RAG یا Fine-tuning؟ انتخاب مناسب برای مدل‌ های هوش مصنوعی

با گسترش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، سازمان‌ها بیش از هر زمان دیگری به سمت استفاده از هوش مصنوعی برای پاسخ‌گویی، تحلیل داده و تولید محتوا حرکت کرده‌اند. این مدل‌ها توانایی بالایی در درک زبان تولید متن دارند، اما محدودیت‌هایی نیز دارند به‌خصوص زمانی که پای اطلاعات خاص، محرمانه یا سازمانی به میان می‌آید.

از آن‌جایی که LLM ها بر اساس داده‌های عمومی آموزش دیده‌اند، معمولاً در مواجهه با موضوعات خاص کسب‌وکارها، پاسخ‌هایی کلی، ناقص یا حتی اشتباه ارائه می‌دهند. به همین دلیل، شرکت‌ها برای سفارشی‌سازی مدل‌ها و بهبود دقت پاسخ‌ها، معمولاً دو مسیر پیش‌ رو دارند: استفاده از روش بازیابی تقویت‌شده یا RAG، یا انجام تنظیم دقیق مدل یا Fine-tuning.

هر دو راهکار به نوعی سعی در بهبود خروجی مدل دارند. اما از نظر هزینه، زمان اجرا، پیچیدگی فنی و سطح کنترل‌پذیری تفاوت‌های زیادی با یکدیگر دارند. در این مقاله، قصد داریم این دو روش را به صورت دقیق و کاربردی مقایسه کنیم تا مشخص شود کدام گزینه برای کسب‌وکار شما مناسب‌تر است.

در ادامه خواهید خواند:

• تولید تقویت‌شده با بازیابی اطلاعات (RAG) چیست؟
• تنظیم دقیق (Fine-tuning) چیست؟
• تفاوت‌های RAG و Fine-tuning
• چه زمانی باید از RAG یا تنظیم دقیق (Fine-tuning) استفاده کرد؟
• جمع بندی

تولید تقویت‌شده با بازیابی اطلاعات (RAG) چیست؟

RAG یا «تولید تقویت‌شده با بازیابی اطلاعات» روشی است که در آن، قبل از پاسخ‌گویی مدل زبانی بزرگ (LLM)، ابتدا یک جستجو در پایگاه‌داده انجام می‌شود تا اطلاعات مرتبط با پرسش کاربر پیدا شود. سپس این داده‌ها به همراه خود سؤال، به مدل ارسال می‌شوند تا بر اساس آن‌ها، پاسخی دقیق‌تر و مرتبط‌تر تولید شود. این یعنی به‌جای اینکه مدل صرفاً بر اساس دانسته‌های قبلی‌اش جواب دهد، از داده‌هایی که شما در اختیارش گذاشته‌اید نیز استفاده می‌کند؛ بدون آنکه نیاز به آموزش دوباره یا تغییر در ساختار داخلی مدل باشد.

مهم‌ترین مزایای RAG چیست؟

• افزایش دقت پاسخ‌ها :چون مدل بر اساس داده‌های به‌روز و اختصاصی شما پاسخ می‌دهد، نتیجه نهایی قابل اطمینان‌تر خواهد بود.
• عدم نیاز به تغییر در مدل: نیازی نیست معماری، پارامترها یا ساختار مدل را تغییر دهید. RAG فقط اطلاعات را به مدل اضافه می‌کند.
• امکان نمایش منابع: می‌توانید مشخص کنید مدل در پاسخ‌هایش به منبع اطلاعات اشاره کند (مثلاً لینک یا نام فایل).
• پاسخ ندادن در صورت نبود داده کافی: سیستم می‌تواند طوری تنظیم شود که اگر اطلاعات مرتبطی پیدا نشد، به‌جای پاسخ نامطمئن، اعلام کند که اطلاعی در آن زمینه ندارد.
• امکان استفاده از منابع متنوع: داده‌های شما می‌توانند از پلتفرم‌هایی مانند Google Drive، SharePoint، Notion یا حتی پایگاه‌داده‌های SQL تأمین شوند.
• قابلیت جستجوی معنایی با دیتابیس برداری: با استفاده از پایگاه‌داده‌های برداری (Vector Database) مثل Pinecone می‌توان به مدل کمک کرد تا نه فقط بر اساس کلمات کلیدی، بلکه با درک مفهومی محتوا، بهترین قسمت‌های مرتبط را پیدا کند.
• نیاز نداشتن به context window بزرگ در مدل: چون فقط بخش‌های لازم از داده به مدل داده می‌شود، می‌توان از مدل‌هایی با ظرفیت پایین‌تر و هزینه کمتر استفاده کرد.
• قابلیت پیاده‌سازی با یا بدون دانش فنی: اگر توسعه‌دهنده باشید، می‌توانید RAG را با API ها و کوئری‌های پایگاه‌داده پیاده‌سازی کنید. اگر هم تخصص فنی ندارید، ابزارهای بدون‌کد (No-code) برای اجرای RAG در دسترس هستند.

