Le guide multilingue MahaKumbh 2025 a pour objectif de fournir des informations précises, fiables et actualisées sur le MahaKumbh Mela 2025 et sur des sujets connexes. Cependant, comme la nature des événements et les détails peuvent changer fréquemment, cette clause de non-responsabilité sert à informer les utilisateurs des limites de notre contenu et de la technologie qui sous-tend notre plateforme.

Technologie de notre base de connaissances
Notre plateforme s’appuie sur la technologie de pointe RAG (Retrieval-Augmented Generation), qui nous permet de générer des réponses précises et pertinentes à partir de notre base de connaissances dynamique. Nous mettons continuellement à jour cette base de connaissances avec des informations vérifiées provenant de diverses sources, notamment :
– Annonces gouvernementales
– Rapports des médias
– Sources locales
– Communiqués de presse d’organisations gouvernementales et non gouvernementales
Malgré tous nos efforts, il peut y avoir des divergences occasionnelles en raison de l’évolution rapide des informations ou de l’interprétation du matériel source.

Portée de l’information
– Le contenu fourni sur notre plateforme est destiné à des fins d’information générale uniquement.
– Bien que nous nous efforcions de garantir l’exactitude des informations, les utilisateurs sont encouragés à vérifier les détails de manière indépendante avant de prendre des décisions sur la base des informations fournies.
– Toute confiance accordée aux informations est à la discrétion et au risque de l’utilisateur.

Mises à jour constantes
Nous nous engageons à maintenir notre base de connaissances à jour en :
– Ajoutant de nouveaux détails vérifiés sur MahaKumbh Mela 2025 dès qu’ils sont disponibles.
– Mettant régulièrement à jour les informations historiques et culturelles pour refléter l’histoire glorieuse du Dharma védique.

Responsabilité
– Nous ne garantissons pas que tout le contenu soit exempt d’erreurs ou d’omissions.
– Nous ne sommes pas responsables des inexactitudes ou des informations périmées, car les mises à jour dépendent de la disponibilité et de la fiabilité des sources.

Encouragement à la vérification indépendante
Pour garantir une expérience informée et enrichissante, nous recommandons aux utilisateurs :
– de vérifier les détails critiques de manière indépendante.
– de faire preuve de discernement dans l’interprétation du contenu, en particulier en ce qui concerne les horaires des événements, la logistique et les annonces officielles.

En comprenant cette clause de non-responsabilité, les utilisateurs peuvent apprécier pleinement les efforts qui se cachent derrière notre plateforme tout en prenant des décisions éclairées au cours de leur voyage dans l’océan de la connaissance.

L’utilisation des LLM, tels que les modèles que nous utilisons, a été largement discutée par les leaders d’opinion de la Silicon Valley, notamment
. Votre clause de non-responsabilité est un bon point de départ, mais elle peut être améliorée pour garantir la clarté, la solidité juridique et l’éducation des utilisateurs à la technologie et aux principes de l’utilisation équitable. Voici une version améliorée basée sur le texte que vous avez fourni :

Technologie, usage loyal et base de connaissances
Comment fonctionne notre base de connaissances alimentée par RAG
Notre base de connaissances, judicieusement baptisée « Saraswati » en référence à la déesse de la sagesse, s’appuie sur la technologie RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour fournir des informations précises et concises. Elle repose sur un contenu accessible au public, notamment :
– Articles
– Documents de recherche
– Livres PDF
– Articles d’actualité
L’information est traitée et résumée dans des réponses spécifiques aux questions, limitées à 250 tokens (environ 200 mots). Ces résumés imitent l’approche humaine de la condensation des connaissances, en offrant des aperçus sous forme de puces plutôt que des extraits textuels.

Grands modèles linguistiques (LLM) et utilisation équitable
Notre système utilise deux modèles fondateurs tiers (FM) pour sa fonctionnalité :
1. Modèle d’intégration vectorielle : Convertit le contenu dans un format permettant d’effectuer des recherches, ce qui permet une récupération efficace des informations.
2. Modèle de récupération et d’enrichissement : Résume et présente les connaissances de la base de données vectorielle dans un format convivial.
Nous ne contrôlons pas les algorithmes ou la programmation de ces modèles, y compris les biais inhérents qui peuvent exister.
L’utilisation de l’IA générative et des LLM a été largement débattue dans le contexte de l’utilisation équitable. Des leaders du secteur, dont le fondateur d’OpenAI et des experts en droit de la propriété intellectuelle, ont souligné que :
– La dépendance de l’IA générative à l’égard des données accessibles au public relève souvent de l’usage non expressif.
– Cela en fait un candidat solide à la protection de l’usage loyal, à condition qu’il soit exploité avec soin et dans le respect des principes du droit d’auteur.

Pour toute clarification ou assistance, veuillez vous référer à notre page Contactez-nous.