RAG چیست؟ معرفی Retrieval Augmented Generation و کاربردهای آن در هوش مصنوعی

در گذشته هم مانند امروز کسب و کارهایی وجود داشتند که خدمات پشتیبانی مشتری، تولید محتوا، یا سرویس‌هایی مبتنی‌بر هوش مصنوعی ارائه می‌کردند و به مدل‌های از پیش تمرین شده including، مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای مثال GPT-2 که حدود سال 2018 رواج یافت، وابسته بودند.

 این‌گونه مدل‌ها پاسخ‌ها را صرفا بر مبنای داده‌هایی تولید می‌کردند که روی آن‌ها آموزش دیده بودند. اگرچه برای پردازش ایستا موثر بودند، اما جهت پردازش سناریوهای پویا با محدودیت‌هایی هم روبه‌رو می‌شدند. 

این مدل‌ها هنوز قادر به بدست آوردن اطلاعات بروز نبودند و بنابراین در برابر تغییرات نیازهای کسب و کار، مثل عرضه محصولات جدید و یا بروزرسانی سیاست‌ها تطبیق‌پذیری کمتری داشتند. 

این‌گونه محدودیت‌ها تا سال 2020 میلادی ادامه داشت، تا زمانی که تولید تقویت شده با بازیابی (Retrieval Augmented Generation – RAG) معرفی شد.

 RAG به کاربران خود این اجازه را میداد تا اطلاعات مورد نیاز را از منابع دانشی خارجی بازیابی کنند و به این صورت ، میزان ارتباط و دقت در پاسخ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی را افزایش دهند.

برای مثال، اگر شما یک ابزار ترجمه مبتنی بر LLM ساخته باشید، مدل فقط می‌توانست بر اساس داده‌هایی که در گذشته آموزش دیده است ترجمه ارائه دهد و اگر اصطلاح یا عبارت جدیدی بعد از آموزش مدل پدیدار می‌شد، این ابزار ترجمه به آن دسترسی نداشت و این باعث میشد در برخی اوقات ترجمه های نادرست و یا قدیمی ارائه کند. 

ا سرویس هوش مصنوعی لیارا، مدل‌های AI خودت رو بدون دغدغه اجرا و مدیریت کن.
✅ پشتیبانی از GPU و CPU✅ مناسب مدل‌های متن‌باز✅ اجرای پایدار و سریع
خرید و راه‌اندازی سرویس هوش مصنوعی

معماری‌های RAG بدون استفاده از امبدینگ و پایگاه‌های داده برداری

آنچه در ادامه خواهید خواند:

 RAG چیست و چگونه کار می کند؟

مزایای کلیدی RAG 

مقایسه RAG با Fine-Tuning و Prompt Engineering 

این ضعف می‌توانست موجب اختلال در ارتباطات موثر با مشتریان و یا شرکای بین المللی شود و این امر منجر به برداشت‌های اشتباه از پیام‌های کلیدی، متن‌های بازاریابی و یا قراردادها گردد. 

با معرفی ARG، در حال حاضر شرکت‌ها می‌توانند مدل‌های زبانی (LLM) خود را طوری سازماندهی کنند که اطلاعات مرتبط و مورد نیاز را از منابع دانشی خارجی بازیابی کنند و اطمینان حاصل کنند که پاسخ‌های داده شده به‌روز و دقیق باقی می‌مانند. 

علاوه بر دسترسی به جدیدترین اطلاعات، RAG میتواند اطلاعات تخصصی نیز فراهم نماید. 

برای مثال دسترسی به تیکت‌های پشتیبانی یک شرکت برای ارائه پاسخ‌های مناسب با پرسش‌های قبل که در آن تمرکز بر روی بازیابی داده‌های دقیق مرتبط با زمینه است. جهت آشنایی بیشتر با مبحث RAG و نحوه صحیح کار با آن در ادامه همراه ما باشید.

 RAG چیست و چگونه کار می کند؟

 تولید تقویت شده با بازیابی یا در اصطلاح RAG ترکیبی از دو مولفه کلیدی است: بازیابی اطلاعات و تولید متن.