با سرویس هوش مصنوعی لیارا، سریع و مطمئن از مدل‌های هوش مصنوعی استفاده کنید.
✅ ارائه API اختصاصی هوش مصنوعی✅ سازگار با مدل‌های اپن‌سورس✅ کنترل کامل، امنیت بالا و مقیاس‌پذیری 
خرید و راه‌اندازی سرویس هوش مصنوعی

بهترین کاربردهای RAG

RAG برای شرایط‌هایی بهترین انتخاب است که بازیابی اطلاعات دقیق اهمیت دارد، مانند:

• ساخت چت‌بات‌ها یا دستیارهای هوشمند برای پاسخگویی به سوالات بر اساس دانش داخل سازمان: چت‌بات‌های پشتیبانی مشتری، آموزش کارکنان، دستیار فروش هوشمند و غیره.
• ایجاد رابط‌هایی برای تعامل با داده‌های پر سرعت و به‌روز مانند اطلاعات بازار مالی زنده، داده‌های زنجیره تامین یا داده‌های ماشین‌آلات صنعتی.
• توسعه ابزارهایی برای جستجوی وب یا پایگاه‌های دانش داخلی و بازیابی نتایج بر اساس پرس‌وجوها یا برای صحت‌سنجی اطلاعات.

با استفاده از RAG، همواره می‌توانید از بروزترین مدل‌های زبانی بزرگ استفاده کنید و آن‌ها را با مرتبط‌‎ترین اطلاعات (دانش داخلی شرکت) تغذیه نمایید. این کار ریسک تولید پاسخ‌های اشتباه را کاهش می‌دهد و دقت پاسخ‌ها را بالا می‌رود؛ زیرا مدل به جای تکیه صرف بر دانش عمومی آموزش دیده، اطلاعاتی که شما به عنوان زمینه به آن می‌دهید را اولویت می‌دهد.

تنظیم دقیق (Fine-tuning) چیست؟

تنظیم دقیق یا Fine-tuning روشی است که در آن، یک مدل زبانی از پیش آموزش‌دیده (مثل GPT-4o) با استفاده از داده‌های خاص و منحصربه‌فرد دوباره آموزش داده می‌شود تا در یک وظیفه مشخص، مثل تولید متن تخصصی یا تحلیل احساسات، عملکرد دقیق‌تری داشته باشد. در این روش، ساختار و پارامترهای مدل به‌طور مستقیم تغییر می‌کنند و مدل به‌جای پاسخ‌گویی عمومی، بر اساس داده‌ها و نیازهای خاص شما عمل خواهد کرد. برخلاف آموزش کامل یک مدل از ابتدا، Fine-tuning فرآیندی سریع‌تر و بهینه‌تر است، اما همچنان به دانش فنی تخصصی نیاز دارد.

مزایای کلیدی Fine-tuning

• افزایش مهارت مدل در تصمیم‌گیری: تمرکز Fine-tuning بر بهبود تحلیل، منطق و انتخاب دقیق پاسخ‌هاست، نه صرفاً افزایش دانش عمومی مدل.
• تطبیق دقیق با نیازهای خاص: مدل می‌تواند با لحن برند، اصطلاحات تخصصی یا ساختار داده‌ای خاص شما هماهنگ شود.
• افزایش دقت در وظایف خاص: مانند تولید محتوا، تحلیل احساسات، ترجمه تخصصی یا تولید کد مطابق با استانداردهای داخلی.
• بدون نیاز به طراحی مدل از صفر: نیازی به ساخت مدل جدید یا تأمین منابع محاسباتی سنگین نیست.
• قابل استفاده برای پروژه‌های تخصصی: مناسب برای شرایطی که مدل باید در حوزه‌ای خاص، با دقت بالا و خروجی‌ قابل اعتماد کار کند.

