संक्षिप्त उत्तर
CALC किसी एक तय, सामान्य भाषा मॉडल पर निर्भर नहीं है। यह संरचनात्मक गणना और मानक आधारित जांच के लिए बनाया गया मॉड्यूलर मल्टी-मॉडल आर्किटेक्चर उपयोग करता है। कार्य और आपके चुने गए रीज़निंग स्तर के अनुसार, कई अनुबंधित AI प्रदाताओं में से किसी एक का उपयुक्त मॉडल आपके अनुरोध को प्रोसेस करता है। अकेला भाषा मॉडल सूत्रों, मानकों के संदर्भ और भरोसेमंद संख्यात्मक मानों के मामले में जल्दी अपनी सीमा तक पहुंच जाता है। इसलिए Mia संख्याओं की गणना प्रोग्राम कोड से करती है, मानक मान Dlubal नॉलेज बेस से लेती है और Skills में तय चरणों का पालन करती है।
एक भाषा मॉडल पर्याप्त क्यों नहीं है
सामान्य भाषा मॉडल सहज पाठ लिखते हैं, लेकिन वे किसी मान की गलत गणना कर सकते हैं या ऐसे मानक खंड का हवाला दे सकते हैं जो मौजूद ही नहीं है। संरचनात्मक विश्लेषण के लिए यह पर्याप्त भरोसेमंद नहीं है।
CALC में भाषा मॉडल आपका प्रश्न समझता है और चरणों की योजना बनाता है। संख्याओं की गणना प्रोग्राम कोड में होती है, मानक मान नॉलेज बेस से आते हैं, और Skill इनपुट, गणना, जांच और PDF रिपोर्ट का क्रम तय करती है।
CALC मॉडल कैसे चुनता है
हर अनुरोध को एक मॉडल प्रोसेस करता है। कौन सा मॉडल उपयोग होगा, यह चैट में आपके चुने गए रीज़निंग स्तर पर निर्भर करता है: मानक या उच्च। यदि कोई प्रदाता उपलब्ध नहीं है, तो एक फॉलबैक प्रदाता काम संभालता है। मॉडल एक दूसरे से संवाद नहीं करते।
नए मॉडल को उपयोग से पहले हम परखते हैं, और जब कोई दूसरा मॉडल अधिक भरोसेमंद काम करता है तो उसे बदल देते हैं। इसलिए इस पेज पर कोई तय मॉडल नहीं बताया गया है।
डेटा सुरक्षा और ज़िम्मेदारी
कौन से AI प्रदाता आपके अनुरोध प्रोसेस करते हैं और प्रोसेसिंग कहां हो सकती है, यह एक अलग FAQ में बताया गया है। किसी भी संरचनात्मक विश्लेषण सॉफ़्टवेयर की तरह, परिणामों की जांच की ज़िम्मेदारी आपकी है।