در این مدل بر اساس پرسش و درخواست کاربر، اسناد مرتبط از یک پایگاه دانش استخراج می‌شود. این پایگاه می‌تواند شامل اسناد داخلی شرکت، داده‌های ساختار یافته و بدون ساختار و یا مقالات علمی باشد. در این پایگاه، داده‌ها به صورت embedding ذخیره شده‌اند، یعنی به نمایش‌های عددی تبدیل شده‌اند که معنا و ارتباط مفهومی میان واژه‌ها را حفظ می‌کنند. این ساختار امکان جست و جوی بسیار دقیق را فراهم می‌کند.

 پس از استخراج اسناد مرتبط، RAG آن‌ها را بر اساس میزان ارتباط رتبه‌بندی می‌کند. سپس این اسناد برای مدل مولد ارسال می‌شوند تا پاسخ نهایی را با ترکیب دانش استخراج شده و دانش زبانی درونی خود تولید کند و در نهایت، سیستم خروجی را به قالب مناسب تبدیل کرده و از طریق API یا رابط کاربری نمایش می‌دهد.

برای مطالعه بیشتر: مقایسه Agentic RAG و RAG؛ کدام برای پروژه‌های AI بهتر است؟

مزایای کلیدی RAG 

مجموعه‌ای از توانمندی‌ها را فراهم می‌کند که مدل‌های زبانی سنتی قدرت انجام آن‌ها را نداشتند:

1. دقت بالاتر و پاسخهای مبتنی بر شواهد: 

از آنجایی که پاسخ‌ها باید با تکیه بر اسناد واقعی تولید شوند، سطح قابلیت اطمینان پاسخ‌ها به طور قابل توجهی افزایش می‌یابد. 

2. کاهش خطاهای توهم‌زا: 

مدل‌های زبانی ممکن است اطلاعات نادرست یا ساختگی بسازند. RAG با اتصال پاسخ به منابع واقعی، احتمال چنین خطاهایی را به حداقل می‌رساند.

3. توانمندی در حوزه‌های تخصصی:

 در حوزه‌هایی مانند پزشکی، حقوق یا مهندسی که نیازمند اطلاعات دقیق و به روز هستند، RAG با استخراج منابع معتبر می‌تواند پاسخ‌های بسیار تخصصی ارائه دهد.

4. گسترش پذیری آسان:

 با افزودن یاد به روزرسانی پایگاه دانش، توانایی سیستم نیز افزایش می‌یابد و نیازی به بازآموزی کامل مدل نیست.

5. پاسخ‌دهی به اطلاعات به‌روز بدون آموزش مجدد مدل:

 برخلاف روش‌های سنتی، RAG تنها با بروزرسانی پایگاه دانش قابلیت ارائه اطلاعات جدید را پیدا می کند.

مقایسه RAG با Fine-Tuning و Prompt Engineering 

برای ارتقای عملکرد مدل‌های زبانی سه رویکرد رایج وجود دارد.

• RAG: دانش مدل را در لحظه با اطلاعات جدید تکمیل می کند.
• Fine-Tuning: مدل را بر اساس داده‌های جدید و دامنه محور دوباره آموزش می‌دهد و مهارت تخصصی آن را افزایش می‌دهد.
• Prompt Engineering: ساختاردهی هوشمندانه ورودی‌ها برای استخراج بهترین عملکرد از مدل موجود است.

RAG از نظر سازگاری با داده‌های جدید برتری قابل توجهی دارد، در حالی که Fine-Tuning نیازمند صرف زمان، هزینه و منابع محاسباتی فراوان است. Prompt Engineering هم اگرچه کم هزینه و سریع است، اما به تنهایی نمی تواند محدودیت دانش ایستا را رفع کند. در پروژه‌های پیچیده، معمولا ترکیب هر سه روش بهترین نتیجه را ایجاد می کند.

به دنبال این مطلب بوده‌‌اید: مقایسه RAG، عامل های هوش مصنوعی و Agentic RAG؛ بهترین انتخاب برای پروژه‌های AI

چالش‌های RAG 

با وجود مزایای چشمگیر، اجرای RAG خالی از چالش نیست:

کیفیت پایگاه داده: 

اگر اسناد ورودی ناقص، قدیمی یا ناسازگار باشند، خروجی نیز کیفیت مطلوبی نخواهد داشت.

افزایش تاخیر در پاسخ‌دهی: 

بازیابی اسناد از پایگاه‌های بزرگ و یا منابع خارجی ممکن است باعث افزایش زمان پاسخ شود، علی الخصوص در کاربردهای حساس مثل تشخیص تقلب.

مدیریت داده‌ها بدون ساختار:

 داده‌هایی مانند تصاویر، اسکن‌ها و یا فایل‌ها صوتی به پاکسازی و استاندارد سازی نیاز دارند تا در سیستم برداری قابل استفاده باشد.

نیاز به زیرساخت قدرتمند:

 اجرای شبکه embedding، پایگاه داده برداری و موتور جست‌و‌جوی معنایی، لازمه معماری مناسب و منابع کافی است.

کاربردهای کلیدی RAG

RAG در طیف بسیار گسترده‌ای از سیستم هایی از هوش مصنوعی اعتبار آفرینی می‌کند، از جمله:

• سیستم‌های پرسش و پاسخ دامنه محور
• چت بات‌های پشتیبانی مشتری
• ابزارهای تحقیقاتی مبتنی بر اسناد علمی
• تحلیل داده‌های تجاری و عملیاتی 
• کاربردهای پزشکی و حقوقی
• سامانه‌های آموزشی هوشمند

توانایی در ترکیب دقت، اطلاعات بروز و تولید زبانی طبیعی، RAG را به یکی از کارآمدترین روش‌ها جهت توسعه نسل جدید سیست‌های هوشمند تبدیل کرده است. 

سوالات متداول

1. RAG چیست و چرا ایجاد شد؟ 

 RAG ترکیبی از بازیابی اطلاعات و تولید متن است و برای رفع محدودیت مدل های اولیه مانند GPT-2 که به داده های آموزشی ثابت وابسته بودند معرفی شد.

2. RAG چگونه کار می‌کند؟

 ابتدا اسناد مرتبط از طریق پایگاه داده برداری بازیابی می‌شود و پس از آن مدل‌های مولد با استفاده از اطلاعات بازیابی شده، پاسخ دقیق‌تری تولید می‌کنند.

3. مزایای اصلی RAG؟ 

بهبود دقت، کاهش توهمات مدل، عملکرد بهتر در موضوعات تخصصی و یکپارچه سازی آسان با پایگاه‌های دانش گسترده.

4. RAG در‌چه موقعیت‌هایی ارزشمند است؟

در کاربردهایی که نیازمند اطلاعات بروز هستند مانند: اخبار، پژوهش علمی، آموزش و حوزه‌های تخصصی مانند پزشکی.

بیشتر بدانید: چطور RAG و گراف‌های دانش جلوی توهمات هوش مصنوعی را می‌گیرند؟

جمع بندی

RAG رویکردی نوآورانه است که به مدل‌های زبانی این اجازه را می‌دهد در هنگام پاسخ‌گویی، از دانش واقعی و به روز استفاده کنند، نه فقط از اطلاعاتی که قبلا در آن‌ها آموزش داده شده است. این ترکیب بازیابی اسناد و تولید پاسخ باعث می‌شود سیستم‌ها دقیق‌تر، قابل اعتمادتر و مناسب‌تر برای حوزه‌های تخصصی عمل کنند.

مزیت اصلی RAG این است که بدون نیاز به آموزش دوباره مدل، می‌توان دانش آن‌را به‌روز نگهداشت و پاسخ‌هایی ارائه کرد که بر پایه داده‌های واقعی باشند. در نهایت RAG یکی از موثرترین روش‌ها جهت ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی مدرن است و آینده ابزارهای پرسش و پاسخ و چت‌بات‌های هوش مصنوعی را شکل می‌دهد.