چت بات چیست؟ معرفی تکنولوژی، کاربردها و نقش آن در بهبود ارتباطات
چت بات چیست؟ 

بهترین کاربردهای Fine-tuning

تنظیم دقیق مدل بیشتر برای موقعیت‌هایی مناسب است که در آن نیاز به تخصصی کردن مدل در انجام یک مجموعه خاص از وظایف وجود دارد. در ادامه برخی از کاربردهای کلیدی آن آورده شده است:

• پردازش و تولید متون تخصصی مهندسی: مدل می‌تواند با اصطلاحات فنی مانند تحلیل اجزای محدود (Finite Element Analysis) یا منحنی تنش کرنش آشنا شود و ساختار اسناد مهندسی را به‌درستی درک و بازتولید کند.
• سفارشی‌سازی خروجی مدل بر اساس لحن برند: می‌توان مدل را به گونه‌ای آموزش داد که همواره محتواهایی مانند متن‌های بازاریابی یا فروش را مطابق با سبک نوشتاری و هویت برند تولید کند.
• افزایش دقت در ترجمه‌های ماشینی: با افزودن مثال‌های ترجمه خاص، مدل توانایی بالاتری در ترجمه دقیق و معنایی متن‌ها بین زبان‌ها پیدا می‌کند.
• تولید کد مطابق با استانداردهای داخلی تیم توسعه: اگر مدل با نمونه‌هایی از کدهای منحصربه‌فرد پروژه شما آموزش داده شود، می‌تواند کدی تولید کند که با ساختار، قواعد و سبک برنامه‌نویسی تیم شما کاملاً هم‌راستا باشد.

تفاوت‌های RAG و Fine-tuning

ویژگی‌ها	RAG	تنظیم دقیق مدل (Fine-tuning)
تعریف	ابتدا یک جستجو در پایگاه داده انجام می‌شود و اطلاعات بازیابی‌شده همراه با درخواست کاربر به مدل هوش مصنوعی ارسال می‌شود تا خروجی با توجه به زمینه دقیق‌تر تولید شود.	مدل موجود با نمونه‌های اضافه‌شده آموزش داده می‌شود تا در انجام وظایفی مثل تحلیل احساسات یا دسته‌بندی داده‌ها عملکرد بهتری داشته باشد.
هزینه	✅ هزینه پایین و سرمایه‌گذاری اولیه حداقلی	❌ هزینه بالا و نیازمند سخت‌افزارهای قدرتمند (مانند GPU)
نیازمندی‌های تخصصی	✅ بدون نیاز به کدنویسی و تخصص فنی	❌ نیازمند دانش تخصصی در حوزه DevOps، برنامه‌نویسی و یادگیری ماشین
زمان رسیدن به نتیجه	✅ سریع؛ معمولاً کمتر از یک روز	❌ زمان‌بر؛ ممکن است روزها تا هفته‌ها برای آماده‌سازی، آموزش و استقرار لازم باشد
تنوع مدل‌ها	✅ سازگار با تمامی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)	❌ نیازمند مدل‌های متن‌باز یا استفاده از API تنظیم دقیق ارائه‌دهندگان اصلی
ریسک منسوخ شدن	✅ ریسک کم؛ فقط به نگهداری پایگاه دانش و مدل بستگی دارد	❌ ریسک بالا؛ نیازمند آموزش مجدد برای به‌روزرسانی دانش و قابلیت‌ها
آماده‌سازی داده‌ها	✅ تنها نیاز به اتصال پایگاه دانش و ایندکس‌گذاری آن (ایجاد موتور جستجو با استفاده از پایگاه‌های داده برداری / embeddings) داده‌ها می‌توانند هر نوع و در هر پوشه‌ای باشند	❌ جمع‌آوری و آماده‌سازی سخت‌گیرانه داده‌ها (بیش از ۱۰,۰۰۰ نمونه) برای تضمین کیفیت و مرتبط بودن
تاخیر در پاسخ‌دهی	❌ معمولاً کندتر از مدل‌های تنظیم دقیق‌شده؛ زیرا مدل باید متن بازیابی‌شده را پردازش کند	✅ سریع‌تر؛ دانش به‌صورت درونی در پارامترهای مدل قرار دارد
شفافیت و اعتمادسازی	✅ هر خروجی مدل می‌تواند شامل منابع و لینک‌های استفاده‌شده برای تولید پاسخ باشد که اعتماد کاربران را افزایش می‌دهد	❌ مدل به صورت جعبه سیاه عمل می‌کند و نحوه تولید پاسخ برای کاربران قابل مشاهده نیست

