प्रश्न: Retrieval-Augmented Generation (RAG) — कृत्रिम बुद्धिमत्ता में महत्त्व, सीमाएँ और पर्यावरण शासन तथा जलवायु विज्ञान में अनुप्रयोग
प्रस्तावना
Retrieval-Augmented Generation, Large Language Models की एक महत्त्वपूर्ण संरचनात्मक प्रगति है, जो स्थिर प्रशिक्षण डेटा से परे गतिशील ज्ञान-पुनर्प्राप्ति को सक्षम बनाती है — यह क्षमता साक्ष्य-आधारित पर्यावरण नीति-निर्माण के लिए प्रत्यक्ष रूप से प्रासंगिक है।
मुख्य बिंदु
1. कार्यप्रणाली और मूल लाभ
RAG, किसी LLM के पूर्व-प्रशिक्षित मापदंडों को inference के समय बाह्य डेटाबेस, दस्तावेज़ भंडारों या APIs से जोड़कर पूरक बनाता है। इससे नवीनतम IPCC Assessment Reports या राष्ट्रीय ग्रीनहाउस गैस सूचियों जैसी अद्यतन जानकारी को प्रतिक्रियाओं में सम्मिलित किया जा सकता है, जो मॉडल के प्रशिक्षण की समय-सीमा के पश्चात् प्रकाशित हुई हों।
2. पर्यावरण विज्ञान में अनुप्रयोग
जलवायु निगरानी में RAG-सक्षम प्रणालियाँ अनुकूली प्रबंधन निर्णयों हेतु वास्तविक समय के उपग्रह डेटा, प्रदूषण सूचकांकों या जैव-विविधता आकलनों को पुनः प्राप्त कर सकती हैं। नियामक एजेंसियाँ ऐसी प्रणालियों का उपयोग मैन्युअल डेटा मध्यस्थता के बिना उत्सर्जन मानकों या वन आवरण अधिसूचनाओं के परस्पर सत्यापन हेतु कर सकती हैं।
3. सीमाएँ: Hallucination की समस्या
RAG hallucination को उल्लेखनीय रूप से कम करता है, किंतु पूर्णतः समाप्त नहीं करता। मॉडल पुनर्प्राप्त दस्तावेज़ों की गलत व्याख्या कर सकता है, परस्पर विरोधी स्रोतों का अनुचित संश्लेषण कर सकता है, अथवा निम्न-गुणवत्ता पुनर्प्राप्ति की स्थिति में विफल हो सकता है। पर्यावरण अनुपालन हेतु RAG का उपयोग करने वाले शासन ढाँचों में मानवीय सत्यापन स्तर अनिवार्य रूप से बनाए रखने होंगे।
4. नीति और शासन संबंधी विचार
पर्यावरण निर्णय-सहायक उपकरणों में RAG के एकीकरण हेतु सुदृढ़ डेटा शासन आवश्यक है — स्रोत की विश्वसनीयता, पुनर्प्राप्ति विलंबता और उद्धृत दस्तावेज़ों की लेखापरीक्षणीयता को संस्थागत रूप से प्रबंधित किया जाना चाहिए। राष्ट्रीय डेटा-साझाकरण पोर्टलों जैसे प्लेटफार्मों के साथ अंतर-संचालनीयता विश्वसनीयता को सुदृढ़ करती है।
निष्कर्ष
RAG, पर्यावरण अनुप्रयोगों में LLMs की कालिक ज्ञान-सीमा को सार्थक रूप से पाटता है; तथापि इसके उत्तरदायी उपयोग हेतु संस्थागत निगरानी, सत्यापित डेटा पाइपलाइन और यह स्वीकृति अपरिहार्य है कि संभाव्यतावादी पीढ़ी, विशेषज्ञ वैज्ञानिक निर्णय का विकल्प नहीं बन सकती।
शब्द गणना: 285
PYQ 2026
Which of the following statements with regard to Large Language Models (LLMs) used in machine learning is/are correct?
1. LLMs assign probabilities to the next possible words and then pick the one with the highest probability.
2. LLMs process data through mathematical optimization to minimise prediction errors.
3. LLMs produce unbiased outputs.
Select the answer using the code given below:
PYQ
With reference to the application of LLMs in biodiversity conservation, which of the following statements is/are correct?
1. LLMs can analyse large volumes of scientific literature to identify species at risk that may have been overlooked.
2. LLMs equipped with sensors can independently conduct field biodiversity surveys.
3. LLMs can assist in translating and synthesising indigenous ecological knowledge for integration into conservation databases.
Select the correct answer using the code given below:
PYQ
Consider the following statements about the application of AI and LLMs in disaster risk reduction and environmental early warning systems:
1. AI models have been used to predict flood extents by integrating satellite data with terrain models.
2. LLMs can synthesise multilingual disaster response guidelines to assist first responders in real-time.
3. AI has replaced all human decision-making in national disaster management authorities globally.
Which of the statements given above is/are correct?
PYQ
Which of the following global frameworks or initiatives specifically addresses the governance of Artificial Intelligence in relation to environmental sustainability?
1. The EU AI Act which includes provisions for assessing environmental risks of high-impact AI systems.
2. The UN Environment Programme (UNEP) report 'Sustainability in the Age of AI' recommending AI lifecycle assessments.
3. The Paris Agreement which mandates AI companies to submit decarbonisation plans.
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PYQ
Which of the following statements about the environmental impact of training Large Language Models (LLMs) is/are correct?
1. Training a single large LLM can emit carbon dioxide equivalent to the lifetime emissions of several cars.
2. LLMs require significant water consumption for cooling data centres used in their training.
3. Once trained, the inference (usage) phase of LLMs consumes negligible energy compared to the training phase.
Select the answer using the code given below: