഷപാതം ലഘൂകരിക്കൽ തന്ത്രങ്ങൾ ഡാറ്റാസെറ്റ് വൈവിധ്യവൽക്കരണം, എതിരാളി പരിശോധന, ന്യായബോധമുള്ള പരിശീലന പൈപ്പ്ലൈനുകൾ എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
വിശദീകരിക്കാവുന്ന കഴിവ്
- NLP മോഡലുകൾ (ഉദാ: തീരുമാന മരങ്ങൾ, റീജെക്സ് പാറ്റേണുകൾ) പലപ്പോഴും രൂപകൽപ്പന അനുസരിച്ച് വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്നതാണ്.
- എൽ.എൽ.എം വിശദീകരണത്തിനായി മൂന്നാം കക്ഷി ഉപകരണങ്ങൾ ആവശ്യമാണ് (ഉദാ: SHAP, LIME, ശ്രദ്ധാ ദൃശ്യവൽക്കരണം).
ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം അല്ലെങ്കിൽ ധനകാര്യം പോലുള്ള നിയന്ത്രിത വ്യവസായങ്ങളിൽ, വിശദീകരിക്കാൻ കഴിയുക എന്നത് വെറും ഒരു സുഖകരമായ കാര്യമല്ല—അത് ആവശ്യമാണ് പാലിക്കുന്നതിന്.
ഭരണവും നയ സമ്മതവും
- ഡാറ്റ സ്വകാര്യത: ശരിയായി കൈകാര്യം ചെയ്തില്ലെങ്കിൽ രണ്ട് മോഡലുകളും പരിശീലന ഡാറ്റ മനഃപൂർവ്വം ചോർത്താൻ സാധ്യതയുണ്ട്.
ഉള്ളടക്ക മോഡറേഷൻ: ദോഷകരമോ നിന്ദ്യമോ ആയ ഫലങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനെതിരെ LLM-കൾ ജാഗ്രത പാലിക്കണം. - ഓഡിറ്റ് സന്നദ്ധത: ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന സംരംഭങ്ങൾക്ക് ഔട്ട്പുട്ടുകളുടെ (ആരാണ് എന്ത്, എപ്പോൾ പ്രേരിപ്പിച്ചത്) കണ്ടെത്തൽ ആവശ്യമാണ്.
- വേഗത്തിൽ വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന നിയന്ത്രണ ചട്ടക്കൂടുകൾ:
- EU AI നിയമം: AI- ജനറേറ്റഡ് ഉള്ളടക്കത്തിന്റെ ലേബലിംഗ്, AI സിസ്റ്റങ്ങളുടെ റിസ്ക് വർഗ്ഗീകരണം എന്നിവ ആവശ്യമാണ്.
- യുഎസ് സംസ്ഥാന നിയമങ്ങൾ: ഡാറ്റ സ്വകാര്യതയെയും മോഡൽ ഉപയോഗത്തെയും കുറിച്ചുള്ള വ്യത്യസ്ത നയങ്ങൾ (ഉദാ. കാലിഫോർണിയ ഉപഭോക്തൃ സ്വകാര്യതാ നിയമം).
അന്തിമ നിഗമനം: NLP vs LLMs ഒരു യുദ്ധമല്ല—ഇതൊരു പങ്കാളിത്തമാണ്
- NLP ഘടനാപരവും വിശദീകരിക്കാവുന്നതുമായ ജോലികൾക്കുള്ള നിങ്ങളുടെ ഇഷ്ടം.
- എൽ.എൽ.എം സർഗ്ഗാത്മകത, ഒഴുക്ക്, സന്ദർഭോചിതമായ ധാരണ എന്നിവ പ്രധാനമാകുമ്പോൾ തിളങ്ങുക.
- ഒന്നിച്ച്, അവർ മികച്ചതും സുരക്ഷിതവും കൂടുതൽ പ്രതികരണശേഷിയുള്ളതുമായ AI പരിഹാരങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു.
ഒരു എൽഎൽഎം എൻഎൽപി പോലെയാണോ?
ഇല്ല. NLP എന്നത് വിശാലമായ ഒരു മേഖലയാണ്; ആ മേഖലയ്ക്കുള്ളിലെ നൂതന ന്യൂറൽ മോഡലുകളാണ് LLM-കൾ.
നിയമാധിഷ്ഠിത NLP-യെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ LLM-കൾക്ക് കഴിയുമോ?
എല്ലായ്പ്പോഴും അല്ല. എൽഎൽഎമ്മുകൾക്ക് സങ്കീർണ്ണമായ ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും, പക്ഷേ കൃത്യത നഷ്ടപ്പെടുകയോ പക്ഷപാതപരമായി പെരുമാറുകയോ ചെയ്തേക്കാം; ആവശ്യമുള്ളിടത്ത് നിയമാധിഷ്ഠിത എൻഎൽപി കൂടുതൽ കൃത്യതയുള്ളതാണ്.
എൽഎൽഎമ്മുകൾക്ക് വ്യാഖ്യാനിച്ച ഡാറ്റ ആവശ്യമുണ്ടോ?
അതെ. ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട, മനുഷ്യ വ്യാഖ്യാന ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ LLM-കൾ ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യുന്നത് വിശ്വാസ്യതയും വിന്യാസവും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
എന്താണ് RAG, അത് എവിടെയാണ് യോജിക്കുന്നത്?
വീണ്ടെടുക്കൽ-ഓഗ്മെൻ്റഡ് ജനറേഷൻ (RAG) എൽഎൽഎമ്മുകളെ തത്സമയ ബാഹ്യ ഡാറ്റ ലഭ്യമാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് ഭ്രമാത്മകത കുറയ്ക്കുകയും കൃത്യത വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ഏതാണ് ചെലവും സ്കെയിലും ലാഭിക്കുന്നത്?
NLP വിലകുറഞ്ഞതും ഭാരം കുറഞ്ഞതുമാണ്; LLM-കൾക്ക് വില കൂടുതലാണ്, പക്ഷേ വിശാലമായി അളക്കാൻ കഴിയും. പതിവ് ജോലികൾക്ക് NLP ഉപയോഗിക്കുക, വഴക്കമുള്ളതും മനുഷ്യസമാനവുമായ ഇടപെടലിന് LLM-കൾ ഉപയോഗിക്കുക.
GPT-4 ഒരു NLP മോഡലാണോ അതോ LLM ആണോ?
GPT-4 ഒരു LLM ആണ്. ഇത് NLP ജോലികൾ ചെയ്യുന്നു, പക്ഷേ ഇത് ട്രാൻസ്ഫോർമർ അധിഷ്ഠിത ആഴത്തിലുള്ള പഠനം ഉപയോഗിച്ചാണ് പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് - നിയമങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള രീതികളല്ല.
NLP ഇല്ലാതെ എനിക്ക് ഒരു LLM ഉപയോഗിക്കാമോ?
അതെ, പക്ഷേ ഇൻപുട്ട് ഗുണനിലവാരം, സുരക്ഷാ പരിശോധനകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ എന്നിവയിൽ നിങ്ങൾ വിട്ടുവീഴ്ച ചെയ്യാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. പ്രൊഡക്ഷൻ-ഗ്രേഡ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക്, രണ്ടും സംയോജിപ്പിക്കുന്നതാണ് നല്ലത്.