در اکثر موارد، سیستم‌های RAG گزینه‌ی تدریجی هستند، چرا که آسان‌تر، سریع‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌‌تر از تنظیم دقیق مدل‌ها هستند. تنظیم دقیق برای موارد تخصصی و پروژه‌هایی که نیاز به دقت و ثبات بالایی دارند، مناسب‌تر است.

چه زمانی باید از RAG یا تنظیم دقیق (Fine-tuning) استفاده کرد؟

انتخاب بین استفاده از RAG (تولید تقویت‌شده با بازیابی اطلاعات) یا تنظیم دقیق مدل (Fine-tuning)، به عوامل مختلفی بستگی دارد. این دو روش هرکدام مزایا و محدودیت‌های خاص خود را دارند و بسته به هدف، نوع پروژه، نوع داده و مهارت فنی تیم، می‌توانند گزینه مناسبی باشند.

در ادامه، مهم‌ترین تفاوت‌ها و نقاط قوت هر رویکرد بررسی شده است تا بتوانید تصمیم بهینه‌تری برای پروژه هوش مصنوعی خود بگیرید.

میزان مهارت فنی مورد نیاز

یکی از بزرگ‌ترین مزایای RAG این است که پیاده‌سازی آن نیازمند دانش فنی عمیق نیست. اگر داده‌های شما ساختارمند و قابل جست‌وجو باشد، می‌توانید یک سیستم مبتنی بر RAG راه‌اندازی کنید که اطلاعات مرتبط با هر پرسش را استخراج کرده و به مدل زبانی منتقل کند.

در مقابل، پیاده‌سازی Fine-tuning به دانش تخصصی در زمینه یادگیری ماشین، برنامه‌نویسی و پردازش داده نیاز دارد. جمع‌آوری داده‌های آموزشی با کیفیت، تنظیم پارامترهای مدل و ارزیابی مداوم عملکرد، همه از چالش‌های این مسیر هستند.

زمان راه‌اندازی

راه‌اندازی سیستم‌های مبتنی بر RAG معمولاً سریع‌تر است. به‌ویژه اگر داده‌های سازمان شما قبلاً آماده‌سازی شده باشد، در مدت‌زمان کوتاهی می‌توان آن را به یک موتور جست‌وجوی هوشمند برای پاسخ به پرسش‌ها تبدیل کرد.

در مقابل، فرآیند Fine-tuning نیازمند صرف زمان برای آماده‌سازی داده، اجرای آموزش مدل و انجام تست‌های متعدد برای اطمینان از دقت پاسخ‌هاست. این فرآیند ممکن است از چند هفته تا چند ماه زمان ببرد.

مدل هوش مصنوعی چیست؟ کاربرد و انواع AI به زبان ساده
مدل هوش مصنوعی چیست؟

انعطاف‌پذیری در انتخاب مدل

RAG به‌صورت مستقل از نوع مدل زبانی عمل می‌کند. شما می‌توانید به‌سادگی از مدل‌های به‌روزتر استفاده کنید یا مدل فعلی را با نسخه جدید جایگزین نمایید، بدون آن‌که نیاز به بازآموزی یا تغییر ساختار داشته باشید.

اما در روش Fine-tuning، مدل به داده‌های خاصی آموزش داده شده و به همین دلیل در صورت تغییر مدل پایه، باید فرآیند تنظیم دقیق را مجدد انجام دهید.

به‌روزرسانی دانش مدل

در سیستم‌های مبتنی بر RAG، کافی‌ست اسناد جدید را به پایگاه دانش اضافه کرده یا اسناد قدیمی را حذف کنید تا مدل به جدیدترین اطلاعات دسترسی داشته باشد. این فرآیند ساده و سریع است و مدل همیشه با آخرین تغییرات هماهنگ خواهد بود.

در حالی که مدل‌هایی که با Fine-tuning آموزش دیده‌اند، تنها همان دانشی را دارند که در زمان آموزش به آن‌ها داده شده است. اگر داده‌ها تغییر کنند یا دانش جدیدی مورد نیاز باشد، باید مدل دوباره آموزش ببیند.

کارایی در اجرا

مدل‌هایی که با Fine-tuning آموزش دیده‌اند، معمولاً سریع‌تر هستند؛ چرا که دانش لازم را در خود مدل ذخیره کرده‌اند و نیاز به بازیابی اطلاعات از منابع خارجی ندارند. این موضوع در مواقعی که سرعت پاسخ‌دهی اهمیت زیادی دارد، بسیار مفید است.

در مقابل، RAG در زمان اجرا نیاز دارد که ابتدا اطلاعات مرتبط را جست‌وجو کرده و سپس آن را در اختیار مدل قرار دهد. با وجود اینکه این فرآیند کمی زمان‌برتر است، اما در اکثر کاربردهای سازمانی، این تفاوت زمان محسوس نیست.

شفافیت و اعتماد

یکی از مزیت‌های مهم RAG این است که می‌توانید منابع اطلاعاتی استفاده‌شده را در پاسخ نمایش دهید. این موضوع شفافیت را افزایش می‌دهد و به کاربران کمک می‌کند صحت اطلاعات ارائه‌شده را بررسی کنند.

اما در مدل‌های Fine-tuned، نمی‌توان بررسی کرد که پاسخ دقیقاً بر چه اساس تولید شده است. عملکرد این مدل‌ها مشابه یک جعبه سیاه است که تنها خروجی را در اختیار ما قرار می‌دهد، نه مسیر رسیدن به آن.

اگر به دنبال راهکاری سریع، قابل پیاده‌سازی با منابع محدود و مناسب برای پروژه‌هایی هستید که نیاز به پاسخ‌دهی بر اساس داده‌های داخلی یا خاص دارند، RAG انتخاب مناسبی است.

اما اگر پروژه‌ای دارید که به تخصص بالا، دقت بالا و پاسخ‌گویی در شرایط خاص نیاز دارد و همچنین زمان و منابع لازم برای اجرای آموزش مدل را در اختیار دارید استفاده از Fine-tuning می‌تواند گزینه مناسب‌تری باشد.

Flowise چیست؟ ابزاری قدرتمند برای توسعه و مدیریت هوش مصنوعی
Flowise چیست؟ 

جمع بندی

انتخاب بین RAG و Fine-tuning بستگی به نوع نیاز، منابع موجود، مهارت فنی تیم و اهداف نهایی پروژه دارد. اگر به‌دنبال راهکاری سریع، منعطف، کم هزینه و قابل پیاده‌سازی با منابع محدود هستید، RAG گزینه‌ای مناسب و هوشمندانه است. با این روش، می‌توانید از قدرت مدل‌های زبانی پیشرفته بهره‌‌ ببرید و در عین‌ حال، پاسخ‌هایی مبتنی بر اطلاعات واقعی و به‌روز سازمانتان ارائه دهید.

اما اگر پروژه شما نیاز به دقت بالا، عملکرد تخصصی در یک دامنه خاص یا کنترل بیشتر بر رفتار مدل دارد و همچنین منابع، زمان و مهارت کافی برای اجرای فرآیند آموزش مجدد مدل را در اختیار دارید، تنظیم دقیق یا Fine-tuning انتخاب قدرتمندتری خواهد بود.

در نهایت، اگر هدف شما بهره‌گیری از هوش مصنوعی در سطح حرفه‌ای و سفارشی‌سازی شده است، بهتر است ابتدا نیازهای دقیق خود را مشخص کنید و سپس با ارزیابی امکانات، روش مناسب‌تر را انتخاب نمایید. به خاطر داشته باشید، در دنیای هوش مصنوعی، راهکار بهینه همیشه راهکار گران‌تر یا پیجیده‌تر نیست؛ بلکه آن است که دقیقا با هدف و شرایط شما هم‌راستا باشد.